什么是预测分析？(predictive analytics?)
在商业中，预测分析是使用历史数据分析过去模式和预测未来模式的过程。该流程用于业务中，以发现潜在机会，并评估其潜在风险和回报。预测分析的基础是使用各种类型数据之间的关系来估计给定条件集的潜在或风险。
预测分析试图通过数学或科学手段解释、分析和预测行为。公司可以捕获和分析其客户数据，并使用模式识别、博弈论、赔率算法或统计数据，尝试根据过去的客户行为预测未来的客户行为。数据挖掘技术通过使数据能够以各种方式进行排序和分类，从而推动了该领域的发展。数据分类的粒度级别越高，在预测未来结果时就越有用和准确。。
客户关系管理（CRM）依靠预测分析来了解客户的购买行为。通过使用销售时捕获的客户数据，并应用各种统计技术，公司可以更好地了解如何向现有客户营销和销售新产品。他们还可以理解如何最好地激励尚未成为客户的人尝试他们的产品或经常光顾他们的商店。零售和直销业务部门长期以来一直在使用CRM技术，并且经常处于新应用的前沿。。
预测分析通常用于金融服务和保险等行业。在金融服务业，公司将使用信用评分来预测消费者拖欠贷款的可能性。评估基于客户的信用历史和贷款申请信息，并与过去类似客户的相同数据进行比较。保险业将根据申请人的个人资料和具有类似个人资料的客户过去的表现，尝试确定损失的可能性。。
其他使用预测分析提高盈利能力的行业包括医疗保健和制药、零售、电信和旅游。甚至美国国税局（Internal Revenue Service）也采用预测分析法来预测和识别所得税欺诈。会计师事务所使用这种方法试图识别他们审计的公司财务报表中的欺诈行为。
除了预测消费者行为外，预测分析还可用于评估商店、地区或国家层面的总需求。它可用于预测特定经济条件下整个行业的绩效。政府可以用它来预测影响整个经济的因素，如失业或住房开工。
- 发表于 2022-01-02 09:30
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- 分类：商业金融
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