- 随着交互式且易于使用的软件变得越来越普及，越来越多的组织正在转向预测分析，以提高利润和竞争优势。
- 预测模型利用已知结果来开发或训练一个模型，该模型可用于预测不同或新数据的值。
预测分析是利用数据、统计算法和机器学习技术，基于历史数据来确定未来结果可能性的方法。其目标不仅是了解已发生的事情，更要提供对未来可能发生事情的最佳评估。
预测分析可以帮助企业做出更强、更明智的决策。它可以帮助识别数据中的模式和趋势，使不同的业务部门能够对未来事件做出概率性判断。
1. 检测欺诈
结合多种分析方法可以改善模式检测，识别犯罪行为并防止欺诈。随着网络安全问题日益受到关注，高性能行为分析会实时检查网络上的所有操作，以发现可能表明欺诈、零日漏洞和高级持续威胁的异常情况。
2. 优化营销活动
预测分析用于确定客户的响应或购买行为，并促进交叉销售机会。预测模型帮助企业吸引、留住并发展其最有利可图的客户。
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3. 改善运营
许多公司使用预测模型来预测库存和管理资源。航空公司利用预测分析来设定机票价格。酒店试图预测每晚的客人数量，以最大化入住率并增加收入。预测分析使组织能够更高效地运作。
4. 降低风险
信用评分用于评估买家在购物时的违约可能性，是预测分析的一个众所周知的例子。信用评分是由一个预测模型生成的数字，该模型包含了与个人信用度相关的所有数据。其他与风险相关的用途包括保险索赔和收款。
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5. 做出销售决策
预测分析对于希望了解客户行为和偏好的零售商至关重要。通过洞察数据，你可以就产品分类、定价、促销等方面做出更明智的决策。
6. 银行业
银行使用预测分析来对信贷和投资产品做出更明智的决策，甚至包括货币交易。与银行业相关的数据集形成模式，用于识别有贷款违约风险的客户。
7. 寄售
制定保险单的过程经常使用预测分析。通过分析过去的索赔数据，保险公司识别出可能表明未来索赔风险更高的模式。借助概率和预测，他们可以调整个人保单或保单组的保费，甚至完全拒绝承保。