今天我們主要為大家講解在做大資料視覺化時，有哪些常見得到資料分析模型。
資料模型可以從兩個角度來區分：資料和業務。
統計資料視角的實體模型通常指的是統計分析或大資料探勘、深度學習、人工智慧技術等種類的實體模型，這些模型是從科學研究視角去往界定的。
1、降維
對大量的資料和大規模的資料進行資料探勘時，往往會面臨「維度災害」。 資料集的維度在無限地增加，但由於計算機的處理能力和速度有限，此外，資料集的多個維度之間可能存在共同的線性關係。這會立即造成學習模型的可擴充套件性不足，乃至許多那時候優化演算法結果會無效。因而，人們必須減少層面總數並減少層面間共線性危害。
資料降維也稱為資料歸約或資料約減。它的目的就是為了減少資料計算和建模中涉及的維數。有兩種資料降維思想:一種是基於特徵選擇的降維，另一種是基於維度變換的降維。
2、回歸
回歸是一種資料分析方法，它是研究變數x對因變數y的資料分析。我們了解的最簡答的回歸模型就是一元線性回歸(只包含乙個自變數和因變數，並且晾在這的關係可以用一條直線表示)。
回歸分析根據自變數的數量分為單回歸模型和多元回歸模型。根據影響是否是線性的，可以分為線性回歸和非線性回歸。
3、聚類
我們都聽過「物以類聚，人以群分」這個詞語，這個是聚類分析的基本思想。聚類分析法是大資料探勘和測算中的基礎每日任務，聚類分析法是將很多統計資料集中化具備「類似」特點的統計資料點區劃為一致型別，並最後轉化成好幾個類的方式。大量資料集中必須有相似的資料點。基於這一假設，可以區分資料，並且可以找到每個資料集(分類)的特徵。
4、分類
分類演算法根據對己知型別訓鍊集的測算和剖析，從文中發覺型別標準，為此分折新統計資料的型別的類別優化演算法。分類演算法是解決分類問題的一種方法，是資料探勘、機器學習和模式識別的乙個重要研究領域。
5、關聯
關聯規則學習根據尋找最能解釋資料變數之間關係的規則，在大量多元資料集中找到有用的關聯規則。這是一種從大量資料中找出各種資料之間關係的方法。此外，它還可以挖掘基於時間序列的各種資料之間的關係。
6、時間序列
時間序列是一種用於研究資料隨時間變化的演算法，是一種常用的回歸**方法。原則是事物的連續性。所謂連續性，是指客觀事物的發展具有規律性的連續性，事物的發展是按照其內在規律進行的。在一定的條件下，只要規則作用的條件不發生質的變化，事物的基本發展趨勢就會持續到未來。
7、異常資料檢測
在大多數資料探勘或資料工作中，異常值將被視為「雜訊」，並在資料預處理過程中消除，以避免其對整體資料評估和分析挖掘的影響。然而，在某些情況下，如果資料工作的目標是關注異常值，這些異常值將成為資料工作的焦點。
資料集中的異常資料通常被稱為異常點、異常值或孤立點等。典型的特徵是這些資料的特徵或規則與大多數資料不一致，表現出「異常」的特徵。檢測這些資料的方法稱為異常檢測。
業務流程實體模型指的是對於某一業務流程情景而界定的，用以解決困難的某些實體模型，這種實體模型跟上邊實體模型的差別取決於情景化的運用。
1、會員資料化運營分析模型
型別：會員細分模型、會員價值模型、會員活躍度模型、會員流失**模型、會員特徵分析模型、市場營銷回應**模型。
2、商品資料化運營分析模型
型別：商品**敏感度模型、新產品市場定位模型、銷售**模型、商品關聯銷售模型、異常訂單檢測模型、商品規劃的最優組合。
3、流量資料化運營分析模型
型別：流量波動檢測、渠道特徵聚類、廣告整合傳播模型、流量**模型。
4、內容資料化運營分析模型
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