數(shù)據(jù)分析模型通常包括以下幾類：

1. 描述性分析模型：用于描述數(shù)據(jù)的基本特征，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差等。

2. 探索性分析模型：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值、離群點、關(guān)聯(lián)關(guān)系等。

3. 預(yù)測性分析模型：用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對未來進行預(yù)測，如線性回歸、決策樹、隨機森林等。

4. 分類性分析模型：用于對數(shù)據(jù)進行分類，如邏輯回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

5. 聚類性分析模型：用于將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇，如K-means、層次聚類等。

6. 關(guān)聯(lián)性分析模型：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如相關(guān)系數(shù)、因子分析、主成分分析等。

7. 序列性分析模型：用于分析時間序列數(shù)據(jù)，如ARIMA、季節(jié)性分解等。

8. 優(yōu)化性分析模型：用于求解最優(yōu)解，如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃等。

9. 機器學(xué)習(xí)模型：用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取規(guī)律，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等。

10. 深度學(xué)習(xí)模型：用于模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。