本书聚焦航空装备维修保障预测分析的现实需求，系统梳理并构建了从经典统计模型到现代机器学习的完整预测分析理论方法体系。内容涵盖线性回归、时间序列分析、灰色系统、马尔可夫链、支持向量机及神经网络等核心预测模型。本书注重理论与应用的深度融合，集学术性与实用性于一体，采用“基本原理—算法模型—应用实例”的核心内容框架，在深入解析各类预测模型原理和算法的基础上，给出具体应用实例，并提供Python代码实现及主流数据分析软件建模分析方法，构建起从理论方法到实践应用的完整逻辑闭环，为读者提供可移植、可扩展的算法框架与系统化解决方案。 本书可作为大数据管理与应用、装备管理工程、后勤与装备保障、军事装备学等相关专业本科生、研究生的教材或教学参考书，也可用于相关专业领域的任职培训、岗位培训和继续教育；同时，对从事装备保障与管理、大数据与人工智能等相关领域工作的工程技术、科研及管理人员具有重要的学习借鉴、研究参考及实践指导价值。