數(shù)據(jù)分析師常用的模型有以下幾種：

1. 描述性統(tǒng)計模型：用于描述數(shù)據(jù)集的基本特征和分布情況，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差等。

2. 相關(guān)性分析模型：用于研究兩個或多個變量之間的相關(guān)關(guān)系，如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)等。

3. 回歸分析模型：用于研究一個或多個自變量對因變量的影響程度和方向，如線性回歸、多元線性回歸、邏輯回歸等。

4. 分類分析模型：用于將數(shù)據(jù)集劃分為不同的類別，如決策樹、隨機森林、支持向量機等。

5. 聚類分析模型：用于將數(shù)據(jù)集劃分為相似的組別，如K-means、層次聚類等。

6. 時間序列分析模型：用于預(yù)測未來的趨勢和變化，如自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）、季節(jié)性分解自回歸移動平均模型（SARIMA）等。

7. 機器學(xué)習(xí)模型：通過訓(xùn)練模型來識別數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，如決策樹、隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

8. 深度學(xué)習(xí)模型：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取和模式識別，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。

9. 數(shù)據(jù)可視化模型：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表的形式展示出來，如柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等。

10. 數(shù)據(jù)挖掘模型：從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有價值的信息和知識，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測、文本挖掘等。