常见的数据分析项目模型有：①目标客户的特征分析；②目标客户的预测(相应、分类)模型；③运营群体活跃度定义；④用户路径分析；⑤交叉销售模型；⑥信息质量模型；⑦服务保障模型；⑧用户(买家、卖家)分层模型。
①目标客户的特征分析
目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营
②目标客户的预测(相应、分类)模型
目的：预测个体相应的概率，展示变量之间的关系
③运营群体活跃度定义
活跃度的定义没有统一标准，一般是根据特定的业务场景和运营需求来量身定做的。
④用户路径分析
主要分析用户在网页/app上流转的规律和特点，发现频繁访问的路径模式，这些路径的发现可以有很多业务用途，包括提炼特定用户群体的主流路径、网页设计的优化和改版、特定群体的浏览特征等。
⑤交叉销售模型
交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘，找出有明显关联性质的商品组合，然后用不同的建模方法，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定组合商品的可能性。
⑥信息质量模型
信息质量模型师电子商务和网上交易的基本保障，其主要目的是确保商品基本信息的优质和高效，让买家更容易全面、清楚、高效的了解商品主要细节，让卖家更容易，更高效的展示自己的商品。
⑦服务保障模型
作用：为卖家提供有价值的服务去支持、保障卖家生意的发展。
⑧用户(买家、卖家)分层模型
分层模型是介于粗放式运营与基于个体概率预测模型之间的一种折中和过渡模型，其既兼顾了(相比较粗放运营而言)精细化的需要，又不需要(太多资源)投入到预测模型的搭建和维护中。