定義：
預測分析涉及使用資料、統計演算法和機器學習技術，根據歷史資料確定未來結果的機率。目標不僅是了解已經發生的事情，還要對未來將發生的事情提供最佳評估。
型號類型
迴歸模型
線性迴歸：用於根據因變數與一個或多個自變數之間的線性關係來預測連續結果。
邏輯迴歸：用於二元分類問題，其中結果是分類變數（例如，是/否、真/假）。
決策樹
分類樹：用於根據輸入特徵的值將資料分成子集來預測分類結果。
迴歸樹：用於根據輸入特徵將資料分成子集來預測連續結果，類似於分類樹。
神經網路
人工神經網路 (ANN)：模仿人腦的神經 貝南電話號碼數據 元網路來辨識模式並做出預測，適用於複雜的模式辨識任務。
深度學習模型：具有多層的神經網路的子集，可以捕捉大型資料集中的複雜模式。
整體模型
隨機森林：組合多個決策樹以提高預測的準確性和穩健性。
梯度提昇機 (GBM)：依序建立模型，每個新模型都會修正先前模型產生的錯誤。
聚類演算法
K-Means 聚類：根據特徵相似性將資料分組為聚類，對於市場區隔和客戶分析非常有用。
分層集群：建立可以在不同粒度層級進行解釋的集群層次結構。
時間序列分析
ARIMA（自迴歸綜合移動平均線）：對時間資料進行建模，根據過去的觀察值預測未來值。
指數平滑：應用過去觀測值的加權平均值來預測未來值，對於趨勢和季節性資料非常有用。
在行銷的用途
客戶區隔
有針對性的行銷：根據行為、人口統計和偏好對客戶進行細分，以傳遞個人化的行銷訊息。
行為分析：了解不同的客戶群，根據他們的需求客製化產品和服務。
行銷活動優化
預測性定位：識別並定位最有前景的潛在客戶，以提高轉換率。
通路優化：針對不同的客戶群確定最有效的行銷管道。
銷售預測
需求預測：預測未來的產品需求，以最佳化庫存和供應鏈管理。
趨勢分析：識別並利用新興市場趨勢以保持領先於競爭對手。
客戶保留
流失預測：識別有離開風險的客戶並實施保留策略以維持他們的參與。
終身價值預測：預測顧客終身價值，優先考慮高價值客戶並有效分配資源。
個性化行銷
產品推薦：使用預測模型根據過去的購買行為推薦相關產品或服務。
動態內容：根據客戶偏好和瀏覽歷史記錄即時提供個人化內容。
詐欺偵測
