什么是预测分析？

---

预测分析指的是利用统计和建模方法来预测未来的结果和表现。为了确定数据中的特定模式是否可能重现，预测分析会评估过去和现在数据中的趋势。这使得企业和投资者可以调整资源分配，以便可以从预测到的未来事件中受益。预测分析还可以用于降低风险并提升运营效率。

预测分析是一种技术，它为未来未知的事情提供预测。这些判断是使用各种技术做出的，包括人工智能 (AI)、数据挖掘、机器学习、建模和统计。数据挖掘是一种方法，它搜索海量数据中的模式。对于文本分析而言，情况也是如此，但不是对于较长的文本段落。

众多种类的应用都会使用预测模型，包括 −

• 天气预报

• 设计视频游戏

• 从电话语音消息到文本

• 客户支持

• 投资组合演变

以上所有应用都会通过使用当前数据的描述性统计模型帮助预测未来数据。

它还有助于为公司创建营销策略和收入预测。此外，它还有助于公司的生存，尤其是在竞争激烈的行业中，例如医疗保健和零售。投资者和金融专业人士可以使用此技术创建投资组合并降低风险。这些模型会找出统计趋势、相关性和组织特征。这样，就可以推断出产生数据的基本进程发生变化对结果有何影响。

这些描述性模型用作预测性模型的基础，这些模型使用历史数据计算特定未来事件发生的可能性，无论是在当前情况下还是一组预期的未来情况下。数据是商业分析的支柱，而且越来越推动着业务向前发展。无论大企业还是小企业都会使用自己制作和从内部和外部来源收集的数据。

预测性分析的潜在应用

在许多行业，预测性分析也被认为是一种出色的决策工具。

预测

在制造实践中，预测非常重要，因为它确保供应链充分利用资源。无论是库存控制还是车间，准确的预测对于供应链的关键组件正常运行至关重要。

用于此类预测的数据的质量经常通过预测建模得到改善和清理。建模让结构能够接收更多数据，包括与客户互动的运营收到的信息，从而得到更精确的估计。

信贷

预测性分析被广泛用于信用评级。当个人或实体寻求贷款时，有关借款人信用状况的信息（其与申请人的信用记录具有相似特征）用于估计按协议分期偿还贷款的可能性。

承保

在承保中，数据和预测性分析至关重要。根据可比保单持有人现在的风险等级和导致理赔的前期事件，保险公司使用保单持有人风险池估计未来必须支付索赔的可能性。精算师经常使用预测模型，该模型考虑了之前保单持有人和理赔数据方面的因素。

市场营销

该领域的专家在制作新的商业广告时会考虑消费者对整体经济形势的反应。我们可以根据这些人口趋势预测，当前产品组合是否会鼓励客户购买。相反，活跃交易者在决定购买或出售证券时会根据历史数据检查多种指标。根据过去的数据使用移动平均线、波段和突破点，预测未来的价格变化。

预测性分析示例

确定娱乐和酒店行业所需的员工数量

商业分析中研究的一个示例是凯撒娱乐场，一家赌场和酒店运营商，如何使用预测性分析来找出某个特定时刻某个场馆所需的员工人数。

在酒店和娱乐行业，众多因素会影响顾客流量。酒店或场馆在任何特定时间所需员工数量会受到所有这些因素的影响。人员不足会导致糟糕的客户体验、员工超负荷工作以及代价高昂的错误，而人员过剩则会产生不必要的开支。

为了预测特定日期酒店入住人数，该团队开发了一个多元回归模型，该模型考虑了多种因素。通过使用此策略并尽一切努力为其酒店和赌场配备人员，凯撒娱乐场得以避免人员过剩。

用于市场营销中的行为定位

广泛使用消费者数据来开发内容、促销和营销技术，以无论其身在何处都能接触到潜在客户。预测性分析可以通过检查历史行为数据来预测未来事件。

市场营销可以使用预测性分析找出季节性市场趋势并相应地规划促销活动。

此外，過去の行動數據有助於預測潛在客戶從認知轉變為購買的可能性。例如，可以使用一個線性迴歸模型來尋找準確預測潛在客戶未來購買可能性感興趣的項目數目。利用此見解，您可以為客戶生命週期的不同階段創建量身定制的廣告。

製造：避免有缺陷的產品

雖然上述示例使用預測分析根據預期結果來做出決策，但相同的技術也可以用於避免不良或災難性的結果。增加。例如，可以對演算法進行前述數據培訓，以精確預測生產線上機器何時可能發生故障。

當即將發生故障的條件滿足時，演算法會被啟動，通知實際可以停止機器的人員。公司或許可以避免損失數百萬，甚至數千萬美元的損壞商品和維修費。與過去幾個月或幾年相比，此研究可預測今日的停機情況。

有些演算法甚至建議解決方案和改進措施，以防止未來問題，提高生產力，並節省時間、財富和精力等資源。這展示了規範分析。最常使用多種分析方法的組合來解決問題。

品牌使用預測分析的示例

Netflix

對於 Netflix 等公司來說，數據收集至關重要。他們從客戶的行為和過去觀看模式中收集數據。他們根據您的喜好在使用此資訊產生建議。他們的訂閱中的「自您觀看以來...」清單便基於此。

結論

預測分析有很多好處。如前所述，運用此類研究有助於企業在沒有其他（顯而易見的）可用解決方案時進行預測。投資者、財經專家和公司主管可以使用模型來降低風險。例如，投資者及其顧問可以使用某些模型來開發投資組合，這些投資組合可在考慮年齡、資金和志向等多種因素的同時，減少投資者的風險。模型可能有助於您節省大量費用。企業可以在產品發布之前預測其成功或失敗的可能性。或者，在製造過程開始之前，可以利用預測技術獲得生產改進的資金。

預測分析可以為您提供在任何部門前進所需的信息。無倫您是在做出投資決策、建立行銷技術、修改營運，還是挽救生命，建立分析能力基礎都是有益的。