分析系统的数据要求通常采用建立数据模型的方法。数据模型是描述数据结构、数据关系以及数据约束的模型，它可以帮助人们更好地理解和处理数据。在建立数据模型时，需要考虑以下几个方面：
1. 数据类型：确定系统中需要使用的数据类型，如整数、浮点数、字符串等。同时，还需要考虑到数据的存储方式，如数组、链表、栈、队列等。
2. 数据关系：分析系统中各个数据之间的关系，如一对一、一对多、多对多等。这有助于理解数据的关联性和完整性。
3. 数据约束：确定数据模型中的各种约束条件，如唯一性、非空性、有效性等。这些约束条件可以确保数据的一致性和准确性。
4. 数据安全性：考虑数据的安全性问题，如访问控制、加密解密、备份恢复等。这有助于保护数据免受未经授权的访问和篡改。
5. 数据可扩展性：分析数据模型是否具有可扩展性，以便在未来添加新的数据类型或关系。这有助于保持系统的灵活性和适应性。
6. 数据维护性：考虑数据模型的维护性，如修改、更新、删除等操作的便利性。这有助于降低系统的复杂性和提高开发效率。
7. 数据一致性：分析数据模型中的一致性问题，如并发控制、事务处理等。这有助于确保数据的完整性和可靠性。
8. 数据标准化：考虑数据模型的标准化程度，如国际标准、行业标准等。这有助于提高数据的通用性和互操作性。
9. 数据可视化：考虑数据模型的可视化需求，如图表、报表等。这有助于直观地展示数据信息，方便用户理解和分析。
10. 数据迁移与整合：考虑数据模型在不同系统之间的迁移和整合问题，如数据迁移工具、数据转换规则等。这有助于实现数据的共享和协同工作。
总之，建立数据模型是一个系统性的工作，需要综合考虑多个方面的需求。通过合理的数据模型设计，可以有效地支持数据分析和决策过程，提高系统的运行效率和质量。
