常见的预测模型及算法，包括时间序列分析、决策树、支持向量机回归

不能考虑其他影响因素。接下来介绍的是ARIMA模型，它是一种常用的时间序列预测模型。ARIMA模型包括自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。通过对历史数据的分析，我们可以确定这三个部分的参数，从而建立ARIMA模型进行预测。最后介绍的是季节分解模型，它可以将时间序列拆分为长期趋势、季节性和不规则变动三个部分。通过对这三个部分的分析，我们可以了解时间序列的规律，并进行准确的预测。在处理时间序列数据时，有时会出现缺失值的情况。因此，我们需要选择合适的方法来填补缺失值，以确保分析和预测的准确性。以上是关于时间序列分析的三种模型的详细介绍和步骤，不同的模型适用于不同的时间序列数据。在实际应用中，根据具体情况选择合适的模型和参数进行分析和预测，可以提高我们对数据的理解和预测的准确性。