​​数据分析模型是挖掘数据价值的核心工具，18种经典模型覆盖预测、分类、聚类等场景，能系统性解决商业决策、用户行为分析等问题。​​ 以下是关键模型及其应用亮点：

1. ​​SWOT分析​​：评估企业内外部优劣势，制定战略规划。
2. ​​PEST分析​​：从政治、经济、社会、技术四维度分析宏观环境。
3. ​​波特五力模型​​：解析行业竞争格局，包括供应商、买家、替代品等要素。
4. ​​RFM模型​​：通过消费时间、频次、金额划分用户价值，精准营销。
5. ​​漏斗模型​​：追踪用户行为路径，优化转化流程（如注册、购买）。
6. ​​线性回归​​：预测变量间线性关系，适用于销量、广告效果评估。
7. ​​决策树​​：基于规则分类数据，用于客户流失预警或产品推荐。
8. ​​K-Means聚类​​：根据特征相似性分群用户，构建精细化画像。
9. ​​ARIMA时间序列​​：预测库存需求或市场趋势，考虑季节性变化。
10. ​​关联规则（Apriori）​​：发现商品组合规律，优化货架陈列。
11. ​​神经网络​​：处理复杂非线性关系，如图像识别或销量预测。
12. ​​LDA主题模型​​：从文本中提取隐含主题，分析用户评论情感。
13. ​​贝叶斯网络​​：通过概率推理评估风险，应用于金融或医疗诊断。
14. ​​蒙特卡洛模拟​​：随机抽样预测不确定性，辅助投资决策。
15. ​​生存分析​​：预测用户生命周期价值（CLV），指导长期运营。
16. ​​NPS模型​​：量化用户忠诚度，计算净推荐值改善体验。
17. ​​ABC分类法​​：按价值优先级管理资源，聚焦核心20%高贡献项。
18. ​​协同过滤​​：基于用户行为推荐商品，提升电商转化率。

掌握这些模型需结合业务场景，优先选择简单高效的方案，并持续验证数据质量与预测准确性。从核心模型入手，逐步扩展应用范围，才能最大化数据驱动决策的价值。