建立一座高楼大厦时，除了需要坚实的地基之外，也需要有一个基本的模型框架，按照模型进行风险预测，做到万无一失。在数据分析领域，同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析，这样在数据分析时，明确数据分析思路，运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。
 
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。
 
 
数据经过一层层的分析，挖掘，最终变成用户所需的数据，对于企业而言，数据分析的利用对于企业决策的制定至关重要。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，目前国内BI的提供商，比较有代表性的有帆软，旗下的Finebi对于中国企业的数据应用十分的便捷，自主灵活的功能使得Finebi在国内市场独树一帜。
 
阅读更多，请点击原文 https://www.finebi.com/2019/jizhongchangjian

几种常见的预测模型
1.趋势外推预测方法
趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。
 趋势外推法的假设条件是：
 (1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。

 (2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。
由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。
趋势外推预测法主要利用描绘散点图的方法(图形识别)和差分法计算进行模型选择。
主要优点是：可以揭示事物发展的未来，并定量地估价其功能特性。
趋势外推预测法比较适合中、长期新产品预测，要求有至少5年的数据资料。
2.回归预测方法
回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。
3.卡尔曼滤波预测模型
卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的模型，其基本思想是： 采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。 

它适合于实时处理和计算机运算。卡尔曼滤波器问题由预计步骤，估计步骤，前进步骤组成。 在预计步骤中， t时状态的估计取决于所有到t-1 时的信息。在估算步骤中， 状态更新后， 估计要于时间t的实际观察比较。更新的状态是较早的推算和新观察的综合。 置于每一个成分的权重由“ Kalmangain”（卡尔曼增益） 决定，它取决于噪声 w 和 v。（噪声越小，新的观察的可信度越高，权重越大，反之亦然）。前进步骤意味着先前的“新”观察在准备下一轮预计和估算时变成了“旧” 观察。 在任何时间可以进行任何长度的预测（通过提前状态转换）。
自适应卡尔曼滤波器的主要优点是只需要少量的数据得到预测的起始点（尽管多一点数据会使结果好一点），它可以自我调节，从连续的观察中自动设置参数。缺点是对考虑复杂性的能力有限，有时收敛慢或不收敛（有正式的标致来判断是否收敛）。
4.组合预测模型
组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。组合预测有 2 种基本形式，一是等权组合， 即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。 这 2 种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。 根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。

5.BP神经网络预测模型
 BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。点击打开链接（BP神经网络预测实例）

  

 目前研究比较有影响的时空数据模型有以下几种：
 

 ①       时空复合模型
 

        将每一次独立的叠加操作转换为一次性的合成叠加，变化的累积形成最小变化单元，由这些最小变化单元构成的图形文件和记录变化历史的属性文件联系在一起表达数据的时空特征。最小变化单元即是一定时空范围内的最大同质单元。其缺点在于多边形碎化和对关系数据库的过分依赖，随着变化的频繁会形成很多的碎片。
 

 ②       ②连续快照模型
 

       连续快照模型在数据库中仅记录当前数据状态，数据更新后，旧数据变化值不再保留，即“忘记”过去的状态。连续的时间快照模型是将一系列时间片段快照保存起来，以反映整个空间特征的状态。由于快照将对未发生变化的所有特征重复进行存储，会产生大量的数据冗余，当事件变化频繁时，且数据量较大时，系统效率急剧下降。
 

 ③       基态修正模型
 

       为避免连续快照模型将未发生变化部分的特征重复记录，基态修正模型只存储某个时间点的数据状态（基态）和相对于基态的变化量。只有在事件发生或对象发生变化时才将变化的数据存入系统中，时态分辨率刻度值与事件或对象发生变化的时刻完全对应。基态修正模型对每个对象只存储一次，每变化一次，仅有很少量的数据需要记录。基态修正模型也称为更新模型，有矢量更新模型和栅格更新模型。其缺点是较难处理给定时刻时空对象间的空间关系，且对很远的过去状态进行检索时，几乎对整个历史状况进行阅读操作，效率很低。
 

 ④       时空立方体模型
 

       时空立方体模型用几何立体图形表示二维图形沿时间维发展变化的过程，表达了现实世界平面位置随时间的演变，将时间标记在空间坐标点上。给定一个时间位置值，就可以从三维立方体中获得相应截面的状态，也可扩展表达三维空间沿时间变化的过程。缺点是随着数据量的增大，对立方体的操作会变的越来越复杂，以至于最终变的无法处理。
 

 ⑤       时空对象模型
 

       时空对象模型认为世界是由时空原子（Spatio-temporal Atom）所组成，时空原子为时间属性和空间属性均质的实体。在该模型中时间维是与空间维垂直的，它可表示实体在空间和属性上的变化，但未涉及对渐变实体的表示。缺点是随着时间发生的空间渐进的变化不能在时空对象模型中表示，没有一个描绘变迁、过程的概念。
 

 ⑥       面向对象的时空数据模型
 

       面向对象方法是在节点、弧段、多边形等几何要素的表达上增加时间信息，考虑空间拓扑结构和时态拓扑结构。一个地理实体，无论多么复杂，总可以作为一个对象来建模。缺点是，没有考虑地理现象的时空特性和内在联系，缺少对地理实体或现象的显式定义和基础关系描述。
 

        除这几种之外，常见的时空数据模型还有第一范式（1NF）关系时空数据模型、非第一范式（1NF）关系时空数据模型、基于事件的时空数据模型、历史图模型等等 
  

科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法？今天小编就为大家整理一下：
 
1、可视化分析 
 
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
 
2、数据挖掘算法 
 
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
 
3、预测性分析能力 
 
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
 
4、数据质量和数据管理 
 
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
 
2019年，大数据依旧炙手可热，各大企业将争相抢夺大数据专业人才，巨大的企业需求催生大数据开发、数据挖掘、数据分析等诸多岗位。