預測性分析

預測性分析

預測分析涵蓋了各種統計學技術,包括利用預測模型,機器學習,數據挖掘等技術來分析當前及歷史數據,從而對未來,或其他不確定的事件進行預測。

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正文


在商業領域,預測模型從歷史和交易數據探索規律,以識別可能的風險和商機。模型捕捉各個因素之間的聯繫,以評估風險及與之相關的潛在的條件,從而指導交易方案的決策。
這些技術方法的功能效應是指,預測分析為每一個個體(比如:客戶,員工,病人的醫療,產品SKU,車輛,部件,機器,或其他組織單位)(以概率的形式)提供一個預測評分,從而決策,反饋或影響針對於大量上述個體的組織性流程。這些流程包括:營銷,信用風險評估,欺詐檢測,製造,醫療保健以及政府的運作,甚至執法。
預測分析方法被廣泛的應用於保險精算科學,營銷,金融服務,保險,電信,零售,旅行,保健,製藥,能力規劃及其他領域。
其中一個最著名的應用是信用評分,這項應用貫穿了整個金融服務體系。評分模型處理一個客戶的信用記錄,貸款申請,客戶數據等,從而分析個體(客戶)在未來的還貸的可能性,並依照分析結果將客戶依次排序。