马尔可夫分析是一种数学模型，用于研究一个系统的变化趋势，并能够根据当前状态预测未来几步的状态变化可能性。它建立在Markov假设上，即一个系统在某一时刻有仅依赖过去几步的信息来决定它的下一步行动，而忽略过去的状态。马尔可夫分析通常需要计算一个转移概率矩阵，该矩阵用于定义一系列相互联系的随机变量之间的概率。这种技术通常用于预测未来的情况，例如股市趋势预测，天气预报，制造流程，计算机病毒检测等。 一个拓展知识点：马尔可夫分析也可用于自然语言处理，可用来分析用户输入，提取关键词和词组，以及预测用户意图，并且可以用来建立聊天机器人，回答用户询问。