预测分析模型旨在评估历史数据、发现模式、观察趋势，并利用这些信息预测未来趋势。常用的预测分析模型包括分类模型、聚类分析和时序模型。

分类模型

分类模型属于 监督式 机器学习模型的分支。这些模型根据历史数据对数据进行分类，描述特定数据集中的关系。例如，此模型可用于将客户或潜在客户划分为不同组别，以便进行细分。此外，它还可用于回答具有二进制输出的问题，例如回答是或否或真或假；这方面的常见的用例包括欺诈检测和信用风险评估。分类模型的类型包括逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络和朴素贝叶斯。

集群模型

聚类模型属于无监督学习。它们根据相似的属性对数据进行分组。例如，电子商务网站可以利用该模型，根据共同特征将客户分成类似的群体，并针对每个群体制定营销策略。常见的聚类算法包括 K-均值聚类、均值移动聚类、基于密度的带噪声应用空间聚类 (DBSCAN)、使用高斯混合模型 (GMM) 的期望最大化 (EM) 聚类以及分层聚类。

时序模型

时间序列模型使用特定时间频率的各种数据输入，例如每日、每周、每月等。通常绘制随时间变化的因变量来评估数据的季节性、趋势和周期性行为，以指示是否需要特定的转换和模型类型。自回归 (AR)、移动平均 (MA)、ARMA 和 ARIMA 模型都是常用的时间序列模型。例如，客户服务中心可以使用时间序列模型来预测一天中不同时间每小时会接到多少个电话。

可在各行各业部署预测性分析，解决不同的业务问题。以下是一些行业用例，说明预测性分析如何为现实情况下的决策提供信息。

• 银行业：金融服务利用机器学习和定量工具对潜在客户和顾客进行预测。有了这些信息，银行可以回答一些问题，比如谁可能拖欠还款，哪些客户构成高风险或低风险，哪些客户在目标资源和营销支出方面最有利可图，以及哪些支出本质上是欺诈性的。
• 医疗保健：医疗保健行业中的预测性分析用于检测和管理慢性病患者的护理，以及跟踪败血症等特定感染。Geisinger Health 使用预测性分析来挖掘健康记录，以了解有关如何诊断和治疗败血症的更多信息。根据超过 10,000 名过去被诊断患有败血症的患者的健康记录，Geisinger 创建了一种预测性模型。该模型取得了令人瞩目的成果，它可以正确预测患者是否具有高存活率。
• 人力资源 (HR)：HR 团队使用预测性分析和员工调查指标来匹配潜在的求职者、减少员工流动率并提高员工敬业度。这种定量和定性数据的结合使企业能够降低招聘成本并提高员工满意度，这在劳动力市场波动时特别有用。
• 营销和销售：虽然营销和销售团队非常熟悉如何使用商业智能报告来了解历史销售业绩，但借助预测性分析，公司能够在整个客户生命周期中更加主动地与客户互动。例如，借助客户流失率预测，销售团队可以更快地识别不满意的客户，从而使他们能够发起对话以提高保留率。营销团队可以利用预测性数据分析来制定交叉销售策略，这一点通常通过品牌网站上的推荐引擎来体现。
• 供应链：企业通常使用预测性分析来管理产品库存和制定定价策略。这种类型的预测性分析可以帮助公司满足客户需求，而不会导致仓库库存过多。公司还可以借助它评估其产品的成本以及随时间推移产生的回报。如果某种产品的某一部分的进口成本增加，公司可以预测是否将额外成本转嫁给客户群及其对收入的长期影响。要更深入地了解成功案例，您可以阅读更多信息，了解 FleetPride 如何使用此类数据分析来为挖掘机和拖拉机拖车零部件库存决策提供信息。借助过去的装货单，他们能够更精确地进行计划，根据需求设置适当的供应阈值。

根据以往模式进行未来预测的组织在管理库存、员工队伍、营销活动和大多数其他运营方面具有业务优势。

• 安全性：每个现代组织都必须关注数据安全。自动化和预测性分析的结合可以提高安全性。与可疑和异常最终用户行为相关的特定模式可以触发特定安全程序。
• 降低风险：除了保证数据安全外，大多数企业还努力降低风险状况。例如，提供信贷的公司可以使用数据分析来更好地了解客户是否存在高于平均水平的违约风险。其他公司可能会使用预测性分析来更好地了解他们的保险范围是否足够。
• 运营效率：更高效的工作流程可以提高利润率。例如，在车队中用于送货的车辆抛锚在路边之前，了解它何时需要维修，这意味着可以按时送货，而无需拖走车辆和请另一名员工完成送货的额外费用。
• 改进决策：经营任何业务都需要做出深思熟虑的决策。任何产品线的扩展或增加或其他形式的增长都需要平衡固有风险和潜在结果。预测性分析可以提供洞察分析，为决策过程提供信息并提供竞争优势。