数据样本多用什么方法预测

在数据样本较多的情况下，可以使用以下方法进行预测：

机器学习算法：可以使用监督学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等）或无监督学习算法（如聚类分析、关联规则挖掘等）进行预测。这些算法可以通过对已有数据样本的学习，建立模型，并利用模型对新数据进行预测。
深度学习算法：深度学习算法（如神经网络）可以通过多层神经元的组合和学习，对复杂的数据进行建模和预测。深度学习算法适用于大规模数据集和高维数据的预测任务。
时间序列分析：对于具有时间维度的数据样本，可以使用时间序列分析方法进行预测。时间序列分析可以通过对历史数据的分析，找出其中的规律和趋势，并利用这些规律和趋势对未来的数据进行预测。
模拟和蒙特卡洛方法：对于一些复杂的系统或过程，可以使用模拟和蒙特卡洛方法进行预测。这些方法通过对系统的模拟和随机抽样，可以得到系统的概率分布和预测结果。

总之，在数据样本较多的情况下，可以选择适合的预测方法进行建模和预测。不同的方法适用于不同的数据类型和预测任务，需要根据具体情况进行选择。