常見數據分析模型較多，列舉其中常見的八種供樓主參考：
行為事件分析法來研究某行為事件的發生對企業組織價值的影響以及影響程度。企業借此來追蹤或記錄的用戶行為或業務過程，如用戶注冊、瀏覽產品詳情頁、成功投資、提現等，通過研究與事件發生關聯的所有因素來挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等。
在日常工作中，運營、市場、產品、數據分析師根據實際工作情況而關注不同的事件指標。如最近三個月來自哪個渠道的用戶注冊量最高？變化趨勢如何？各時段的人均充值金額是分別多少？上周來自北京發生過購買行為的獨立用戶數，按照年齡段的分布情況？每天的獨立 Session 數是多少？諸如此類的指標查看的過程中，行為事件分析起到重要作用。
行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。行為事件分析法一般經過事件定義與選擇、下鑽分析、解釋與結論等環節。
漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
漏斗分析模型已經廣泛應用於流量監控、產品目標轉化等日常數據運營工作中。例如在一款產品服務平台中，直播用戶從激活APP開始到花費，一般的用戶購物路徑為激活APP、注冊賬號、進入直播間、互動行為、禮物花費五大階段，漏斗能夠展現出各個階段的轉化率，通過漏斗各環節相關數據的比較,能夠直觀地發現和說明問題所在，從而找到優化方向。對於業務流程相對規范、周期較長、環節較多的流程分析,能夠直觀地發現和說明問題所在。
3、留存分析模型
留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。留存分析可以幫助回答以下問題：
一個新客戶在未來的一段時間內是否完成了您期許用戶完成的行為？如支付訂單等；某個社交產品改進了新注冊用戶的引導流程，期待改善用戶注冊后的參與程度，如何驗證？想判斷某項產品改動是否奏效，如新增了一個邀請好友的功能，觀察是否有人因新增功能而多使用產品幾個月？關於留存分析，我寫過詳細的介紹文章，供您參考：解析常見的數據分析模型——留存分析。
分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。它可以展現出單用戶對產品的依賴程度，分析客戶在不同地區、不同時段所購買的不同類型的產品數量、購買頻次等，幫助運營人員了解當前的客戶狀態，以及客戶的運轉情況。如訂單金額（100 以下區間、100 元 - 200元區間、200 元以上區間等）、購買次數（5 次以下、5 - 10次、10 以上）等用戶的分布情況。
分布分析模型的功能與價值：科學的分布分析模型支持按時間、次數、事件指標進行用戶條件篩選及數據統計。為不同角色的人員統計用戶在一天/周/月中，有多少個自然時間段（小時/天）進行了某項操作、進行某項操作的次數、進行事件指標。
即應用一種特殊高亮的顏色形式，顯示頁面或頁面組（結構相同的頁面，如商品詳情頁、官網博客等）區域中不同元素點擊密度的圖示。包括元素被點擊的次數、占比、發生點擊的用戶列表、按鈕的當前與歷史內容等因素。
點擊圖是點擊分析方法的效果呈現。點擊分析具有分析過程高效、靈活、易用，效果直觀的特點。點擊分析采用可視化的設計思想與架構，簡潔直觀的操作方式，直觀呈現訪客熱衷的區域，幫助運營人員或管理者評估網頁的設計的科學性。
用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。
以電商為例，買家從登錄網站／APP到支付成功要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領用戶走向最優路徑或者期望中的路徑。
用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶划分為一個群體，並進行后續分析。我們通過漏斗分析可以看到，用戶在不同階段所表現出的行為是不同的，譬如新用戶的關注點在哪里？已購用戶什么情況下會再次付費？因為群體特征不同，行為會有很大差別，因此可以根據歷史數據將用戶進行划分，進而再次觀察該群體的具體行為。這就是用戶分群的原理。
顧名思義，根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況。用戶屬性會涉及到用戶信息，如姓名、年齡、家庭、婚姻狀況、性別、最高教育程度等自然信息；也有產品相關屬性，如用戶常駐省市、用戶等級、用戶首次訪問渠道來源等。
屬性分析模型的價值是什么？一座房子的面積無法全面衡量其價值大小，而房子的位置、風格、是否學區、交通環境更是相關的屬性。同樣，用戶各維度屬性都是進行全面衡量用戶畫像的不可或缺的內容。
屬性分析主要價值在：豐富用戶畫像維度，讓用戶行為洞察粒度更細致。科學的屬性分析方法，可以對於所有類型的屬性都可以將“去重數”作為分析指標，對於數值類型的屬性可以將“總和”“均值”“最大值”“最小值”作為分析指標；可以添加多個維度，沒有維度時無法展示圖形，數字類型的維度可以自定義區間，方便進行更加精細化的分析。