预测分析包括各种统计技术，用于分析当前和历史事实，对未来做出预测。借助复杂的工具以及大数据机器学习和 AI 模型，组织可以使用历史数据和当前数据可靠地预测未来几秒、几天或几年的趋势和行为，并且非常精确。作为企业数据科学的分支，预测分析和增强分析的增长与大数据系统的发展相辅相成。
一、什么是预测分析
预测分析使用历史数据、统计算法、预测建模和大数据机器学习技术，以帮助组织更准确地预测未来结果、规划应对未知事件的方案，以及发现未来活动中的机会。
作为企业数据科学的分支，预测分析和增强分析的增长与大数据系统的发展相辅相成，在大数据系统中，更庞大、更广泛的数据池能够增加数据挖掘活动，以提供预测见解。大数据机器学习的进步也有助于拓展预测分析功能。
预测分析包括各种统计技术，用于分析当前和历史事实，对未来做出预测。借助复杂的工具以及大数据机器学习和 AI 模型，组织可以使用历史数据和当前数据可靠地预测未来几秒、几天或几年的趋势和行为，并且非常精确。
经验丰富的数据科学家使用预测模型来识别选定数据集中不同元素之间的相关性。 完成数据收集后，系统就会制定、训练和修改一个统计模型，以生成准确的预测。
二、预测分析的用途
1、欺诈检测
预测分析会实时检查公司网络中的所有操作，以找出导致欺诈和其他漏洞的异常。
2、运营改进
公司使用预测分析模型来预测库存、管理资源并提高运营效率。
3、客户细分
通过将客户群划分为特定的群体，营销人员即可使用预测分析做出高瞻远瞩的决策，从而根据独特的受众群体量身定制内容。
4、转化和购买预测
公司可以采取一些行动，比如对访问者进行在线广告的重访定位，通过数据来预测哪些访问者更有可能发生转化、更有可能存在购买意向。
5、降低风险
信用评分、保险索赔和债务催收均可使用预测分析来评估和确定未来违约的可能性。
6、预测性维护
组织利用数据预测何时需要对设备进行日常维护，随后及时安排维护，避免出现问题或故障。
以上就是关于什么是预测分析以及预测分析的用途的全部内容了，希望对你有所帮助。
