用户行为分析模型分类主要包括以下几种：1、用户行为事件分析模型用户行为事件分析模型将用户在产品上的行为定义为事件，通过采集这些事件的数据来分析用户行为。这种方法可以用来研究某行为事件的发生对产品价值的影响及程度。事件分析法的步骤包括事件定义、确定分析维度及下钻分析、数据解释和得出结论。事件定义涉及定义关注的事件及事件窗口长度，创建和管理Session。确定事件分析维度则通过埋点进行精细化条件筛选，发现规律后进行下钻分析，最终进行总结和分析。2、用户留存分析模型用户留存分析模型用于分析用户参与情况和活跃程度，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。留存用户和留存率反映了应用的质量和保留用户的能力，有助于从宏观上把握用户生命周期长度及定位产品可改善之处。用户留存分析通常需要先按不同维度（如时间、渠道、行为等）进行用户分组，然后对分组数据进行比较分析，找到数据变化的原因。3、用户漏斗分析模型用户漏斗分析模型是一个评判产品健康度的数据工具，从起点到终点有多个环节，每个环节都会产生用户流失，用户数量依次递减，每一步都有一个转化率。漏斗模型的基础是AIDMA理论（或修正后的AIDMAS理论），广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。漏斗模型还衍生出路径分析方法，包括关键路径、扩散路径、收敛路径、端点路径等，每一条路径都可以形成一个漏斗进行独立或综合的分析。4、归因模型归因模型与漏斗模型相关联，是一种既定的规则，用于将达成目标（形成转化）之前的功劳根据设定的权重分配给每一个转化节点。归因模型通常分为最终互动模型、首次互动模型、线性归因模型、时间衰减归因模型、自定义等。归因模型的意义在于寻找真正对现阶段产品发展有利的方面，并将优势扩大化。同时，归因模型具有时效性，产品的不同阶段归因模型所得到的结果可能不同。5、用户分群模型用户分群模型是进行用户画像的关键数据分析模型，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。用户分群可以分为普通分群和预测分群，普通分群依据用户的属性特征和行为特征将用户群体进行分类；预测分群则根据用户以往的行为属性特征，运用机器学习算法来预测他们将来会发生某些事件的概率。通过用户分群，企业可以打破数据孤岛并真实地了解客户，定位营销目标群体，实现精准、高效的营销。6、点击分析模型点击分析模型通过不同颜色的高亮来代表点击的频率，显示页面或页面组区域中不同元素的点击密度。点击分析具有高效、灵活、易用的特点，可以直观地呈现访客热衷的区域，在精细化运营上起到重要作用。它可以精准评估用户与产品交互背后的深层次关系，实现网页内跳转点击分析，并与其他分析模型配合，以更全面的视角探索数据的价值。7、间隔分析模型间隔分析模型从事件发生的时间间隔维度来探索用户行为数据的价值，能够科学地反映特定用户群体发生指定行为事件的时间间隔及数据分布情况。不同数据组的偏态和重尾可反馈用户路径过程中的应用体验，并借此评估产品设置的合理性。间隔分析模型具备可视化时间间隔、灵活设置用户属性和事件属性、以全新视角探索数据价值等优势，有助于从转化时间窥视优化思路，完善用户的精细化运营，促进用户快速转化。这些用户行为分析模型在实际应用中往往是相辅相成的，共同使用可以得到更加立体、客观的分析结果。