分析模型是用于解释、预测和理解数据的一种方法，主要分为定性分析模型和定量分析模型两大类。
1、定性分析模型：这类模型主要用于对文本、音频、视频等非数值型数据进行分析，常见的定性分析模型有：主题模型(如LDA)、隐含狄利克雷分配(HDP)等，这些模型通过识别数据中的关键词、主题或观点，将非结构化数据转换为结构化数据，以便于进一步的处理和分析。
2、定量分析模型：这类模型主要用于对数值型数据进行分析，常见的定量分析模型有：回归分析(如线性回归、逻辑回归)、决策树(如ID3、C4.5)、支持向量机(SVM)、神经网络(如多层感知器、卷积神经网络)等，这些模型通过建立数学模型来描述数据的内在规律，从而对数据进行预测、分类等操作。
在实际应用中，分析模型的选择需要根据数据的特点、需求和可用资源等因素综合考虑，随着深度学习技术的发展，近年来兴起了许多基于神经网络的分析模型，如自编码器、生成对抗网络等，这些模型在图像、语音等领域取得了显著的效果。
