什么是预测分析？
预测分析是高级分析的一个分支，是使用数据对您的企业未来潜在结果可能性进行预测建模的方法或技术。预测分析使用历史和当前数据以及高级统计数据和机器学习等技术来为未知的未来事件建模。它通常被定义为从过去组织的集体经验中学习，以便在未来利用数据科学和机器学习做出更好的决策。
预测分析使组织可利用历史和实时数据为未来建模，以此预测客户行为和业务成果。此外，作为此活动的一个子集，预测建模是创建和维护模型、测试和迭代现有数据以及在应用程序中应用嵌入式模型的过程。
预测分析允许识别数据中包含的模式，以评估企业的风险或机遇，解决重要的业务问题，例如：哪台机器需要维护？我现在应该推荐哪种产品？以及谁有心脏骤停的危险？基本上，您可以根据非常定义的条件和参数使用预测分析来预测事件的置信度。
预测分析的主要好处是什么？
业务经理一直在做出影响业务方方面面的决策：运营、生产、人员、市场营销和财务。有些决策纯粹是日常运营的决策，有些是对竞争性市场走势的战术反应，另一些则是长期战略决策。它们都影响到利益相关者的回报，这些回报可以决定企业是否能够在股票市场筹集新资本或获得新的捐助者和出资者，为其运营和新产品开发工作提供资金。所有这些决定都是至关重要的。
这些关键决策的基础是见解。企业经理不能在真空中做出这些决定。但是这些见解来自哪里？唯一真正的见解来源是数据。但是，必须对数据进行有意义的分析和呈现，以便产生所需的见解。原始数据不是很有用。企业充斥着来自众多和多样化的内部和外部来源的数据，包括制造流程、供应链管道、在线和传统交易、传感器、社交媒体、公司和产品评论、政府和贸易协会报告等等。所有这些数据还有不同的形式，例如文本、图像、音频、视频，当然还有数字。管理层的问题是如何从所有这些数据中提取作出决策所需的（或其客户所需）可行的、有见地的以及有用的信息。
企业最终必须在数据上竞争，且进入数据的途径是分析。分析包括三个组成部分：
无论是在开始新的数据分析工作或加强现有的数据分析工作时，管理层如何处理所有涉及数据分析的问题和复杂性？你需要知道应考虑什么，并了解这些部分如何结合在一起，以便为明智的业务决策提供正确的见解。
在数据探索和可视化分析、数据科学和机器学习以及报告之间作出决定非常复杂。你应该问什么问题，以及什么答案将有助于指导你做出正确的选择？
下图中显示的分析频谱是一系列问题，其中提供了指导性答案供您参考，这可以帮助决定您的企业需要什么。
上图中显示的分析频谱是一系列问题，其中提供了指导性答案供您参考，这可以帮助决定您的企业需要哪种类型的分析。
预测分析不仅仅是简单的描述性分析，而它是大多数公司目前使用的。描述性分析只能告诉企业发生了什么。为了预测和揭示有关业务未来的见解，您需要预测分析。这些见解在降低风险、优化运营和增加利润方面被证明是极其宝贵的。更好的是，预测分析可以帮助企业利用预测模型解决复杂的问题，并发现业务成功的新机会。
预测分析的业务应用程序有哪些？
预测分析使不同行业的企业能够利用过去和现在的知识来预测未来可能发生的情况以此抓住机会。例如，欺诈检测依靠预测分析来识别数据中表示欺诈的模式、实时发现异常情况以及防止未来的威胁。预测分析还可以通过预测潜在客户行为来预测可能影响资源和营销工作的趋势，从而帮助优化运营。最后，预测分析通常用于制造业，以评估资产、实施预测性维护以及降低与机器停机相关的成本。
预测分析如何运作？
预测分析在很大程度上依赖机器学习 (ML)。机器学习是统计学和计算机科学的组合，用于通过使用算法处理数据来创建模型。这些模型可以识别数据中的趋势和模式，它们通常比仅仅是可视化数据发现方法更加复杂。利用来自不同来源的数据（例如物联网（IoT）、传感器、社交媒体和一系列设备），机器学习通过复杂算法处理数据，并构建用于识别和解决问题以及作出预测的模型。
模型可以像描述对制造业一个组成部分的影响一样简单（例如，“如果材料供应交付延迟一个小时，最终产品的出货将延迟一周”）。它也可能更复杂，涉及多个并发问题造成的多种影响。机器学习可以阅读大量数据并考虑复杂的互动，以创建人类知识工作者无法完成的模型。因此，机器数据通常用于图像、视频和音频分析。
预测分析还依赖于数据科学，这是一个比机器学习更包容的概念。数据科学结合了统计数据、计算机科学和应用程序特定领域知识来解决问题。在商业环境中，它将机器学习方法与业务数据、流程和领域专业知识相结合，以解决业务问题。基本上，它为决策者提供了预测性见解。
我们可以嵌入模型来预测可能的结果，或者直接在业务流程中针对流程参数变化提供优化的解决方案。模型提供了竞争优势，因为它执行以下几点：
- 增强功能
- 加速决策
- 处理大量不同的数据类型
- 通常降低了运营成本
- 创造新的收入来源
- 导致差异化的产品和服务
在业务流程中嵌入预测模型是数据科学和机器学习的共同目标。
