数据科学中的预测建模用于回答”基于已知的过去行为,将来会发生什么?建模是数据科学的重要组成部分,主要分为预测建模和预防建模。预测建模(也称为预测分析)是使用数据和统计算法使用数据模型预测结果的过程。从体育成果、电视收视率到技术进步,以及企业经济,都可以使用这些模型来预测。

前 5 个预测模型

  1. 分类模型 它是所有预测分析模型中最简单的。它根据其历史数据将数据分为类别。分类模型最好回答”是或否”类型的问题。
  2. 聚类模式l: 此模型将数据分组为基于类似行为的单独组。
  3. 预测模型:最广泛使用的预测分析模型之一。它处理公制值预测,在有历史数字数据的地方可以应用此模型。
  4. 离群值模型: 顾名思义,此模型以数据集中的特殊数据条目为导向。它可以自行识别异常数字,也可以与其他数字和类别一致。
  5. 时间系列模型: 此预测模型由捕获的一系列数据点组成,使用时间作为输入限制。它使用前几年的数据来开发数字指标,并使用该指标预测未来三到六周的数据。

哪种型号适合您?

要找出哪个预测模型最适合您的分析,您需要做家庭作业。

  • 首先找到您想要回答的问题
  • 您期望如何处理这些信息。
  • 做出该决定需要哪些数据?
  • 如何收集这些数据?
  • 您将收集的数据的质量。
  • 数据收集过程中可能出现的错误。
Comments are closed.