​​数学建模中最简单的几种模型包括预测模型（如灰色预测和时间序列分析）、评价模型（如层次分析法和TOPSIS法）、优化模型（如线性规划）、分类与聚类模型（如Kmeans和决策树）、以及统计分析（如主成分分析和回归分析），这些工具覆盖了数据建模的核心场景。​​

预测模型中的灰色预测（GM(1,1)）通过少量数据建立微分方程预测趋势，适合小样本短期预测；时间序列分析（ARIMA）从历史数据中提取周期性和趋势性，广泛用于**或销量预测。评价模型中，层次分析法（AHP）通过主观判断与数学量化处理多级指标，解决无明确数据的决策问题；TOPSIS法则通过计算方案与理想解的距离进行多指标排序。优化模型中，线性规划（LP）利用约束条件求解目标函数极值，如资源分配问题；遗传算法（GA）模拟自然选择解决复杂非线性问题。分类模型中，Kmeans聚类根据相似性将数据分组，适合市场细分；决策树（CART）通过树状分支规则分类，规则清晰且可解释。统计分析中，主成分分析（PCA）降维提取核心信息，简化多变量数据；回归分析揭示因果关系并预测因变量，如政策效果评估。

掌握这些模型需根据数据规模、问题类型和解释性需求选择：小样本选灰色预测，大样本用时间序列或神经网络；分类任务优先决策树，复杂非线性问题考虑遗传算法。组合模型如“灰色+回归”或“ AHP+TOPSIS”可提升精度。工具方面，Python、SPSS或Matlab均能高效实现建模，而Matlab在线性规划领域优势明显。实战中，理解模型原理比堆砌算法更重要，建议从简单模型开始迭代优化，结合案例数据训练直觉。