本申请提供一种数据检测方法、模型训练方法、装置及电子设备。方法包括：以I个不同时间长度的时间窗口，从原始流量数据采集得到与I个时间窗口对应的流量数据，I为大于1的整数；通过预设处理算法对流量数据进行预处理，得到与每个时间窗口的流量数据对应的特征向量；将与原始流量数据中的每条流量对应的特征向量输入经过训练测试的监督学习模型，由监督学习模型中的M类机器学习模型及N类深度学习模型均对流量数据进行检测，然后再对得到的M+N个初检结果进行分析，以确定待测流量数据是否为僵尸网络流量，有利于提高检测效率。另外，采用多类模型进行并联检测，有利于提高检测的准确性与可靠性。