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我们在上文中给大家简单介绍了大数据预测分析的基础知识以及实施方法等内容，而本文我们就在聊聊大数据预测分析实践模型与应用场景分析。
为了预测未来事件，预测分析确定了有意义的大数据模式。预测分析可以应用于当前、过去和未来的未知数据。使用大数据的预测分析能够提供有价值的商业智能。
为了产生影响，大数据中的预测分析有几个工作模型，其中包括：
(1)决策树
该模型看起来像一棵树，其中树的分支表示可用的选择，而叶子表示决策。该模型使用简单，可以节省企业在紧急决策中的时间，并在短时间内预测佳结果。
(2)回归
这一模型用于统计分析，如果在统计分析中有大量数据，需要确定某些模式。此外，输入之间应该存在线性关系。该模型构成了一个公式，显示了数据集中所有输入之间的具体关系。
(3)神经网络
这个模型在某种程度上模仿了人脑的工作原理。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。由于大量数据存在问题，需要了解输入和输出之间的关系，或者需要预测事件，因此该模型是一个有用的工具。
利用预测分析的行业和项目
需要分析大量数据的行业正在积极使用大数据进行预测分析。这些行业包括：
•保健
•零售
•银行
•制造
•公共交通
•网络安全
适合使用大数据和预测分析的项目包括：
•用于网络安全的大数据
•健康状况预测
•云服务器中的异常检测
•大数据职位简介招聘
•大数据采集中的恶意用户检测
•游客行为分析
•信用评分
•电价预测
此外还有很多适合的项目，而预测分析几乎适用于任何事情和任何地方。
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2025-08-07
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