东辰安华知识网 大家好，今天来为大家解答数据挖掘中的预测算法有哪些这个问题的一些问题点，包括什么叫预测分析也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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什么叫预测分析
答：预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。
预测分析可以帮助企业进行决策管理和绩效管理。
决策管理是用来优化并自动化业务决策的一种卓有成效的方法，它通过预测分析让企业能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在将来最有可能获得成功。由于闭环系统不断将有价值的反馈纳入到决策制定过程中，所以对于希望对变化的环境做出即时反应并最大化每个决策的效益组织来说，它是非常理想的方法。决策管理还可以优化成果并解决特定的业务问题，包括管理自动化决策设计和部署的方方面面，供组织管理其与客户、员工和供应商的交互。从本质上讲，决策管理使优化的决策成为企业业务流程DNA的一部分。
滚动预测是预测分析的一种手段，采取滚动预测的公司往往有更高的预测精度，更快的循环时间，更少对财务团队的管理，更好的业务参与度和更多明智的决策制定。滚动预测可以对业务绩效进行前瞻性预测；为未来计划周期提供一个基线；捕获变化带来的长期影响；与静态年度预测相比，滚动预测能够在觉察到业务决策制定的时间点得到定期更新，并减轻财务团队巨大的行政负担。
在自适应组织中，预测过程是相关且迅速的。具体来说，CFO需要通过持续计划周期进行管理，让滚动预测成为主要的管理工具，每天和每周报告关键指，。同时需要注意使用滚动预测改进短期可见性，并将预测作为管理手段，而不是度量方法。
在应用方面，预测分析能够帮助制造业高效维护运营并更好地控制成本，帮助电信等行业用户更深入地了解客户，还可以利用先进的分析技术为公众营造安全的公共环境。
IBMSPSS预测分析可以帮助制造商最大限度地减少非计划性维护的停机时间，真正消除不必要的维护，并很好的预测保修费用，从而达到新的质量标准，并节约资金。它可用于生产线的预测分析，及时维护防止故障导致生产中断，可以解决一系列客户服务问题，其中包括顾客对因计划外维修和产品故障而造成停机的投诉。并可用于汽车、电子、航空航天、化学品和石油等不同行业的制造业务。
同时，IBM的犯罪预测和预防分析技术能够帮助各机构充分利用手中的人员和信息资源，监控、衡量和预测犯罪及犯罪趋势。分析警方数据，提供洞察，能够让警务人员跟踪犯罪活动、预测事件发生的可能性、有效部署资源并快速处理案件。IBM还可以帮助电信运营商采用实时分析和预测分析技术，更深入地了解客户，以发挥客户数据和资产的价值。
数据挖掘的形式有
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
什么是对数据进行洞察的过程，是提供预测和分析的基础 科云实训
数据挖掘是对数据进行洞察的过程，是提供预测和分析的基础。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
做数据预测能用到算法吗
很多数据挖掘或者是机器学习中的算法都能完成这个任务.最简单的最小二乘法,复杂一点的时间序列分析的方法,简单的比如Autoregression(AR)等等
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