1、利用R进行预测分析的全面指南

利用R进行预测分析的全面指南

1. 预测分析概述

随着时间的推移，全球数据量呈指数级增长。据估计，2020年产生的总数据量将达到20泽字节（200亿TB）。尽管各组织投入大量精力和资金来收集和存储数据，但大部分数据并未得到充分分析。分析数据的一个重要原因是预测未来，即生成可操作的知识。

预测是指基于已证实的指标（预测因子）与结果之间的可靠关系，通过相似案例中指标的存在（或水平）来推断未来结果的存在（或水平）。以下是一些常见的关系示例：
- 个子高的人通常体重更重。
- 富有的人消费更多。
- 更聪明的人收入更高。
- 细分市场X中的客户更倾向于购买产品Y。
- 购买了产品P的客户也可能购买产品Q。
- 产品P和Q经常一起被购买。
- 某些信用卡交易可能预示着欺诈行为。
- Google搜索查询可以预测流感感染情况。
- 推文内容能够预测选举民意调查结果。

2. 学习算法分类

在预测分析中，主要涉及两种类型的算法：无监督学习算法和有监督学习算法。

2.1 无监督学习

无监督学习算法旨在寻找组织未标记数据的结构。例如，基于观察值之间的相似性或距离，无监督聚类分析可以确定数据组，并将观察值分配到最合适的组中。文档分类就是无监督学习的一个应用场景。

2.2 有监督学习

有监督学习中，我们已知某些观察值的目标属性的类别或水平。在进行预测时，我们利用标记数据（已知目标属性类别或水平的数据）中的已知关系，来预测新案例（未知目标属性值）的目标属性类别或水平。

预测建模主要处理两