预测模型
该模型根据指标值预测来预测未来数据，根据从历史数据中学习到的知识来估计新数据的数值。只要有历史数据，该模型就最适合 SaaS、电子商务等。预测模型包括多个参数，有时会使其变得复杂。
异常值模型最适合用于数据集中与其他数字或类别结合的奇怪数据条目。例如，您可以考虑通话记录、交易、保险索赔等。
这种模型最适合零售、电子商务和保险行业，因为 加拿大电话号码数据 这些行业的数据库会跟踪关联数据和主要数据。这些数据可能是欺诈数据，也可能是购买历史和地点数据。
时间序列模型
该模型使用时间作为输入参数来捕获数据点序列——使用过去的数据作为参考，并将当前数据视为输入，计算未来的趋势和模式。然而，在 时间序列分析，结果并不总是静态或线性的，但这最适合指数数据，并且最适合公司的增长。
最后的话
在这篇博文中，您了解了有关预测数据分析的所有信息，以及简单的定义和实际应用。您还了解了一些行业用例，不同行业如何使用预测分析来发展业务，以及您可以随时找到的有关未来数据趋势的一些工具列表。最后，我们分享了五种经典预测数据分析模型的用途，用于预测未来数据并掌握业务。