多维联机分析处理（OLAP）是一种用于分析大量数据的技术，它通过多维数据模型来实现对数据的分析和报告。多维数据模型主要包括以下几种：
立方体（Cube）模型：立方体模型是OLAP中最常见的数据模型，它由多个维度（如时间、产品、地区等）和度量（如销售额、利润等）组成。通过立方体模型，用户可以快速地进行多维分析，例如针对不同时间、产品和地区的销售额进行比较分析。
星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）：这两种模型通常用于关系型数据库中构建多维数据模型。星型模型以一个中心的事实表（包含度量）和周围的维度表组成，而雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行规范化，以减少数据冗余和提高数据一致性。
基于属性的数据模型：这种模型将数据组织成属性-值对的形式，每个属性可以有多个值，用于描述事实。这种模型适用于非结构化数据或半结构化数据的分析，例如用于社交媒体数据分析。
以上是常见的多维联机分析处理的数据模型，它们都可以帮助管理者更好地理解和分析企业的数据，从而做出更明智的决策。