商業(yè)智能(Business Intelligence)模型是用于組織和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的結構化方式，以支持數(shù)據(jù)分析和決策制定。下面是幾個常見的商業(yè)智能模型：

　　1. 關系模型(Relational Model)：關系模型是一種基于表格和關系的數(shù)據(jù)模型，使用表格來表示實體和屬性之間的關系。關系模型是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫模型，在商業(yè)智能中廣泛使用。

　　2. 多維模型(Multidimensional Model)：多維模型是一種以立方體(Cube)為基礎的數(shù)據(jù)模型，用于表示多個維度和度量之間的關系。多維模型適用于分析大量的數(shù)據(jù)，可以快速進行多維度的查詢和分析。

　　3. 星型模型(Star Schema)：星型模型是一種多維模型的變體，由一個中心事實表(Fact Table)和多個維度表(Dimension Tables)組成。事實表包含了衡量業(yè)務過程的指標，維度表包含了描述事實的維度信息。星型模型簡單直觀，易于理解和查詢。

　　4. 雪花模型(Snowflake Schema)：雪花模型是星型模型的一種擴展，通過規(guī)范化維度表來減少數(shù)據(jù)冗余。維度表中的數(shù)據(jù)被進一步拆分成多個表，形成了層次結構，從而形成了更復雜的模型。

　　5. 市場籃子模型(Market Basket Model)：市場籃子模型是一種用于分析消費者購物行為的模型。它基于關聯(lián)規(guī)則挖掘技術，發(fā)現(xiàn)在購物籃中頻繁出現(xiàn)的商品組合，以幫助企業(yè)了解顧客的購買習慣和推動交叉銷售。

　　6. 時間序列模型(Time Series Model)：時間序列模型用于分析和預測時間序列數(shù)據(jù)，如銷售趨勢、股票價格等。它可以使用統(tǒng)計方法和機器學習算法來識別趨勢、周期性和季節(jié)性，以便進行預測和決策。

　　這些商業(yè)智能模型提供了不同的數(shù)據(jù)組織和分析方式，可以根據(jù)具體的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點選擇適合的模型。在實際應用中，也可以結合多個模型來構建更復雜和全面的商業(yè)智能解決方案。