在可视化领域，建模方法的选择取决于数据的类型、复杂性和可视化的目的。以下是几种常用的建模方法：
1. 数据挖掘与聚类分析：这种方法主要用于处理大规模数据集，通过发现数据中的模式和结构来揭示隐藏的规律和关系。常见的可视化工具包括SPSS、SAS等。
2. 关联规则学习：这种方法主要用于发现数据中项之间的有趣关系，如购物篮分析。常见的可视化工具包括R语言的arules包、Python的pyml库等。
3. 分类与回归分析：这种方法主要用于预测或分类数据，如客户细分、疾病预测等。常见的可视化工具包括R语言的caret包、Python的sklearn库等。
4. 时间序列分析：这种方法主要用于处理随时间变化的连续数据，如股票价格、天气变化等。常见的可视化工具包括R语言的ts包、Python的pandas库等。
5. 网络分析：这种方法主要用于处理具有连接关系的节点集合，如社交网络、生物网络等。常见的可视化工具包括Gephi、UCINET等。
6. 空间数据分析：这种方法主要用于处理地理信息系统（GIS）中的地理数据，如地形分析、城市热力图等。常见的可视化工具包括QGIS、ArcGIS等。
7. 文本挖掘与自然语言处理：这种方法主要用于处理文本数据，如情感分析、关键词提取等。常见的可视化工具包括NLTK、TextBlob等。
8. 机器学习与深度学习：这种方法主要用于处理复杂的非线性关系，如图像识别、语音识别等。常见的可视化工具包括TensorFlow、PyTorch等。
9. 探索性数据分析：这种方法主要用于对数据进行初步探索，以确定数据的特征和分布。常见的可视化工具包括Excel、Tableau等。
10. 交互式可视化：这种方法主要用于创建动态、交互式的可视化界面，使用户能够与数据进行交互。常见的可视化工具包括D3.js、Plotly等。
总之，在可视化领域，建模方法的选择取决于数据的特点和可视化的目的。每种方法都有其适用的场景和优势，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的建模方法。
