常见的5大预测分析模型如下：1、分类模型分类模型根据从历史数据中学到的信息将数据分类，它最好回答是或否的问题，提供广泛的分析，有助于指导果断的行动。例如：零售商可以使用分类模型预测顾客是否会流失。贷款提供者可以利用分类模型判断贷款是否会被批准，或评估申请人违约的可能性。在线银行提供商能通过分类模型识别欺诈交易。分类模型具有广泛的应用场景和通过新数据进行再培训的简便性，因此可以应用于多个不同行业。2、聚类模型聚类模型基于相似的属性将数据分类到单独的嵌套智能组中。这种模型可以快速将客户或数据点根据共同特征分为相似的组，并针对每个组设计策略。例如：电子商务鞋类公司可以使用聚类模型将客户分为不同的组，并针对每个组实施有针对性的营销活动。贷款申请人可以根据贷款属性被分组为“智能桶”，以便更高效地处理贷款审批。在犯罪率高的城市中，聚类模型可以识别出高风险的区域。聚类模型的其他用例还包括将SaaS客户数据分组以确定全局使用模式等。3、预测模型预测模型是使用最广泛的预测分析模型之一，它用于处理度量值预测，对历史数据的学习以估计新数据的数值。预测模型可以应用于任何有历史数值数据的地方，例如：SaaS公司可以估计在给定一周内可能转换的客户数量。呼叫中心可以预测每小时将收到的电话数量。鞋店可以计算出为满足特定销售期间的需求应保留的库存量。此外，预测模型还考虑了多个输入参数，如天气、活动、疾病流行等，以提高预测的准确性。4、离群值模型离群值模型围绕数据集中的异常数据条目进行定位，它可以自行识别异常数字，也可以与其他数字和类别一起识别异常数字。离群值模型在零售和金融中的预测分析特别有用，例如：记录支持电话的高峰时间，可能表明产品故障并导致召回。查找交易或保险索赔中的异常数据以识别欺诈行为。在NetOps日志中查找异常信息，并注意到即将发生计划外停机的迹象。当识别欺诈交易时，离群值模型不仅评估金额，还考虑位置、时间、购买历史以及购买的性质等多个因素。5、时间序列模型时间序列模型包括捕获的数据点的序列，使用时间作为输入参数。它使用过去的数据来制定数字指标，并使用该指标预测未来的数据。时间序列模型的用例包括过去一段时间内的电话数量、销售量或患者数量等。这是一种理解奇异度量随着时间发展的有效方法，其准确性水平超过简单的平均值。此外，时间序列模型还考虑了一年中的季节或可能影响指标的事件。例如：沙龙的老板可以使用时间序列模型预测未来可能会光顾的顾客数量，而不是简单地使用过去90天的访客总数进行平均。时间序列模型可以更好地对指数增长进行建模，并使模型更好地与公司的趋势保持一致。它还可以同时预测多个项目或多个区域的数据，而不是一次预测一个。以下是时间序列模型相关图片：综上所述，这五大预测分析模型各具特色，适用于不同的场景和行业。在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点选择合适的模型进行预测分析。