随着数据（和模式）的变化，某些模型会随着时间的推移而退化。 总结一下（或 TL; DR），以下是 步建模过程： 数据收集 数据清理 特征选择 模型训练 测试和验证 部署 监控、更新、迭代 不存在放之四海而皆准的模型。 针对不同情况，有不同的预测模型。 有哪些不同的预测模型？ 打破鸡蛋的方法不止一种（模型预测分析）。 下面简要回顾一下最常用的 种模型。 .分类模型 该模型将数据分类为预定义的标签或类别。它可以是二元的（两个类别）或多项的（几个类别）。 二进制示例：检查电子邮件并将其归类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
多项式示例：将客户支持票分类为各种类型，例如“计费”，“技术支持”或“一般查询”。 当输出（预测）将每个输入数据点分配给离散类别或类之一时，分类模型是有益的。 在营销中，该模型经常被用来预测顾客行为类别。 .回归模型 拉脱维亚数据 该模型根据一个或多个输入特征预测连续结果或数值。 它们通常用于预测股票价格、销售和收入预测、客户生命周期价值等定量结果。 在销售和营销中，回归模型可用于分析客户行为——识别影响客户购买决策的关键因素。 .时间序列模型 该模型是一种基于历史数据预测未来值的统计技术，尤其是当数据是连续的且与时间相关时。
在时间序列预测中，数据点会随时间以一致的间隔收集。 时间序列建模可以有效地： 了解季节性趋势（大多数潜在客户何时进入渠道？哪些月份季度出现最显著的增长？等等）。 预测销售增长。时间序列模型可以通过分析过去的销售数据、查看市场趋势和经济指标以及研究消费者行为来预测未来的销售量。 新产品发布、执行营销活动分析、预测客户需求等。 .聚类模型 该模型将具有相似特征的数据点分组。 集群建模在营销和销售中最常用的两个领域是： 客户细分：根据购买行为、人口统计、技术堆栈和参与度将客户细分为不同的群体。 优化销售策略：销售团队可以使用聚类来确定哪些客户群最有可能对特定的销售策略做出反应或哪些产品经常一起购买。