军队数据资源体系建设需求分析：资产化、模型规模化、推演规律与战法规则

军队数据资源体系建设中的需求分析涉及到四个方面，即军队数据资产化、模型规模化、推演规律和探索各类战法背后的规则。

首先，军队数据资产化是指将军队所拥有的大量数据资源转化为有价值的资产。军队拥有大量的战场数据、情报数据、装备数据等，通过对这些数据的收集、整理和分析，可以提取出有用的信息和知识，为军队决策提供有力支持。因此，军队需要建立数据资产化的机制和流程，确保数据的采集、存储、管理和应用的合理性和有效性。

其次，模型规模化是指将军队数据资源转化为具有规模效应的模型。军队需要建立大规模的数据模型，通过对大量数据的建模和分析，可以揭示出数据背后的规律和趋势。这些模型可以用于预测、评估和优化军队的战斗力、装备运用等方面，提高军队的作战效能和决策水平。

第三，推演规律是指通过对军队数据的推演和分析，揭示出各种战斗规律和原理。军队需要通过对历史战斗数据的分析和模拟，推演出不同战术、战法和作战方式的效果和影响，从而为军队的战术决策和战斗训练提供参考和依据。

最后，探索各类战法背后的规则是指通过对军队数据的深入研究和分析，探索各种战法和战术背后的规则和原理。军队需要通过对历史战斗数据和实战经验的研究，发现不同战法和战术的共性和规律，为军队的战术创新和战斗力提升提供支持和指导。

综上所述，军队数据资源体系建设中的'军队数据资产化，模型规模化，推演规律，探索各类战法背后的规则'需求分析主要涉及将军队的数据资源转化为有价值的资产，建立大规模的数据模型，推演出战斗规律和原理，以及探索各种战法和战术的规则和原理。这些需求分析将为军队的决策和作战提供有力支持和指导。