如果你能预测未来呢？例如，如果你能预测出最好的报价来说服客户打开一封营销电子邮件并交出他们的信用卡详细信息？或者哪位客户最有可能将业务转移到其他地方？你可以-通过预测性分析。

预测性分析允许企业通过寻找现有信息中的模式来预测未来可能发生的事情。数据分析的一个子集—分析原始信息以回答特定业务问题的科学—它使用包括机器学习、统计、数据挖掘和人工智能（AI）在内的技术来创建预测模型。这些模型用于检查数据集的潜在模式或原因，并预测结果。

组织已经收集了大量数据，从客户的个人信息、浏览习惯和购买历史，到销售数字、收入，预测性分析使他们能够将这些数据转化为洞察，从而做出更好的决策并改善整个业务的结果。

如何使用预测性分析？

预测分析过去是大多数组织无法企及的。然而，机器学习和人工智能等支撑信息技术的最新进展使信息技术更易于使用。

尽管只有28%的美国企业使用预测分析，但大多数受调查者认为它是"关键的"或"非常关键的"。事实上，预计到2022年，全球预测分析市场将从2016年的34.9亿美元增至约109.5亿美元。

一个常见的切入点是将预测分析工具与企业的客户关系管理（CRM）系统结合使用。使用他们的客户关系管理可以让公司对销售、营销和服务渠道中的客户行为进行预测。这可能包括分析客户过去的行为，包括产品使用和支出，以确定交叉销售的机会。或者找到优化产品、优惠或向每位客户展示的内容的方法。例如，大数据应用前景，流媒体服务Netflix根据客户的浏览历史为客户可能喜欢的节目提供建议。

其他用途可能包括使用预测分析来确定哪些客户取消其产品或服务或转向竞争对手的风险最高。这使销售代表有机会与客户接触，试图改变他们的想法。客户服务团队可以使用预测性分析来确定记录的案例的类别和严重性，因此可以适当地路由。

组织也使用预测性分析来降低风险。例如，银行利用抵押贷款申请人的数据——包括他们的就业状况、收入、存贷比和信用评分——来预测他们是低风险借款人还是高风险借款人。他们还利用这些信息来确定他们愿意提供多少钱和什么利率。此外，银行和其他金融机构使用机器学习来发现可能表明欺诈的模式。

医疗保健提供者也以各种方式使用预测分析。例如，德克萨斯州儿童医院开发了一种预测模型，它利用影响患者的社会和心理因素的信息来预测他们患糖尿病酮症酸中毒的风险，深度学习数据集，酮症酸中毒是糖尿病的一种危险并发症。这使得护理人员能够识别高危患者并对他们进行更密切的监控。使用该模型每年可减少30.9%的重复入院并发症。

最后，预测分析可使制造商提前发现问题，全国大数据中心，并采取措施避免或减少其对生产的影响。例如，公司可以使用设备性能预测模型，并在需要服务时进行估计。

为什么预测分析很重要？

企业和政府生成的数据是信息的金矿，可用于改善客户体验、指导决策和创造竞争优势。但就像金矿石一样，原始数据需要经过处理才能使用。只有当你掸去灰尘，提炼出宝贵的见解，真正的价值才会显现出来。进入数据分析领域。

有几种类型的数据分析。其中包括描述性分析，解释过去发生的事情，以及诊断分析，解释为什么会发生。它们通过将大量信息压缩成更小、更容易理解的块，云零售，使其更易于管理，以及确定过去事件对商业行为的重要性。

企业通常使用这些形式的数据分析来生成从公司财务到库存管理和员工生产力的报告。描述性分析也可以用来跟踪社交媒体的表现，比如一篇文章被分享、喜欢或转发的次数。

规定性分析是一种更抽象的数据分析形式。它允许用户创建"假设"场景，并根据变量推断结果。这种先进的分析方法通常用于医疗保健领域，医生对事实的解释与确凿证据同等重要。航空公司在制定机票价格时，也依赖规定性分析来考虑许多潜在因素。

另一方面，预测性分析回答了一个问题：接下来会发生什么？为此，它使用预测模型来研究可能影响未来结果的变量。一旦为每个变量收集了数据，就形成了一个统计模型。

预测分析模型的类型

预测模型有三种主要类型-决策树、回归和神经网络。决策树使用树形图来描绘不同行动方案的可能结果，包括一种选择如何导致另一种选择。回归技术使用统计学帮助用户理解不同变量之间的关系，例如商品和股票价格。同时，神经网络是一种复杂的算法，旨在模仿人类思维的工作方式，并通过这样做来识别数据中的非线性关系。