Python数据建模指的是使用Python编程语言构建数据模型的过程。数据建模涉及以下几个关键步骤：
数据抽象组织：
对现实世界中的数据进行抽象，建立适合的模型以便于处理和分析。
选择合适的模型：
根据数据特点和任务需求，选择合适的算法来建立模型，如分类、聚类、关联规则挖掘、回归等。
模型训练和评估：
使用数据对模型进行训练，并通过一定的评估方法来检验模型的性能和准确性。
数据可视化表示：
创建数据的可视化表示，概述数据元素间的关系，优化性能、可扩展性和灵活性。
Python因其强大的数据处理能力和丰富的数据分析库（如scikit-learn、TensorFlow、Keras等），在数据建模领域得到了广泛应用。