数据分析模型众多，以下列举了一些常见的数据分析模型：
线性回归模型：用于预测数值型数据的连续变化，通过拟合一条**直线来建立自变量和因变量之间的关系。
逻辑回归模型：虽然名字中有“回归”，但实际上常用于分类问题，特别是二分类问题。它通过sigmoid函数将线性回归的输出转换为介于0和1之间的概率值，从而进行分类。
决策树模型：一种监督学习算法，通过递归地将数据集划分为若干个子集，从而生成一棵树状的决策结构。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一种类别。
随机森林模型：基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。
梯度提升树模型（GBDT）：另一种基于决策树的集成学习算法，通过迭代地添加新的决策树来修正之前树的预测错误，从而逐步优化模型的性能。
支持向量机模型（SVM）：一种广泛用于分类和回归分析的监督学习模型。它通过在多维空间中寻找一个超平面来将数据分隔开，并最大化两个类别之间的边界宽度。
K-近邻模型（KNN）：一种基于实例的学习方法，通过测量不同数据点之间的距离来进行分类或回归分析。它假设相似的数据点更有可能属于相同的类别或具有相似的属性值。
神经网络模型：由多个神经元相互连接而成的复杂网络结构，能够学习和模拟各种复杂的数据关系。深度学习是神经网络的一个分支，通过构建多层神经网络来处理大规模数据集和复杂问题。
主成分分析模型（PCA）：一种常用的降维技术，通过线性变换将原始特征空间中的线性相关变量变为线性无关的新变量，这些新变量称为主成分。PCA有助于减少数据的维度，同时保留大部分信息。
时间序列分析模型：专门用于处理时间序列数据的一类模型，如趋势分析、季节性分析、循环分析等。这些模型能够帮助我们理解数据随时间的变化规律，并进行预测。
以上只是数据分析领域中的一部分模型，实际上还有很多其他类型的模型和方法可用于不同的分析和应用场景。
