1. 数据分析采用模型
是选择固定效应模型还是随机效应模型，是你的所选的数据类型决定的。反正结果是显著的，拟合优度R差点也可以接受。至于经济学含义得你自己解释！
2. 数据分析模型包括需求数据过程三个必备要素
影响需求的因素主要有以下几个方面：
1、商品的自身价格商品的自身价格。一般说来，一种商品的价格越高，该商品的需求量就会越小。相反，价格越低，需求量就会越大。考察时经常会问到影响的需求最主要的因素，也就是商品的自身价格。
2、消费者的收入水平对于多数商品也就是正常商品而言，当消费者的收入水平提高时，就会增加对商品的需求量。相反，当消费者的收入水平下降时，就会减少对商品的需求量。
3、相关商品的价格当一种商品本身的价格保持不变，而和它相关的其他商品的价格发生变化时，这种商品本身的需求量也会发生变化。相关商品一般指该商品的替代品和互补品。替代品是指两种商品之间能够相互替代以满足消费者的某一种欲望，替代品的价格提高，则对该商品的需求增加，反之亦然。
4、消费者的偏好5、消费者价格预期当消费者预期某种商品的价格在将来某一时期会上升时，就会增加该商品的现期需求量;当消费者预期某商品的价格在将来某一时期会下降时，就会减少对该商品的现期需求量。
3. 数据分析模型20种
DEM数据模型主要有：通规则网格矩阵、规则三角网及矩形网格三角往混合形式。数字高程模型主要应用：
①.三维块图、剖面图及层图数值形式表示表数量变化②.视线图确定土点与点通视能力③.等高线图高程矩阵各像元高程适类别其输④.形特征数字表征同角度描述形与水系特征⑤.貌晕渲图增加形落差视觉效所发展制图技术⑥.dem数据自形形轮廓图自形特征高程矩阵提取⑦.剖面析垂直假象面与形图相交并研究其形态dem用途：测绘、气象、质、军事、土资源规划等dem数据获取：
①面测量②图数字化测量③空间传器dem数据存储：必须转换统高程矩阵
4. 数据分析模型和算法
对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法 层次分析法 结构分析方程模型 参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析 、主成份分析（归一化 除以各自标准差）、因子分析、关联分析、决策树分析、贝叶斯、时间序列。
5. 数据分析模型案例
1、概念模型（分三种：1：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；2：对象模型：用于描述各种空间地物；3：网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络）
2、逻辑数据模型（常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等）
3、物理数据模型（物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。
6. 数据分析模型创建环节中数据过滤条件及原因
1.将需要的条件填入工作表另外的空白区域，这里要注意第一行标题的单元格内容需要和原数据区域的内容完全一致。
2.选中原需要筛选的数据区域，在这个例子里面就是A1:D8。
3.点击“数据”选项卡，然后在“排序和筛选”中点击“高级”。
4.在“高级筛选”窗口中，列表区域就是前面选中的需要筛选的数据区域，条件区域需要选择条件所在的单元格区域，可以使用鼠标拖动来进行选择。
5.选择完成以后点击“确定”，筛选的结果就出来了。
7. 数据分析采用模型方法
我们在平时用SPSS做回归分析的时候会遇到线性和非线性两种情况，在SPSS中为我们提供了11种常用的模型供我们选择，这篇指南就教大家怎么合理使用SPSS曲线拟合，以及怎么分析结果。
1.打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击【打开】，选择文件。
2.打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】---【简单分布】---【定义】
3.将相应的变量设置为x,y 轴，点击【确定】，接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。
4.确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。点击【分析】---【回归】---【曲线估计】，进入到曲线估计面板里面设置。
5.在曲线估计框中设置好x,y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。
6.然后找到和样本图像最为吻合和的图像，然后分析结果。
7.ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
8.然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验。
9.最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例
8. 数据分析模型应用于教学
关系模型将数据组织成“二维表”的形式组织和存放数据的。
关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。
关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。
每个表格（有时被称为一个关系）包含用列表示的一个或更多的数据种类。
每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。
当创造一个关系数据库的时候，你能定义数据列的可能值的范围和可能应用于那个数据值的进一步约束。而SQL语言是标准用户和应用程序到关系数据库的接口。其优势是容易扩充，且在最初的数据库创造之后，一个新的数据种类能被添加而不需要修改所有的现有应用软件。
9. 数据分析模型软件
好学的。
说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
10. 数据分析模型主要有哪几类
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
11. 数据分析采用模型分析
建立与交通流数据监控系统的数据通道，根据目标区域确定对应路段，从所述数据通道提取所述目标区域的交通流数据；
获取每个路段在设定时间段的不同子时间段的历史交通流数据作为训练样本；
根据设定的最大迭代次数，对每个路段的训练样本进行更新，利用混合蛙跳算法得到所有路段的最优适应度值；
利用所述所有路段的最优适应度值得到连接权值，根据所述连接权值构建得到小波神经网络的交通流数据分析模型。