建模有许多不同的类型和应用领域，因此并没有一种统一的的最简单建模任务。

不过，一般来说，简单的建模任务可能包括建立线性回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型等基础模型，这些模型在数据量较小、特征较简单的情况下比较适用。此外，一些简单的机器学习任务，如分类、聚类、降维等，也可以被视为相对简单的建模任务。这些任务通常只需要对数据进行简单的预处理和特征工程，就可以进行模型训练和测试。需要注意的是，简单的建模任务并不意味着它们没有实际应用价值，相反，它们在许多场景中都有广泛的应用，如数据分析、预测、决策支持等。