数据是预测分析的基础。没有数据，就没有预测。数据的质量、数量和相关性对于做出准确的预测至关重要。
预测分析中使用两种主要类型的数据：
结构化数据：结构化数据以清晰的表格格式组织，便于分析。例如客户姓名、销售数字或产品价格。结构化数据易于使用，因为它可以整齐地放入电子表格或数据库中。
非结构化数据：这种类型的数据不适合存放在整齐的表格或数据库中。它包括电子邮件、社交媒体帖子、文本评论、图像和视频等。分析非结构化数据需要更复杂的技术，例如用于文本的自然语言处理 (NLP)或用于图片的图像识别。
为了实现准确的预测，数据也必须干净。这意味着 中英数据 删除错误、填补缺失信息并确保整个数据集的一致性。数据清理通常是该过程中最耗时的步骤之一，但对于构建有效的预测模型至关重要。
预测分析模型
预测模型本质上是一组数学方程，有助于根据过去的数据预测未来结果。预测模型有几种类型，每种类型适用于不同的目的：
分类模型：这些模型用于预测类别或类别。例如，分类模型可以预测客户是否会购买产品（是/否）或电子邮件是否为垃圾邮件。它根据数据将每个观察结果分配给特定类别。
回归模型：当您需要预测连续结果时，可以使用这些模型。例如，预测销售收入、房价或温度。回归模型估计因变量（例如销售额）和自变量（例如季节性、促销）之间的关系。
聚类模型：这些模型根据相似性将数据分组。例如，聚类可以帮助识别具有相似购买行为的客户群。这对于有针对性的营销或为不同客户群定制产品非常有用。