大數(shù)據(jù)分析是一個涉及多個階段和技術的復雜過程，其中包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索性分析、特征選擇、模型構建、模型評估等環(huán)節(jié)。以下是一些常用的大數(shù)據(jù)分析模型：

　　1.隨機森林(Random Forest)：一種常用的集成學習方法，通過構建多個決策樹進行分類和回歸，具有較高的準確率和魯棒性。

　　2.樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier)：基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設，對離散型數(shù)據(jù)進行分類，速度快且易于實現(xiàn)。

　　3.支持向量機(Support Vector Machine)：一種常用的監(jiān)督學習方法，通過構建最大間隔超平面進行分類或回歸，具有較高的泛化能力。

　　4.神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)：通過多層非線性轉(zhuǎn)換，對非線性關系進行建模，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和復雜問題的解決。

　　5.K均值聚類(K-means Clustering)：一種常用的無監(jiān)督學習方法，通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離，將數(shù)據(jù)點分為K個簇，用于數(shù)據(jù)的分組和分類。

　　6.主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：通過線性變換，將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間，減少數(shù)據(jù)冗余信息，提高數(shù)據(jù)處理效率。

　　7.集成學習(Ensemble Learning)：將多個單一模型進行組合，通過投票、加權等方式對結果進行綜合，提高模型準確率和魯棒性。

　　8.梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)：通過集成多個決策樹，通過梯度下降方式不斷迭代，提高模型預測能力和準確性。

　　以上是一些比較實用的大數(shù)據(jù)分析模型，不同的場景和問題可能需要選擇不同的模型和方法進行分析。