大数据分析预测模型是利用统计学、机器学习、数据挖掘等技术，对大量数据进行深入分析，以发现数据中的规律和趋势，从而做出预测和决策。以下是一些常见的大数据分析预测模型类型：
1. 线性回归模型：线性回归模型是一种基于最小二乘法的统计方法，用于建立因变量与自变量之间的线性关系。这种模型适用于数据呈线性关系的情况，如房价与房屋面积的关系。
2. 逻辑回归模型：逻辑回归模型是一种概率性模型，用于估计一个事件发生的概率。这种模型适用于分类问题，如疾病风险评估。
3. 决策树模型：决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，通过递归地划分数据集来生成决策规则。这种模型适用于分类和回归问题，如信用评分。
4. 支持向量机（SVM）模型：支持向量机是一种基于核技巧的分类和回归方法，可以处理非线性问题。这种模型适用于高维数据的分类和回归问题，如图像识别。
5. 随机森林（Random Forest）模型：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均值来提高预测准确性。这种模型适用于分类和回归问题，如股票价格预测。
6. 神经网络模型：神经网络模型是一种模拟人脑神经元结构的预测模型，通过多层神经元之间的连接来学习数据特征。这种模型适用于复杂的分类和回归问题，如语音识别。
7. 聚类分析模型：聚类分析模型是一种无监督学习方法，通过对数据进行分组来发现数据的内在结构。这种模型适用于分类问题，如客户细分。
8. 时间序列分析模型：时间序列分析模型是一种研究时间序列数据的预测方法，通过分析历史数据的趋势和周期性来预测未来值。这种模型适用于时间序列数据，如股票价格预测。
9. 关联规则挖掘模型：关联规则挖掘模型是一种挖掘数据中项集之间关联规则的方法，用于发现频繁项集和关联规则。这种模型适用于购物篮分析，如推荐系统。
10. 主成分分析（PCA）模型：主成分分析是一种降维方法，通过提取数据的主要特征来简化数据结构。这种模型适用于降维问题，如图像压缩。
总之，大数据分析预测模型种类繁多，每种模型都有其适用范围和优缺点。在实际运用中，需要根据具体问题选择合适的模型，并结合其他技术和方法进行综合分析和预测。
