预测分析可以帮助您的组织根据历史数据和分析技术（如机器学习）准确预测未来结果。

一、预测分析定义与市场成长空间

预测分析是一种数据分析方法，旨在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。预测分析科学将以较高精确度产生未来的洞察。在复杂的预测分析工具和模型的帮助下，任何组织现在都可以使用过去和现在的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The Insight Partners于2022年8月发布的一项研究，预测分析已经获得了各界广泛的支持，2022年全球市场规模为124.9亿美元。该报告预测，到2028年，市场将达到380亿美元，从2022年到2028年，复合年增长率（CAGR）约为20.4%。

二、商业预测分析的作用

预测分析的力量来自广泛的方法和技术，包括大数据、数据挖掘、统计建模、机器学习和各种数学（计算）过程。组织使用预测分析筛选当前和历史数据，以检测过往趋势，并根据提供的参数预测特定时间应该发生的事件和情况。

通过预测分析，组织可以查找和利用数据中包含的模式，以检测风险和机会。例如，模型可以被设计用来发现各种行为因素之间的关系。这种模式能够评估一组特定条件带来的结果或风险，指导不同类别供应链和采购活动的知情决策。

三、预测分析的好处

预测分析使组织展望未来的手段比以往的工具更准确、更可靠。因此，它可以帮助雇佣者找到省钱和赚钱的方法。零售商经常使用预测模型来预测库存需求，管理发货时间表，并配置商店布局以最大限度地提高销售额。航空公司经常使用预测分析来设定反映过去旅行趋势的机票价格。酒店、餐馆和其他酒店业参与者可以使用该技术预测任何特定夜晚的客人数量，以最大限度地提高入住率和收入。

随着公司将重点从单个流程的数字化转型转移到数字化转型实现的业务成果......

通过预测分析优化营销活动，组织还可以生成新的客户响应或购买，并促进交叉销售机会。预测模型可以帮助企业吸引、留住和培养他们最有价值的客户。

预测分析还可用于在任何严重损害受到影响之前发现和阻止各种类型的犯罪行为。通过使用预测分析来研究用户行为和行动，组织可以检测异常活动，从信用卡欺诈到公司间谍再到网络攻击。

四、预测分析用例

今天的组织以几乎无穷无尽的方式使用预测分析。该技术帮助金融、医疗保健、零售、酒店、制药、汽车、航空航天和制造业等不同领域的采用者。

以下是各类组织利用预测分析的几种方式：

航空航天：预测特定维护操作对飞机可靠性、燃料使用、可用性和正常运行时间的影响。

汽车：将零部件坚固性和故障记录纳入即将到来的汽车制造计划。研究驾驶员行为，以开发更好的驾驶辅助技术，并最终开发自动驾驶汽车。

能源：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：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：预测机器故障的位置和速度。根据预计的未来需求优化原材料交付。

执法：使用犯罪趋势数据来定义一年中特定时间可能需要额外保护的社区。

零售：实时关注在线客户，以确定提供额外的产品信息或激励措施是否会增加完成交易的可能性。

五、预测分析示例

所有行业的组织都利用预测分析来提高服务效率，优化维护，发现潜在威胁，甚至拯救生命。下面有三个示例：

（一）劳斯莱斯优化了飞机发动机维护时间表并减少了碳足迹

劳斯莱斯是世界上最大的飞机发动机制造商之一，它部署了预测分析，以帮助大幅减少其发动机产品的碳量，同时优化维护，以帮助客户将飞机长时间保持在空中。

（二）自来水公司评估水流失状况

哥伦比亚特区水和下水道管理局（DC Water）正在使用预测性分析来减少其系统中的水损失。其旗舰工具Pipe Sleuth使用先进的深度学习神经网络模型对小直径下水道管道进行图像分析，对其进行分类，然后创建状况评估报告。

（三）百事可乐通过预测分析解决供应链问题

百事公司正在通过预测分析改变其电子商务销售和现场销售团队，以帮助其了解零售商何时即将缺货。该公司创建了销售智能平台，该平台将零售商数据与百事公司的供应链数据相结合，以预测缺货并提醒用户重新订购。

六、预测分析工具

预测分析工具为用户提供了对几乎无穷无尽的业务活动进行深入、实时的见解。工具可用于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，何时补充库存或启动营销活动的最佳时机，基于对一段时间内收集的数据的分析进行预测。

一些国际顶级预测分析软件平台和解决方案包括：

Alteryx分析自动化平台

亚马逊SageMaker

H20 AI云

IBM SPSS

RapidMiner

SAP分析云

SAS Viya

蒂布科

七、预测分析模型

模型是预测分析的基础——这些模板允许用户将过去和当前的数据转化为可操作的洞察，从而创造积极的长期结果。一些典型的预测模型类型包括：

客户终身价值模型：确定最有可能在产品和服务上投资更多的客户。

客户细分模式：根据相似的特征和购买行为对客户进行分组。

预测维护模型：预测基本设备故障的可能性。

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，以避免失望和额外成本。

八、预测建模技术

模型用户可以访问几乎无穷无尽的预测建模技术。许多方法都是特定产品和服务所独有的，而决策树、回归分析甚至神经网络等核心通用技术，正在主流预测分析平台中得到广泛应用。

决策树是最受欢迎的技术之一，它依赖于用于确定行动过程或显示统计概率的示意图、树形图。分支方法还可以显示特定决策的每个可能结果，以及一个选择如何导致下一个决定。

回归分析技术通常用于银行、投资和其他金融导向型模型。回归有助于用户预测资产价值，并理解商品和股价等变量之间的关系。

预测分析技术的最前沿是神经网络——旨在通过模仿人类思维的运作方式来识别（通过平台被集中的）大数据的潜在关系。

九、预测分析算法

预测分析采用者可以轻松访问各种用于预测分析模型的统计、数据挖掘和机器学习算法。算法通常旨在解决特定的业务问题或一系列问题，增强现有算法，或提供某种类型的独特能力。

例如，聚类算法非常适合客户细分、社区检测和其他与社会相关的任务。为了提高客户保留率或开发推荐系统，通常使用分类算法。通常选择回归算法来创建信用评分系统或预测许多时间驱动事件的结果。

十、医疗保健中的预测分析

医疗保健组织已成为一些最积极的预测分析采用者，原因很简单：该技术正在帮助他们省钱。

医疗保健组织以多种方式使用预测分析，包括根据过去的趋势智能分配设施资源，优化员工时间表，识别面临风险的近期重新入院风险患者，并为制药和供应的获取和管理添加情报。

医疗保健财团Kaiser Permanente使用预测分析创建了一个医院工作流程工具，用于识别可能在未来12小时内迅速恶化的非重症监护病房（ICU）患者。NorthShore University HealthSystem在患者的电子病历（EMR）中嵌入了一个预测分析工具，以帮助它识别哪些胸痛患者应该住院观察，哪些患者可以送回家。

十一、一个组织应该如何从预测分析开始？

虽然开始预测分析并不容易，但只要有人坚持使用这种方法，并愿意投入必要的时间和资金来推动项目，几乎任何企业都可以处理这项任务。从关键业务领域的有限规模试点项目开始，是限制启动成本的绝佳方法，同时可以最大限度地缩短财务资金开始投入的时间。一旦模型付诸行动，它通常不需要维护，因为它将持续打磨出可操作的洞察和建议。

十二、预测分析岗位工资（美国）

根据PayScale的数据，以下是一些与预测分析和每个职位的平均工资相关的最受欢迎的职称。

分析经理：7.2万至1.34千美元

分析总监：8.4万至179万美元

业务分析师：49000美元-8.7万美元

首席数据科学家：13.3万至29万美元

数据分析师：46000美元-89000美元

数据科学家：7万美元-137000美元

作者：Thor Olavsrud和John Edwards

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