根据Google Trends的数据，预测分析已成为一个流行的概念，过去五年来人们的兴趣一直在稳步上升。
预测分析（也称为高级分析）的想法越来越多地与商业智能相关联。但是这两者是否真正相关?如果是这样，那么公司通过将其商业智能计划与预测分析相结合可以获得什么好处？
什么是预测分析？预测分析是指使用历史数据，机器学习和人工智能来预测未来会发生什么。这些历史数据被纳入考虑数据中关键趋势和模式的数学模型。然后将模型应用于当前数据以预测接下来会发生什么。
使用预测分析中的信息可以帮助公司和业务应用程序建议可能影响正面运营变更的操作。分析师可以使用预测分析来预测变化是否会帮助他们降低风险，改善运营或增加收入。就其核心而言，预测分析回答了这样一个问题：“根据我目前的数据，最有可能发生什么？我能做些什么来改变这一结果？”
商业智能中预测分析的真实例子对于许多公司来说，预测分析并不是什么新鲜事。但各行业越来越多地使用它来改善日常业务运营并实现差异化竞争。
实际上，预测分析可以采取多种不同的形式。以这些场景为例。
确定可能放弃服务或产品的客户。假设一个实施了预测分析模型的瑜伽工作室。该系统可能会识别出'小丽'很可能不会更新她的会员资格，并建议根据历史数据可能让她续约的奖励。下次小丽进入工作室时，系统会提醒客户管理人员向她提供奖励或与她谈谈继续她的会员资格。在这个例子中，可以实时使用预测分析来纠正客户流失。
将营销信息发送给最有可能购买的客户。如果您的企业只有30000元的预算用于追加销售活动，并且您有300万个客户，那么显然不能为每位客户提供10％的折扣。预测分析和商业智能有助于预测购买产品的可能性最高的客户，然后仅将优惠券发送给那些人来优化收入。
通过适当规划改善客户服务。企业可以使用高级分析和商业智能更好地预测需求。例如，考虑一家连锁酒店，希望预测有多少客户将在本周末停留在某个位置，以确保他们拥有足够的人员和资源来处理需求。
预测分析如何工作？准确和有效的预测分析需要一些前期工作来设置。预测分析需要那些理解需要解决的业务问题的人，需要为分析准备好的数据，需要建立和完善的模型，以及领导将预测付诸行动以取得积极成果的人。
任何成功的预测分析项目都将涉及这些步骤。
首先，根据过去的数据确定你想知道的内容。你想回答哪些问题？有哪些重要的商业决策，你将通过洞察力做出什么？这是应用预测分析的关键的第一步。
接下来，考虑你是否有数据来回答这些问题。 您的操作系统是否捕获所需的数据？它有多清洁？过去有多远你有这些数据，是否足以学习任何预测模式？
训练系统从您的数据中学习并预测结果。在构建预测分析模型时，您必须先训练系统以从数据中学习。例如，您的模型可能会查看历史数据，如点击操作。通过建立正确的控制和算法，您可以训练您的系统，查看点击某个链接的人多少人购买了特定产品，并将该数据与未来客户操作的预测关联起来。
您的预测分析模型应最终能够识别有关您的客户及其行为的模式或趋势。您也可以运行一个或多个算法并选择最适合您数据的算法，或者您可以选择这些算法的集合。
另一个关键部分是定期重新培训学习模块。趋势和模式将不可避免地根据一年中的时间，您的企业正在进行的活动以及其他因素而波动。设置一个时间表 - 可能每月一次或每季度一次 - 定期重新训练您的预测分析学习模块以更新信息。
更新模块。预测分析模块可以根据需要随时工作。例如，如果您在每个星期二获得新的客户数据，则可以自动设置系统以在上传数据时进行上传。
使用洞察力和预测来做出这些决定。预测分析只有在您使用它时才有用。你需要领导者的支持，才能使活动变为现实。这些预测性见解可嵌入您的业务线应用程序中供组织中的每个人使用。
预测分析可带来无价的业务成果 - 包括在客户流失之前抓住客户，优化业务预算并满足客户需求。这不是魔术，但它可能是你公司的水晶球。
