预测分析初学者指南

预计到2027年，全球预测分析市场将以21.9%的复合年增长率增长到354.5亿新元。由于不断变化的客户期望、供应链中断，以及不断进入市场的新竞争者的威胁，当今的全球市场是高度不可预测的。预测分析为企业提供了一种急需的能力，可以预见未来，调整行动方针，以保持竞争力和盈利能力。

长期以来，预测分析仍然是一个高度复杂的领域，只有数据科学家和数据分析师才能从事和利用;然而，得益于机器学习等人工智能技术，现在即使是接受过最少培训的企业用户，也可以利用预测分析来分析历史和当前数据，以获得洞察，从而简化运营、降低风险并发现机会。

什么是预测分析?

谷歌将预测分析定义为分析当前和历史事实以预测未来的各种统计技术。借助先进的工具、大数据机器学习和人工智能模型，企业可以使用历史和当前数据，以高精度可靠地预测未来几秒、几天或几年的趋势和行为。

预测分析帮助企业展望未来，并预测可能影响他们的事件和结果。它是高级分析的一个分支，可分析企业从交易数据库、社交媒体、视频、图像、文本等收集的所有数据。预测分析使用历史和当前数据、复杂的统计算法和大数据机器学习，使用户组织能够准确预测未来的结果，并有效地为不可预见的事件做好准备。企业领导者可以使用预测分析来做出更明智、更具前瞻性的决策，这是当今竞争异常激烈的市场中的竞争优势。

预测性分析与规范性分析

规范性分析是业务分析的最后一步。规范性分析借鉴了预测分析，并通过提供具体的、可操作的步骤来解决在预测分析的帮助下发现的风险和机会，使预测分析更进一步。简而言之，预测分析是为了确定未来的情况，而规范性分析是为了构建特定的解决方案来应对这些风险和机遇。

预测分析的用途是什么?

从医疗保健到制造业，预测分析几乎对每个企业或行业都有价值。企业使用预测分析来预测库存、管理设备维护、设定价格、推荐产品和服务、识别欺诈，以及雇佣员工来填补技能缺口。通过预测分析，企业可以更好地控制成本，优化运营和财务决策，并提高收入。

预测分析增强营销活动：预测分析可以使营销专业人员预测行业趋势和客户行为变化。凭借预见未来的能力，营销人员可以更深入地了解客户的需求，并制定营销活动以取得更好的成果。

保险业受益于预测分析：保险企业采用预测分析和人工智能(AI)技术来更好地定位其客户群，减少客户流失，识别和预防风险，并提高客户终身价值。新获得的更深入了解客户需求和偏好的能力，使这些企业能够在竞争中脱颖而出并发现新的商机。

人力资源专业人员受益于预测分析：人力资源领导者需要处理大量人员的数据。预测分析使他们能够理解所拥有的大量数据，以简化运营并为其企业的整体成果做出积极贡献。通过预测分析，人力资源团队可以确定候选人是否适合企业文化，是否需要雇用更多员工来维持业务增长，以及是否需要引入新的培训计划来提高员工的技能。

预测分析为零售商提供关键业务洞察力：线上和线下零售商生成大量客户数据。然而，大部分数据仍未使用。预测分析使这些零售企业能够利用所有历史和当前数据，并生成有助于推动客户体验和销售的见解。

例如，零售商可以收集有关客户如何在线购物、访问线下商店的频率以及他们最常购买的商品的数据。通过预测分析，零售商可以利用从所有这些数据中获得的见解来优化库存、准确预测收入、检测欺诈并发现机会。

医疗保健行业提高了效率和竞争优势：全球领先的医疗保健参与者，越来越多地投资于预测分析和其他创新数字技术，以提高整个流程的效率。通过预测分析，医疗保健官员可以更好地预测库存和员工需求、优化供应链并管理医疗设备维护需求。

金融机构依靠预测分析蓬勃发展：银行和金融机构可以使用预测分析，来预测信用风险和检测欺诈。可以创建预测模型来识别不断变化的客户需求，并开发满足这些需求的产品和服务。值得注意的是，银行业是数据最丰富的行业之一，需要强大的数据和分析解决方案来推动客户参与度和收入增长。

预测数据分析给企业带来的好处

企业可以通过多种方式从规范性数据分析中受益。一些显著的优势包括：

获得竞争优势：在当今竞争异常激烈的环境中，企业必须不断寻找新机会，并在风险出现时降低风险。预测分析使企业能够利用数据来预测未来事件，例如机器故障和不断变化的客户需求。这种新功能使这些企业能够建立竞争护城河，从而保持领先于同行。

有效的欺诈检测：预测分析将在帮助各行业的企业，识别欺诈交易和模式方面发挥重要作用，从而可以及早标记并及时响应任何潜在事件。配备先进的预测分析功能，银行和保险企业可以简化运营，更好地为客户提供服务，并在欺诈发生之初就防止欺诈。

数据驱动的决策：预测分析使用大数据机器学习和人工智能模型，来生成关键业务洞察，为决策提供信息，从而推动创新和业务增长。在新经济中，更快地响应市场变化和不断变化的客户期望的能力，可能成为战略差异化因素。

卓越的客户体验(CX)：预测分析是一种强大的变革性工具，可以深入了解现代客户，并修改CX策略以提高参与度和忠诚度。创造高度个性化和情境化的体验，可以让客户反复回归该品牌，并有助于提高客户终身价值(CLV)并找到新的收入来源。

提高活动绩效：预测分析通过从通常驻留在整个企业的不同数据存储库中的数据中，产生更大的价值来增强企业的商业智能(BI)能力。这些新功能可帮助营销人员可视化各种数据，例如过去的营销活动、客户数据和网站数据，并让他们预测不同策略的成功。根据结果，营销专业人员可以选择策略或尝试新策略。