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数据驱动建模是一种非因果关系建模方法,针对传统回归模型依赖于经验,含有主观和盲目因素的问题,在模型设定阶段不需要一个以既有理论(或假说)为支持的理论模型,通过对数据结构的分析,依据数据自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列数据的变化,从而有效解决数据量较少、预测模型拟合精度较低的问题,由此提供了一条普遍适用的建模思路。