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数据挖掘的预测建模任务主要包括以下几大类问题：
1.分类问题：将数据分成不同的类别，例如将客户分为高、中、低价值客户，或将电子邮件归类为垃圾邮件和非垃圾邮件等。
2.回归问题：预测一个连续的数值，例如预测股票价格、销售额、房屋价格等。
3.聚类问题：将数据分成不同的组，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间的相似度低，例如将消费者分为不同的群体，或将文章归类为不同的主题等。
4.关联规则挖掘：发现数据中的关联性，例如发现购买某种商品的人也喜欢购买另外一种商品等。
5.时序分析：预测未来的趋势或周期性变化，例如预测某种商品的销售量在接下来的几个月内会有何种走势等。
这些预测建模任务在实际生活和工作中都有广泛的应用，可以帮助企业和个人做出更准确的决策，提高效率和利润。
如何设计股票模型？
理论上是有关系的，前提条件是你需要把很多东西来量化，要考虑的东西很多，比如一些均线、指标。当然，你还需要把国家政策甚至外国股市收盘情况也来量化，这个基本上是没办法实现的。除非你建立的模型具有联网性。
我考虑过这样的题目，最后放弃了，在中国，好像股市走势不简单是看均线和指标。。。
股票模型 百科名片股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。目录概念股票建模建模过程股票模型的作用编辑本段概念在这里引用数学模型的定义，也可以说，股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。 编辑本段股票建模把个股的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把这一应用过程称为股票建模。 编辑本段建模过程模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。 模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具） 模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。 模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。 模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。 编辑本段股票模型的作用第一，能让分析过程简化，并让复杂的分析过程通过数据表达出来。 第二，通过对模型的反复修正，能起到对个股的未来走势起到预测效果。 第三，便于掌握股市行情。
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