数据分析常见的四大预测模型(数据分析必会的六大实用模型)

4、 2. 回归模型 回归模型用于分析自变量与因变量之间的关系。 线性回归是最基础的形式，它假设关系是线性的。 通过建立数学方程，回归模型可以预测因变量的值。 3. 聚类模型 聚类模型如K-means和层次聚类，将数据点分组，使得同一组内的数据点相似度更高。 这些模型有助于发现数据中的自然分组或模式。

3、 ⑤交叉销售模型 交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘，找出有明显关联性质的商品组合，然后用不同的建模方法，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定组合商品的可能性。

1、 1. 线性回归模型：线性回归可能是最简单的预测模型之一。 它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来预测一个因变量（目标）基于一个或多个自变量（特征）的值。 例如，在房地产领域，线性回归可用于预测房价，其中房子的面积、房间数等可以作为自变量，而房价则是因变量。

2、 线性回归模型是一种常见的预测模型，它用于预测连续的目标变量。 它通过将输入特征与目标变量之间的关系建模为线性方程，来预测未来的目标变量值。 例如，在房地产领域，可以使用线性回归模型来预测房价，通过考虑房屋特征如面积、房龄、位置等与目标房价之间的关系。 时间序列模型用于预测按时间顺序排列的数据。