在大數據分析領域，有很多常見的大數據分析模型和方法。常見的大數據分析模型包括以下幾種：

1、關聯規則挖掘模型：用于發現數據集中的項之間的關聯關系，例如購物籃分析中的頻繁項集挖掘。

2、聚類模型：用于將數據集中的對象按照相似性進行分組，常用的算法包括K-means聚類和層次聚類。

3、分類模型：用于根據已知的屬性值將數據集中的對象分類到預定義的類別中，常用的算法包括決策樹、樸素貝葉斯和支持向量機等。

4、回歸模型：用于預測數值型目標變量的值，根據已知的自變量和目標變量之間的關系進行建模，常用的算法包括線性回歸和邏輯回歸等。

5、推薦系統模型：用于根據用戶的歷史行為和偏好為其提供個性化的推薦，常見的算法包括協同過濾和內容-based推薦。

6、時序模型：用于對時間序列數據進行建模和預測，例如ARIMA模型和長短期記憶(LSTM)模型。

7、文本挖掘模型：用于從大量的文本數據中提取有用的信息和模式，包括情感分析、主題模型和文本分類等。

8、圖分析模型：用于分析和挖掘圖結構數據中的關系和模式，例如社交網絡分析和網絡圖挖掘等。

這些大數據分析模型在不同的應用場景下具有不同的特點和適用性。根據具體的問題和數據特征，選擇適當的模型進行分析可以幫助揭示數據中的隱藏信息和洞察，并支持決策和業務優化。