数据预测方法有很多种，以下是一些常见的方法：
时间序列分析：通过对过去的数据进行时间序列分析，预测未来数据的变化趋势。常见的时间序列分析方法包括指数平滑、ARIMA模型、SARIMA模型等。
回归分析：通过建立因变量与自变量之间的回归关系，预测未来数据的变化趋势。常见的回归分析方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
机器学习算法：通过训练数据集，让机器学习算法自动提取特征并进行预测。常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
深度学习算法：深度学习算法是机器学习的一个分支，通过构建深度神经网络进行预测。常见的深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。
集成学习算法：通过将多个模型进行集成，提高预测的准确性和稳定性。常见的集成学习算法包括bagging、boosting等。
自然语言处理：通过处理文本数据，提取文本中的语义信息并进行预测。常见的自然语言处理方法包括情感分析、文本分类、主题模型等。
图像处理：通过处理图像数据，提取图像中的特征信息并进行预测。常见的图像处理方法包括目标检测、图像分类、图像分割等。
数据挖掘技术：通过数据挖掘技术，发现数据中的模式和规律，进行预测。常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
统计方法：通过建立数学模型和统计学原理，进行预测。常见的统计方法包括主成分分析、因子分析、假设检验等。
人工智能技术：人工智能技术是当前最热门的数据预测方法之一，通过结合多种技术和算法进行预测。常见的人工智能技术包括专家系统、知识图谱、智能代理等。
数据集成一般可以分为以下四个阶段：
1. 识别数据源：在此阶段，数据集成专家需要确定需要集成的数据源。这需要考虑分析目的和业务需求，确定哪些数据是重要的，然后识别可用的数据源并评估其可靠性和适用性。
2. 提取数据：在此阶段，数据集成专家需要从各种数据源中提取数据，包括结构化和非结构化数据。这个过程需要使用现有的技术来提取和加工数据，如使用ETL工具或手工编写脚本。
3. 转换数据：在此阶段，数据集成专家需要将数据源中提取的数据转换为符合目标数据仓库或数据存储库的格式。这个过程涉及到数据清洗、数据校验、数据变换、数据被合并、去重等。
4. 加载数据：在此阶段，数据集成专家需要将转换后的数据加载到目标数据存储库。这个过程需要使用适当的技术将数据插入数据存储库，如插入SQL语句或使用基于批处理的工具，如Hadoop。数据加载后，需要对加载的数据进行验证和验证，以确保数据在目标存储库中正确地呈现和存储。
在使用数控928进行编程时，可以通过设置G54、G55等代码来切换到不同的工件坐标系，从而实现相对坐标的显示。
具体操作方法如下：
1. 在编程前，首先需要设定工件坐标系，可以使用G54、G55、G56、G57等代码进行设定。
2. 设定好工件坐标系后，在编程过程中就可以通过设定X、Y、Z轴的坐标值来控制刀具的位置和移动，这些坐标值都是相对于当前所设定的工件坐标系而言的，即为相对坐标。
3. 当需要返回到绝对坐标表示方式时，可以使用G53代码。