大数据预测模型算法（大数据预测模型）
您好,今天张张来为大家解答以上的问题。大数据预测模型算法，大数据预测模型相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！
1、首先，在回答这个问题之前，我们先了解下预测的定义：预测实际上是一种填补缺失信息的过程，即运用你现在掌握的信息（通常称为数据），生成你尚未掌握的信息。
2、这既包含了对于未来数据的时序预测，也包含了对当前与历史数据的分析判断，是更广义的预测。
3、关于预测，大致可分为两大类：基于数据挖掘的预测和基于机器学习的预测。
4、基于数据挖掘的预测历史上，预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术，而这其中被经常使用的是一种被称为“回归”的统计技术。
5、回归做的是什么？它主要是根据过去发生时间的“平均值”来寻找一种预测。
6、当然，回归也有很多种实现方式，有简单的线性回归，多项式回归，也有多因素的Logistic回归，本质上都是一种曲线的拟合，是不同模型的“条件均值”预测。
7、基于机器学习的预测但是，回归分析中，对于历史数据的无偏差预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度，于是基于机器学习的预测开始走入大众的视野。
8、与回归分析不同，机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。
9、过去，由于数据和计算能力的匮乏，机器学习的表现不如回归分析来得好。
10、但现在，随着数据体量的不断增长，计算能力的不断提升，使用机器学习和（神经网络）深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好，这也使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。
11、把人工智能与机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！你会发现，这其实跟观远数据AI+BI核心战略是一致的。
12、因为在AI预测之前，AI所需要的大量数据聚合、清洗工作就已经可以在BI平台上完成，因此从BI延伸到AI变得非常顺畅，后续需考虑的就是如何与业务更有机的结合。
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