8种常见的大数据分析模型如下：留存分析模型留存分析模型用于分析用户参与情况或活跃程度，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要方法。漏斗分析模型漏斗分析是一套流程式数据分析，能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。运营人员可以通过观察不同属性用户群体在各环节的转化率，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。全行为路径分析全行为路径分析主要根据用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式。这有助于提升APP核心模块的到达率、提取特定用户群体的主流路径、刻画用户浏览特征，并优化与提升APP的产品设计。热图分析模型热图分析模型，即页面点击分析，主要应用于用户行为分析领域。它分析用户在网站显示页面的点击行为、浏览次数、浏览时长等，以及页面区域中不同元素的点击情况，包括首页各元素点击率、元素聚焦度等。事件分析模型事件分析模型是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础。用户在产品上的行为被定义为事件，所有获得的程序反馈都可以抽象为事件进行采集。市场、运营、产品根据所关注的事件不同而关注不同的事件指标。用户分群模型随着用户数量的增加，需要对用户进行精细化运营。用户分群模型帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征和行为特征。这有助于运营人员更好地对比多个用户群的数据，找到产品问题背后的原因，并有效改进优化方向。用户分析模型用户分析模型是基础的分析模型，通过打通CRM数据、历史数据、业务数据以及第三方数据，丰富用户画像维度。将所有维度分析放到同一个可视化大屏中，通过联动、钻取功能，动态化实时查看数据变动，让用户行为洞察粒度更细致。黏性分析模型黏性分析在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化。除了一些常用的留存指标外，黏性分析能够从更多维度了解产品或某功能黏住用户的能力情况，更全面地了解用户如何使用产品，以及新增功能对用户留存的影响。这有助于更科学全面地评估产品及其功能情况，有针对性地制定留存策略。