建模有許多不同的類型和應用領域，因此并沒有一種統(tǒng)一的的最簡單建模任務。

不過，一般來說，簡單的建模任務可能包括建立線性回歸模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型等基礎模型，這些模型在數(shù)據(jù)量較小、特征較簡單的情況下比較適用。此外，一些簡單的機器學習任務，如分類、聚類、降維等，也可以被視為相對簡單的建模任務。這些任務通常只需要對數(shù)據(jù)進行簡單的預處理和特征工程，就可以進行模型訓練和測試。需要注意的是，簡單的建模任務并不意味著它們沒有實際應用價值，相反，它們在許多場景中都有廣泛的應用，如數(shù)據(jù)分析、預測、決策支持等。