在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，有很多常見的大數(shù)據(jù)分析模型和方法。常見的大數(shù)據(jù)分析模型包括以下幾種：

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如購物籃分析中的頻繁項集挖掘。

2、聚類模型：用于將數(shù)據(jù)集中的對象按照相似性進(jìn)行分組，常用的算法包括K-means聚類和層次聚類。

3、分類模型：用于根據(jù)已知的屬性值將數(shù)據(jù)集中的對象分類到預(yù)定義的類別中，常用的算法包括決策樹、樸素貝葉斯和支持向量機(jī)等。

4、回歸模型：用于預(yù)測數(shù)值型目標(biāo)變量的值，根據(jù)已知的自變量和目標(biāo)變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模，常用的算法包括線性回歸和邏輯回歸等。

5、推薦系統(tǒng)模型：用于根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其提供個性化的推薦，常見的算法包括協(xié)同過濾和內(nèi)容-based推薦。

6、時序模型：用于對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測，例如ARIMA模型和長短期記憶(LSTM)模型。

7、文本挖掘模型：用于從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和模式，包括情感分析、主題模型和文本分類等。

8、圖分析模型：用于分析和挖掘圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的關(guān)系和模式，例如社交網(wǎng)絡(luò)分析和網(wǎng)絡(luò)圖挖掘等。

這些大數(shù)據(jù)分析模型在不同的應(yīng)用場景下具有不同的特點和適用性。根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特征，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行分析可以幫助揭示數(shù)據(jù)中的隱藏信息和洞察，并支持決策和業(yè)務(wù)優(yōu)化。