k近邻、决策树、随机森林是常用的回归和分类算法。 k近邻：根据数据的相似度对新数据进行预测。 决策树：使用一组规则将数据分类或预测数值。 随机森林：通过组合多个决策树来提高准确性。

洞悉未来，驱动决策：预测型数据分析实战 本课程深入浅出地讲解如何运用 RapidMiner 解决实际商业问题。课程涵盖预测模型构建、数据预处理技巧以及模型评估与优化等核心内容，帮助学员掌握将数据转化为可执行商业策略的能力。 课程亮点： 以实战为导向，结合真实案例，演示如何利用 RapidMiner 进行预测分析。 涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与调优等关键步骤。 注重实践操作，帮助学员快速上手并应用到实际工作中。 适用人群： 数据分析师 商业分析师 对数据分析和预测模型感兴趣的学生和职场人士 学习目标： 掌握 RapidMiner 的基本操作和功能。 理解预测型数据分析的基本原理

预测型数据分析实战：Scikit-learn 数据挖掘建模 本课件将带您深入了解预测型数据分析，并使用 Scikit-learn 工具进行数据挖掘建模的全过程。 主要内容 预测型数据分析概述 Scikit-learn 简介及其功能 数据预处理技巧 常用预测模型介绍： 线性回归 逻辑回归 决策树 支持向量机 集成学习 模型评估与优化 案例实战：利用 Scikit-learn 构建预测模型 通过本课件的学习，您将能够： 理解预测型数据分析的基本概念和流程 掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法 提升数据分析和预测能力

在数据分析中，表格分类是一项基础且关键的工作。

技术进步推动了空间建模在预测空间过程和结果方面的应用。空间分析领域的研究已经取得了显著进展。线性回归作为计量地理学的核心技术，引入了统计分析方法，如相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。然而，对于空间模式、空间过程和空间相互作用等理论和方法的介绍仍然有限，这一点受到了批评。

在数据分析中，数据分析模型可以分为以下几类： 1. 描述性模型（Descriptive Model）：该模型用于总结和呈现数据的基本特征，例如平均值、方差等统计量。 2. 预测性模型（Predictive Model）：通过已有数据进行预测，如使用线性回归、决策树等算法来预测未来的趋势或结果。 3. 规范性模型（Prescriptive Model）：该模型根据数据和算法提出最优的行动方案，例如优化模型、线性规划。 数据分析模型包括三个必备要素： 需求：明确的业务需求或分析目标。 数据：可用的、高质量的相关数据。 过程：从数据清理、处理到模型构建的整个流程。

数据结构是计算机存储和组织数据的方式，涉及数据的逻辑结构、物理结构及基本操作。数据结构选择影响程序效率、可读性和可维护性。常见数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤，涉及数据运算和操作的详细描述。算法设计和选择直接影响程序效率，需考虑时间复杂度、空间复杂度等因素。数据结构与算法密不可分，理解和运用数据结构、学习研究算法，可提升编程能力，有效解决实际问题。

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

分类和回归皆可预测，但分类输出类别标签（离散属性），回归输出连续属性值。举例：预测客户流失（分类），预测商场营业额（回归）。