什么是預測分析技術?
預測分析技術是一類數據分析，目的是根據歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)對未來結果進行預測。預測分析科學可以以很高的精度形成對未來的見解。借助先進的預測分析工具和模型，任何組織現在都可以利用過去和當前數據來可靠地預測未來幾毫秒、幾天或幾年的趨勢和行為。
根據Zion Market Research 市場研究機構2017年發布的報告，預測分析技術已獲得眾多組織的支持，預計到2022年全球市場將達到約109.5億美元，2016年至2022年期間的復合年增長率(CAGR)約為21%。
預測分析技術是如何工作的?
預測分析技術的強大功能源自采用各種方法和技術，包括大數據、數據挖掘、統計建模、機器學習和多種數學過程。組織可使用預測分析技術來篩選當前和歷史數據，以便根據所提供的參數來檢測某些發展趨勢并預測特定時間應發生的事件和情況。
借助預測分析技術，組織可以發現并利用數據中包含的某些模式，以發現存在的風險和機遇。例如，可以設計模型來發現各種行為因素之間的關系。這些模型能夠評估特定條件所帶來的前景或風險，并指導你在各類供應鏈和采購活動中做出明智的決策。
預測分析技術有什么好處?
幾個世紀以來，人們展望未來始終懷有三個基本目標：金錢、名譽和能力。預測分析技術并沒有真正改變人們想要知道下周、下個月或明年會發生什么的原因，但與使用之前工具相比，它只是讓我們能更加準確和可靠地面向未來。
金錢：預測分析技術可以幫助使用者找到省錢和賺錢的方法。零售商通常使用預測模型來預測庫存數量，管理發貨計劃和配置店面布局以達到銷售最大化。航空公司經常使用預測分析技術來設定反映過去旅行趨勢的機票價格。酒店、餐廳和其他酒店業的參與者可以使用該技術預測任何一個晚上的客人數量，以最大限度地提高入住率和收入。
名譽：任何生意都不會因默默無聞而獲得成功。通過使用預測分析技術來優化營銷活動，組織可以獲得新的客戶響應或購買行為，并促進交叉銷售機會。預測模型可以幫助企業吸引、留住和培養最有價值的客戶。
能力：預測性分析可用于在任何嚴重損害發生之前檢測并阻止各類犯罪行為。通過使用預測分析技術來研究用戶行為和活動，組織可以檢測到不正常的活動，包括信用卡欺詐、企業間諜活動和網絡攻擊等。
預測分析技術與傳統分析技術有何不同?
傳統分析技術和預測分析技術之間的區別簡單明了。傳統分析技術通常側重于影響此時此刻的洞察力，而預測分析技術旨在讓用戶能夠關注近期和遠期未來，以明確可能的趨勢和即將發生的行為。
一個組織應該如何開始使用預測分析技術?
盡管開始使用預測分析技術并不是一件簡單的事情，但只要你堅持采用這種方法，并且愿意投入必要的時間和資金來啟動這一項目，幾乎任何企業都可以做到這一點。在關鍵業務領域的一個有限范圍內啟動試點項目，這是一種控制啟動成本的極佳方式，同時可最快產生財務收益。一旦模型投入使用，它通常很少需要維護，并且可持續多年帶來可行性見解。
預測分析技術實例
當今的組織可以幾乎以無數種方式使用預測分析技術。該技術可以為眾多領域的使用者提供幫助，如金融、醫療、零售、酒店業、制藥、汽車、航空航天和制造等領域。
以下是組織如何使用預測分析技術的幾個實例：
• 航空航天領域：預測特定維護操作對飛機可靠性、燃料使用率、可用性和正常運行時間的影響。
• 汽車領域：將零部件堅固性和故障記錄結合到即將推出的汽車制造計劃中。研究駕駛員行為以開發出更好的駕駛員輔助技術，最終研發出自動駕駛汽車。
• 能源領域：預測長期價格和需求比率。確定天氣事件、設備故障、法規和其他變量對服務成本的影響。
• 金融服務領域：開發信用風險模型，預測金融市場趨勢，預測新政策、法律和法規對企業和市場的影響。
• 制造領域：預測機器故障的位置和比例。根據已預測出的未來需求來優化原材料交付。
• 執法領域：利用犯罪趨勢數據來明確在一年的特定時間段可能需要對某些社區增加保護措施。
• 零售領域：實時跟蹤在線客戶，以確定提供更多的產品信息或激勵措施是否會增加完成交易的可能性。
預測分析工具
預測分析工具可為用戶提供深入的和實時的洞察力，幫助用戶掌握幾乎各種商業活動。這些工具可以用來預測各種類型的行為和模式，例如如何在特定時間分配資源，何時補充庫存或確定啟動營銷活動的最佳時刻，基于對一段時間內收集的數據進行分析和預測。
幾乎所有預測分析技術使用者都采用由一個或多個外部開發商所提供的工具。有許多這樣的工具都是為了滿足特定企業和部門的需求而量身定做的。主要的預測分析軟件和服務提供商包括：
• Acxiom公司
• IBM公司
• Information Builders公司
• 微軟公司
• SAP公司
• 塞仕軟件研究所(SAS Institute)
• 塔譜軟件公司(Tableau Software)
• 天睿公司(Teradata)
• TIBCO軟件公司
預測分析模型
模型是預測分析的基礎—這些模型可讓用戶將過去和當前數據轉化為可執行洞察力，從而產生積極的長期結果。一些典型的預測模型包括：
• 客戶終身價值模型：確定那些最有可能購買更多產品和服務的客戶。
• 客戶細分模型：根據相似特征和購買行為對客戶進行分組。
• 預測性維護模型：預測重要設備發生故障的幾率。
• 質量保證模型：在向客戶提供產品或服務時，發現并防止缺陷以避免令客戶失望和產生額外成本。
預測建模技術
模型使用者幾乎可以使用無限的預測建模技術。許多方法對于特定的產品和服務都是獨一無二的，但通用技術的核心包括決策樹技術、回歸技術甚至神經網絡技術，現在已廣泛用于支持各種預測分析平臺。
決策樹是最流行的技術之一，它依賴于用來確定行動方案或顯示統計概率的原理圖和樹狀圖。分支方法還可以顯示某個特定決策所產生的每個可能結果以及一種選擇如何導致后續結果。
回歸技術常用于銀行業務、投資領域和其他以金融為導向的模型中。回歸技術可幫助用戶預測資產價值并理解變量之間的關系，如商品和股票價格。
預測分析技術的最前沿技術是神經網絡--旨在通過模仿人類大腦功能，設計一些算法來識別數據集內的潛在關系。
預測分析算法
預測分析技術使用者可以輕松使用各種統計、數據挖掘和機器學習算法，這些算法是設計應用于預測分析模型的。算法通常是用于解決具體業務問題或一系列問題的，可提升現有算法的性能或提供某種類型的獨特功能。
例如，聚類算法非常適合客戶細分、社區挖掘和其他社交相關任務。為了提高客戶保留率或開發推薦系統，通常采用分類算法。通常選擇回歸算法來創建信用評分系統或用于預測許多時間驅動事件的結果。
醫療領域中的預測分析技術
醫療機構已經成為最熱衷于使用預測分析技術的組織，原因很簡單：該技術正在幫助他們節省資金。
醫療機構以多種不同的方式使用預測分析技術，包括基于過去的趨勢智能地分配設施資源，優化員工工作時間表，識別處于風險中的患者讓其接受短期昂貴的再入院治療，并為藥品供應購買和管理提高智能水平。
一份2017年精算師協會報告提供了醫療行業預測分析技術的發展趨勢，其發現在已經使用預測分析技術的組織中，超過一半的醫療高管(57%)認為該技術將在未來五年為他們的總預算節省15%以上。另有26%的高管則預計其預算可節省25%或更多。
該研究還顯示，大多數醫療高管(89%)就職于目前正在使用預測分析技術或計劃在未來五年內采用該技術的組織中。令人印象深刻的是，有93%的醫療高管表示，預測分析技術對其業務的未來非常重要。
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