教育大数据七大分析模型主要包括以下几种：
1. 描述性分析模型：这种模型主要用于描述数据的基本特征，如数据的分布、均值、方差等。例如，我们可以使用描述性统计方法来分析学生的考试成绩分布情况，了解学生的成绩水平。
2. 预测性分析模型：这种模型主要用于预测未来的数据变化趋势。例如，我们可以使用时间序列分析方法来预测学生的未来学习成绩，以便提前采取措施提高学生的学习成绩。
3. 关联性分析模型：这种模型主要用于发现数据之间的关联关系。例如，我们可以使用相关性分析方法来研究不同教学方法对学生学习成绩的影响，以便选择更有效的教学方法。
4. 聚类分析模型：这种模型主要用于将相似的数据分为一组，以便于进行更深入的分析。例如，我们可以使用K-means算法将学生按照学习成绩分为不同的群体，以便针对性地进行教学。
5. 分类分析模型：这种模型主要用于将数据分为不同的类别，以便于进行更深入的分析。例如，我们可以使用决策树算法将学生按照学习习惯分为不同的类别，以便针对性地进行教学。
6. 回归分析模型：这种模型主要用于建立变量之间的关系，以便于进行预测和控制。例如，我们可以使用线性回归模型来预测学生的未来学习成绩，以便提前采取措施提高学生的学习成绩。
7. 主成分分析模型：这种模型主要用于减少数据维度，以便于进行更深入的分析。例如，我们可以使用主成分分析方法提取学生学习成绩的主要影响因素，以便更好地理解学生的学习情况。
以上七种分析模型是教育大数据中常用的分析方法，它们可以帮助我们更好地理解和分析教育数据，从而为教育决策提供科学依据。
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