1、數據挖掘:通過使用機器學習、人工智能等技術，對大量數據進行處理和分析，以發現數據之間的潛在關系和模式，從而為決策提供支持。
2.統計分析:利用統計方法，對大量數據進行概率分布和回歸分析，從而發現數據之間的關系和趨勢，為企業決策提供重要參考。
3.機器學習:利用大型數據集訓練合適的模型，實現預測、分類和聚類等功能，提高數據分析的準確性和效率。
4.模型融合:將不同模型的結果進行融合，以提高模型的準確性和魯棒性。
5.數據可視化:通過使用數據可視化工具，將數據以圖形化的方式展示出來，可以更直觀地發現數據之間的關系和規律。
大數據模型的建模是指在大數據分析過程中，利用數學、統計學和計算機科學領域的知識對數據進行分析和建模，以提高數據分析的準確性和效率。
以上是大數據模型常用的建模方法，每種方法都有不同的應用場景和特點，需要根據實際情況進行選擇和應用。在對大數據模型進行建模時，還應考慮數據的質量和安全性，以確保數據分析結果的可靠性和安全性。