预测是通过分析现有数据，对未来趋势进行估计和推断的过程。在不同的领域，预测方法各不相同，下面是一些常见的预测方法分类和简介：
常见预测方法
时间序列分析
通过观察过去的时间数据，找出趋势和周期性，预测未来值。通常使用移动平均、指数平滑、ARIMA、SARIMA 等模型。回归分析
利用变量之间的关系进行预测，适用于数值型数据。包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。机器学习方法
使用算法从数据中学习规律，适用于复杂数据集。常见的有随机森林、支持向量机、神经网络、XGBoost 等。专家系统
依赖领域专家的经验和知识进行预测，尤其适用于缺乏大量数据的场景。蒙特卡洛模拟
通过随机抽样和模拟，预测可能的结果范围。常用于风险评估和不确定性分析。
拓展学习
如需了解更多关于预测方法的应用与实现，可以访问我们的预测模型详解页面。