预测分析流程有哪些？

预测分析通常包括以下几个步骤：

数据收集

收集和整理与预测分析相关的数据，包括历史数据、市场数据、客户数据等。

数据清理

对数据进行清理、去重、填充等操作，以消除数据中的错误、缺失或重复项。

数据探索

对数据进行探索性分析，以了解数据的分布、相关性等特征，从而为建模做准备。

建模

根据数据和业务需求，选择合适的模型，例如线性回归、决策树、神经网络等，并进行训练和调整。

预测

使用训练好的模型对未来的事件或趋势进行预测，并评估模型的准确性和可靠性。

应用

将预测结果应用于实际业务中，制定更好的业务决策，例如市场营销、客户关系管理、生产计划等。