在数据分析领域，有必要建立一个数据分析模型。根据模型分析，使数据分析中明确数据分析思路，使用适当的分析方法得到最终的数据分析结果。下面将介绍几种常用的数据分析模型。

　　常见的数据分析模型

　　1.用户模型

　　数据分析时，我们首先要明确我们的用户是谁，针对用户需求，进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要对已有用户进行分析，时刻了解用户的服务范围，从最终全面的角度了解用户问题。

　　2.事件模型

　　事件是组成数据分析的结构框架，在针对不同的事件时，要了解事件模型背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理。只有对事件模型有着充分的了解，才可以对最终数据分析框架有全面的了解。

　　3.漏斗模型

　　所谓漏斗模型，就是将数据分析的步骤流程化，一步步的运营，达到最终的分析结果，同时漏斗模型便于对数据分析的每一个流程进行观察，从而及时解决问题。

　　4.留存模型

　　留存模型是针对使用数据的用户，将用户对于数据分析的场景进行留存。自定义的进行留存，实现最终的目标客户选取，相当于整个模型框架的引流功能。

　　5.粘性模型

　　粘性模型，顾名思义，就是了解产品或某个功能粘住用户的能力，从用户偏爱出发，了解用户如何使用产品，用户对于产品功能的满意程度，帮助平台科学的评估产品和功能，高效的制定相关的策略。

　　6.路径模型

　　通过对不同用户分群，将具有相同特征偏好的用户聚集，而行为路径分析是对用户产生的行为进行数据的可视化分析，从而帮助平台快速观测出群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。

　　7.总结模型

　　在完成数据分析后，需要对数据分析过程，最终结果进行分析，得到最终的结论，将整个分析的大框架做一个全面的维护。

　　常见的数据分析模型有哪些.中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)表示数据经过层层分析、挖掘，最终成为用户所需的数据，数据分析的使用对于企业决策的制定非常重要。在商业智能领域，数据分析的使用非常频繁，对于软件的数据分析能力的要求也是十分高。