回归模型 该模型根据一个或多个输入特征预测连续结果或数值。 它们通常用于预测股票价格、销售和收入预测、客户生命周期价值等定量结果。 在销售和营销中，回归模型可用于分析客户行为——识别影响客户购买决策的关键因素。 3.时间序列模型 该模型是一种基于历史数据预测未来值的统计技术，尤其是当数据是连续的且与时间相关时。在时间序列预测中，数据点会随时间以一致的间隔收集。
在营销和销售领域，时间序列建模可以有效地： 了解季节性趋势（大多数潜在客户何时进入渠道？哪些月份/季度出现最显著的增长？等等）。 预测销售增长。时间序列模型可以通过分析过去的销售数据、查看市场趋势和经济指标以及研究消费者行为来预测未来的销售量。 新产品发布、执行营销活动分析、预测客户需求等。 4.聚类模型 该模型将具有相似特征的数据点分组。 集群 克罗地亚电话号码数据 建模在营销和销售中最常用的两个领域是： 客户细分：根据购买行为、人口统计、技术堆栈和参与度将客户细分为不同的群体。
优化销售策略：销售团队可以使用聚类来确定哪些客户群最有可能对特定的销售策略做出反应或哪些产品经常一起购买。 5.异常和离群值检测 该模型可识别数据集中的异常模式（异常或离群值）。 异常值检测模型可以帮助发现不寻常的销售模式——无法用典型趋势或季节性变化来解释的销售突然变化。 该模型还用于市场和竞争分析。市场数据的异常可以对竞争格局的变化或市场动态的变化提供预警。 6.决策树 该模型采用树状结构来表示决策及其可能造成的后果。