商业智能(Business Intelligence)模型是用于组织和呈现数据的结构化方式，以支持数据分析和决策制定。下面是几个常见的商业智能模型：

　　1. 关系模型(Relational Model)：关系模型是一种基于表格和关系的数据模型，使用表格来表示实体和属性之间的关系。关系模型是传统的数据库模型，在商业智能中广泛使用。

　　2. 多维模型(Multidimensional Model)：多维模型是一种以立方体(Cube)为基础的数据模型，用于表示多个维度和度量之间的关系。多维模型适用于分析大量的数据，可以快速进行多维度的查询和分析。

　　3. 星型模型(Star Schema)：星型模型是一种多维模型的变体，由一个中心事实表(Fact Table)和多个维度表(Dimension Tables)组成。事实表包含了衡量业务过程的指标，维度表包含了描述事实的维度信息。星型模型简单直观，易于理解和查询。

　　4. 雪花模型(Snowflake Schema)：雪花模型是星型模型的一种扩展，通过规范化维度表来减少数据冗余。维度表中的数据被进一步拆分成多个表，形成了层次结构，从而形成了更复杂的模型。

　　5. 市场篮子模型(Market Basket Model)：市场篮子模型是一种用于分析消费者购物行为的模型。它基于关联规则挖掘技术，发现在购物篮中频繁出现的商品组合，以帮助企业了解顾客的购买习惯和推动交叉销售。

　　6. 时间序列模型(Time Series Model)：时间序列模型用于分析和预测时间序列数据，如销售趋势、股票价格等。它可以使用统计方法和机器学习算法来识别趋势、周期性和季节性，以便进行预测和决策。

　　这些商业智能模型提供了不同的数据组织和分析方式，可以根据具体的业务需求和数据特点选择适合的模型。在实际应用中，也可以结合多个模型来构建更复杂和全面的商业智能解决方案。