大数据预测网站的类型主要包括以下几种：
1. 基于机器学习的预测网站：这类网站主要利用机器学习算法，通过分析历史数据和现有数据，预测未来的发展趋势和结果。例如，Google Trends、Twitter Trends等。
2. 基于时间序列分析的预测网站：这类网站主要利用时间序列分析方法，对历史数据进行建模，预测未来的发展趋势。例如，Yahoo Finance、Bloomberg等。
3. 基于自然语言处理的预测网站：这类网站主要利用自然语言处理技术，对文本数据进行分析和挖掘，预测未来的发展趋势。例如，NLTK、SpaCy等。
4. 基于聚类分析的预测网站：这类网站主要利用聚类分析方法，将数据分为不同的类别，然后根据类别的特征进行预测。例如，K-means、DBSCAN等。
5. 基于关联规则学习的预测网站：这类网站主要利用关联规则学习算法，发现数据之间的关联关系，从而进行预测。例如，Apriori、FP-Growth等。
6. 基于决策树的预测网站：这类网站主要利用决策树算法，对数据进行分类和预测。例如，ID3、C4.5等。
7. 基于支持向量机的预测网站：这类网站主要利用支持向量机算法，对数据进行分类和预测。例如，SVM、SVR等。
8. 基于神经网络的预测网站：这类网站主要利用神经网络算法，对数据进行学习和预测。例如，CNN、RNN等。
9. 基于深度学习的预测网站：这类网站主要利用深度学习算法，对数据进行深度学习和预测。例如，LSTM、GRU等。
10. 基于随机森林的预测网站：这类网站主要利用随机森林算法，对数据进行集成学习和预测。例如，RF、XGBoost等。
这些类型的预测网站各有特点，可以根据实际需求选择适合的预测模型和方法。同时，随着大数据技术的发展，新的预测网站和模型也在不断涌现，为预测提供了更多的可能性。
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