今天我们主要为大家讲解在做大数据可视化时，有哪些常见得到数据分析模型。

        数据模型可以从两个角度来区分：数据和业务。

     一、数据模型

        统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。

        1、降维

        对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。 数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的处理能力和速度有限，此外，数据集的多个维度之间可能存在共同的线性关系。这会立即造成学习模型的可扩展性不足，乃至许多那时候优化算法結果会无效。因而，人们必须减少层面总数并减少层面间共线性危害。

        数据降维也称为数据归约或数据约减。它的目的就是为了减少数据计算和建模中涉及的维数。有两种数据降维思想:一种是基于特征选择的降维，另一种是基于维度变换的降维。

        2、回归

        回归是一种数据分析方法，它是研究变量X对因变量Y的数据分析。我们了解的最简答的回归模型就是一元线性回归（只包含一个自变量和因变量，并且晾在这的关系可以用一条直线表示）。

        回归分析根据自变量的数量分为单回归模型和多元回归模型。根据影响是否是线性的，可以分为线性回归和非线性回归。

        3、聚类

        我们都听过“物以类聚，人以群分”这个词语，这个是聚类分析的基本思想。聚类分析法是大数据挖掘和测算中的基础每日任务，聚类分析法是将很多统计数据集中化具备“类似”特点的统计数据点区划为一致类型，并最后转化成好几个类的方式。大量数据集中必须有相似的数据点。基于这一假设，可以区分数据，并且可以找到每个数据集(分类)的特征。

        4、分类

        分类算法根据对己知类型训炼集的测算和剖析，从文中发觉类型标准，为此分折新统计数据的类型的类别优化算法。分类算法是解决分类问题的一种方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别的一个重要研究领域。

        5、关联

        关联规则学习根据寻找最能解释数据变量之间关系的规则，在大量多元数据集中找到有用的关联规则。这是一种从大量数据中找出各种数据之间关系的方法。此外，它还可以挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系。

        6、时间序列

        时间序列是一种用于研究数据随时间变化的算法，是一种常用的回归预测方法。原则是事物的连续性。所谓连续性，是指客观事物的发展具有规律性的连续性，事物的发展是按照其内在规律进行的。在一定的条件下，只要规则作用的条件不发生质的变化，事物的基本发展趋势就会持续到未来。

        7、异常数据检测

        在大多数数据挖掘或数据工作中，异常值将被视为“噪声”，并在数据预处理过程中消除，以避免其对整体数据评估和分析挖掘的影响。然而，在某些情况下，如果数据工作的目标是关注异常值，这些异常值将成为数据工作的焦点。

        数据集中的异常数据通常被称为异常点、异常值或孤立点等。典型的特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，表现出“异常”的特征。检测这些数据的方法称为异常检测。

     二、业务模型

        业务流程实体模型指的是对于某一业务流程情景而界定的，用以解决困难的某些实体模型，这种实体模型跟上边实体模型的差别取决于情景化的运用。

        1、会员数据化运营分析模型

        类型：会员细分模型、会员价值模型、会员活跃度模型、会员流失预测模型、会员特征分析模型、市场营销回应预测模型。

        2、商品数据化运营分析模型

        类型：商品价格敏感度模型、新产品市场定位模型、销售预测模型、商品关联销售模型、异常订单检测模型、商品规划的最优组合。

        3、流量数据化运营分析模型

        类型：流量波动检测、渠道特征聚类、广告整合传播模型、流量预测模型。

        4、内容数据化运营分析模型

        类型：情感分析模型、搜索优化模型、文章关键字模型、主题模型、垃圾信息检测模型。

        以上就是今天开维创小编帮大家总结在做大数据可视化时会遇到的几种数据分析模型，希望可以帮助到你们。在做大数据可视化时一定要细心。

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