教育大数据七大分析模型是指：
1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行基本的描述和总结，包括数据的基本情况、分布情况等。这种分析方法不需要对数据进行深入的挖掘和分析，只需要对数据进行基本的统计和整理。
2. 预测性分析：预测性分析是根据历史数据和现有信息，对未来的数据进行预测和估计。这种分析方法需要对数据进行深入的挖掘和分析，以便找出数据之间的关联性和规律性。
3. 诊断性分析：诊断性分析是通过对数据进行分析，找出数据中的问题和异常，从而对问题进行诊断和解决。这种分析方法需要对数据进行深入的挖掘和分析，以便找出数据中的问题和异常。
4. 规范性分析：规范性分析是根据现有的规则和标准，对数据进行规范和标准化处理。这种分析方法需要对数据进行深入的挖掘和分析，以便找出数据中的不规范和不一致之处。
5. 探索性分析：探索性分析是通过对数据进行初步的分析，发现数据中的潜在规律和模式。这种分析方法需要对数据进行深入的挖掘和分析，以便找出数据中的潜在规律和模式。
6. 关联性分析：关联性分析是通过对数据进行关联性分析，找出数据中的关系和联系。这种分析方法需要对数据进行深入的挖掘和分析，以便找出数据中的关系和联系。
7. 聚类分析：聚类分析是将相似的数据进行归类，将不同的数据进行区分。这种分析方法需要对数据进行深入的挖掘和分析，以便找出数据中的相似性和差异性。
这七大分析模型各有特点，但在实际的应用中，往往需要根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的分析模型和方法。例如，在教育领域，可能需要使用描述性分析和预测性分析来了解学生的学习情况和成绩变化；可能需要使用诊断性分析和规范性分析来找出学生学习中的问题和不足；可能需要使用探索性分析和关联性分析来发现学生学习中的潜在规律和模式；可能需要使用聚类分析和关联性分析来对学生进行分类和区分。
