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预测分析技术可帮助您的组织基于历史数据和分析技术(如机器学习)来预测未来的结果。
什么是预测分析技术?
预测分析技术是一类数据分析，目的是根据历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)对未来结果进行预测。预测分析科学可以以很高的精度形成对未来的见解。借助先进的预测分析工具和模型，任何组织现在都可以利用过去和当前数据来可靠地预测未来几毫秒、几天或几年的趋势和行为。
根据Zion Market Research 市场研究机构2017年发布的报告，预测分析技术已获得众多组织的支持，预计到2022年全球市场将达到约109.5亿美元，2016年至2022年期间的复合年增长率(CAGR)约为21%。
预测分析技术是如何工作的?
预测分析技术的强大功能源自采用各种方法和技术，包括大数据、数据挖掘、统计建模、机器学习和多种数学过程。组织可使用预测分析技术来筛选当前和历史数据，以便根据所提供的参数来检测某些发展趋势并预测特定时间应发生的事件和情况。
借助预测分析技术，组织可以发现并利用数据中包含的某些模式，以发现存在的风险和机遇。例如，可以设计模型来发现各种行为因素之间的关系。这些模型能够评估特定条件所带来的前景或风险，并指导你在各类供应链和采购活动中做出明智的决策。
预测分析技术有什么好处?
几个世纪以来，人们展望未来始终怀有三个基本目标：金钱、名誉和能力。预测分析技术并没有真正改变人们想要知道下周、下个月或明年会发生什么的原因，但与使用之前工具相比，它只是让我们能更加准确和可靠地面向未来。
金钱：预测分析技术可以帮助使用者找到省钱和赚钱的方法。零售商通常使用预测模型来预测库存数量，管理发货计划和配置店面布局以达到销售最大化。航空公司经常使用预测分析技术来设定反映过去旅行趋势的机票价格。酒店、餐厅和其他酒店业的参与者可以使用该技术预测任何一个晚上的客人数量，以最大限度地提高入住率和收入。
名誉：任何生意都不会因默默无闻而获得成功。通过使用预测分析技术来优化营销活动，组织可以获得新的客户响应或购买行为，并促进交叉销售机会。预测模型可以帮助企业吸引、留住和培养最有价值的客户。
能力：预测性分析可用于在任何严重损害发生之前检测并阻止各类犯罪行为。通过使用预测分析技术来研究用户行为和活动，组织可以检测到不正常的活动，包括信用卡欺诈、企业间谍活动和网络攻击等。
预测分析技术与传统分析技术有何不同?
传统分析技术和预测分析技术之间的区别简单明了。传统分析技术通常侧重于影响此时此刻的洞察力，而预测分析技术旨在让用户能够关注近期和远期未来，以明确可能的趋势和即将发生的行为。
一个组织应该如何开始使用预测分析技术?
尽管开始使用预测分析技术并不是一件简单的事情，但只要你坚持采用这种方法，并且愿意投入必要的时间和资金来启动这一项目，几乎任何企业都可以做到这一点。在关键业务领域的一个有限范围内启动试点项目，这是一种控制启动成本的极佳方式，同时可最快产生财务收益。一旦模型投入使用，它通常很少需要维护，并且可持续多年带来可行性见解。
预测分析技术实例
当今的组织可以几乎以无数种方式使用预测分析技术。该技术可以为众多领域的使用者提供帮助，如金融、医疗、零售、酒店业、制药、汽车、航空航天和制造等领域。
以下是组织如何使用预测分析技术的几个实例：
航空航天领域：预测特定维护操作对飞机可靠性、燃料使用率、可用性和正常运行时间的影响。
汽车领域：将零部件坚固性和故障记录结合到即将推出的汽车制造计划中。研究驾驶员行为以开发出更好的驾驶员辅助技术，最终研发出自动驾驶汽车。
能源领域：预测长期价格和需求比率。确定天气事件、设备故障、法规和其他变量对服务成本的影响。
金融服务领域：开发信用风险模型，预测金融市场趋势，预测新政策、法律和法规对企业和市场的影响。
制造领域：预测机器故障的位置和比例。根据已预测出的未来需求来优化原材料交付。
执法领域：利用犯罪趋势数据来明确在一年的特定时间段可能需要对某些社区增加保护措施。
零售领域：实时跟踪在线客户，以确定提供更多的产品信息或激励措施是否会增加完成交易的可能性。
预测分析工具
预测分析工具可为用户提供深入的和实时的洞察力，帮助用户掌握几乎各种商业活动。这些工具可以用来预测各种类型的行为和模式，例如如何在特定时间分配资源，何时补充库存或确定启动营销活动的最佳时刻，基于对一段时间内收集的数据进行分析和预测。
几乎所有预测分析技术使用者都采用由一个或多个外部开发商所提供的工具。有许多这样的工具都是为了满足特定企业和部门的需求而量身定做的。主要的预测分析软件和服务提供商包括：
Acxiom公司
IBM公司
Information Builders公司
微软公司
SAP公司
塞仕软件研究所(SAS Institute)
塔谱软件公司(Tableau Software)
天睿公司(Teradata)
TIBCO软件公司
预测分析模型
模型是预测分析的基础—这些模型可让用户将过去和当前数据转化为可执行洞察力，从而产生积极的长期结果。一些典型的预测模型包括：
客户终身价值模型：确定那些最有可能购买更多产品和服务的客户。
客户细分模型：根据相似特征和购买行为对客户进行分组。
预测性维护模型：预测重要设备发生故障的几率。
质量保证模型：在向客户提供产品或服务时，发现并防止缺陷以避免令客户失望和产生额外成本。
预测建模技术
模型使用者几乎可以使用无限的预测建模技术。许多方法对于特定的产品和服务都是独一无二的，但通用技术的核心包括决策树技术、回归技术甚至神经网络技术，现在已广泛用于支持各种预测分析平台。
决策树是最流行的技术之一，它依赖于用来确定行动方案或显示统计概率的原理图和树状图。分支方法还可以显示某个特定决策所产生的每个可能结果以及一种选择如何导致后续结果。
回归技术常用于银行业务、投资领域和其他以金融为导向的模型中。回归技术可帮助用户预测资产价值并理解变量之间的关系，如商品和股票价格。
预测分析技术的最前沿技术是神经网络--旨在通过模仿人类大脑功能，设计一些算法来识别数据集内的潜在关系。
预测分析算法
预测分析技术使用者可以轻松使用各种统计、数据挖掘和机器学习算法，这些算法是设计应用于预测分析模型的。算法通常是用于解决具体业务问题或一系列问题的，可提升现有算法的性能或提供某种类型的独特功能。
例如，聚类算法非常适合客户细分、社区挖掘和其他社交相关任务。为了提高客户保留率或开发推荐系统，通常采用分类算法。通常选择回归算法来创建信用评分系统或用于预测许多时间驱动事件的结果。
医疗领域中的预测分析技术
医疗机构已经成为最热衷于使用预测分析技术的组织，原因很简单：该技术正在帮助他们节省资金。
医疗机构以多种不同的方式使用预测分析技术，包括基于过去的趋势智能地分配设施资源，优化员工工作时间表，识别处于风险中的患者让其接受短期昂贵的再入院治疗，并为药品供应购买和管理提高智能水平。
一份2017年精算师协会报告提供了医疗行业预测分析技术的发展趋势，其发现在已经使用预测分析技术的组织中，超过一半的医疗高管(57%)认为该技术将在未来五年为他们的总预算节省15%以上。另有26%的高管则预计其预算可节省25%或更多。
该研究还显示，大多数医疗高管(89%)就职于目前正在使用预测分析技术或计划在未来五年内采用该技术的组织中。令人印象深刻的是，有93%的医疗高管表示，预测分析技术对其业务的未来非常重要。
