常用的数据模型有哪些

常用的数据模型主要包括以下几种：

层次模型（Hierarchical Model）

结构：树形结构，数据间存在一对多关系。

优点：存取方便且速度快；结构清晰，容易理解；数据修改和数据库扩展容易实现；检索关键属性方便。

缺点：结构呆板，缺乏灵活性；数据冗余大；不适合于拓扑空间数据的组织。

网状模型（Network Model）

结构：网状结构，数据间存在多对多关系。

优点：能明确方便地表示数据间的复杂关系；数据冗余小。

缺点：网状结构复杂，增加用户查询和定位的困难；数据量增大；数据修改不方便。

关系模型（Relational Model）

结构：二维表结构，数据间通过公共属性相连接。

优点：结构灵活，概念单一；满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求；能搜索、组合和比较不同类型的数据；增加和删除数据方便；具有高数据独立性和好的安全保密性。

缺点：当数据库变大时，查找满足特定关系的数据可能费时；对空间关系无法很好地满足。

此外，还有其他一些数据模型和分析模型，例如：

漏斗分析模型：

用于分析用户行为状态和转化率。

留存分析模型：用于衡量产品的用户参与度和活跃度。

AARRR模型：用于分析用户获取、激活、留存、变现和自传播的转化率。

杜邦分析：用于财务分析，通过拆解ROE（净资产收益率）来找到收益率差异的原因。

波士顿矩阵图：用于企业战略分析，帮助确定产品或业务线的市场地位和发展方向