预测分析通过使用统计和机器学习技术来分析多个变量之间的关系并预测结果，从而处理多元数据。多元数据包含影响目标变量（如购买行为）的多个特征（如年龄、收入、位置）。该过程通常包括三个阶段：预处理数据、训练考虑变量之间交互的模型，以及验证模型推广到新数据的能力。例如，预测客户流失可能涉及分析使用模式、人口统计和支持交互等变量，以识别表明客户可能离开的模式。
在预处理中，数据经过清理和转换，以处理缺失值、异常值和比例差异。诸如归一化（将变量缩放到公共范围）或独热编码（将分类数据转换为数值形式）之类的技术可确保变量与分析兼容。特征工程，例如创建交互项（例如，将年龄乘以收入以捕获综合效应），有助于模型检测复杂关系。例如，具有房价的数据集可能包括诸如面积、社区和卧室数量之类的变量，这些变量需要标准化和组合才能准确预测价格。Python 的 pandas 和 scikit-learn 等工具简化了开发人员的这些步骤。
模型选择取决于问题和数据结构。训练线性回归、决策树或神经网络等算法，以将输入变量映射到目标。线性回归为每个变量分配权重，显示其各自的影响，而基于树的模型则根据变量阈值拆分数据以捕获非线性关系。例如，随机森林模型可以通过分析传感器数据（温度、振动）和维护历史记录来预测设备故障。诸如交叉验证或指标（例如，回归的 RMSE，分类的 AUC-ROC）之类的验证技术可确保模型不会过拟合。开发人员通常使用 TensorFlow 或 XGBoost 等库来有效地实现这些模型。通过系统地处理多元交互，预测分析能够从复杂的数据集中获得准确、可操作的见解。