什么是预测分析？将数据转化为未来洞察

预测分析定义

预测分析是一种高级数据分析类别，旨在基于历史数据和统计建模、数据挖掘和机器学习 (ML) 等分析技术对未来结果进行预测。许多组织开始利用预测 AI 来加速和自动化统计数据分析。预测分析科学可以生成具有显著精确度的未来洞察。借助复杂的预测分析工具和模型，任何组织现在都可以使用过去和当前的数据，可靠地预测未来几毫秒、几天或几年内的趋势和行为。

根据Fortune Business Insights的数据，预测分析在2024年的全球市场规模超过180亿美元，已获得广泛组织的支持。该报告预计，从2024年到2032年，市场将以约23%的复合年增长率 (CAGR) 增长，到2032年将达到超过950亿美元。

预测分析与预测AI

组织越来越多地转向预测AI而非预测分析，以预测未来结果、因果关系和风险暴露等情况。虽然预测分析经常使用AI工具，但它是由人类驱动的，包括查询数据、识别趋势和测试假设。预测AI则是自主的，分析数千个因素和多年的数据，可用于预测客户流失、供应链中断和机械故障等问题。机器学习使预测AI能够随着时间的推移提高其预测准确性。

预测AI与生成式AI

预测AI预测未来事件和结果，而生成式AI创建新颖内容。预测AI使用统计分析和ML算法的组合来揭示历史数据中的洞察，并对即将发生的事件、结果或趋势进行预测，通常使用比生成式AI更小、更有针对性的数据集。

另一方面，生成式AI通过基于从现有内容中学习的模式创建内容（音频、图像、软件代码、文本、视频）来响应提示或请求。生成式AI可用于进行对话、回答问题、编写故事、生成源代码以及创建图像和视频。大多数生成式AI以深度学习模型作为基础模型开始—通常是大语言模型 (LLM) 或小语言模型 (SLM)，以学习如何生成统计上可能的输出。

组织利用预测AI进行财务预测、欺诈检测和供应链管理等活动。生成式AI的使用案例包括客户服务的聊天机器人和虚拟代理、为营销和广告创建有针对性的广告和销售文案，以及为软件开发生成代码。

商业中的预测分析

预测分析的力量来自许多方法和技术，包括大数据、数据挖掘、统计建模、机器学习和各种数学过程。组织使用预测分析来筛选当前和历史数据，检测趋势，并预测在特定时间应该发生的事件和条件，基于提供的参数。

通过预测分析，组织可以找到并利用数据中包含的模式，以检测风险和机会。例如，可以设计模型来发现各种行为因素之间的关系。这些模型能够评估特定条件集合所呈现的机会或风险，指导在各类供应链和采购事件中做出明智的决策。有关如何有效利用预测分析力量的提示，请点击此处。

预测分析的优势

预测分析使展望未来比以前的工具更准确、更可靠。因此，它可以帮助采用者找到节省和赚取资金的方法。零售商经常使用预测模型来预测库存需求、管理运输计划，以及配置商店布局以最大化销售额。航空公司经常使用预测分析来设定反映过去旅行趋势的票价。酒店、餐厅和其他酒店业参与者可以使用这项技术来预测任何给定夜晚的客人数量，以最大化入住率和收入。

通过优化营销活动与预测分析，组织还可以产生新的客户响应或购买，以及促进交叉销售机会。预测模型可以帮助企业吸引、保留和培养他们最有价值的客户。

预测分析还可用于在造成严重损害之前检测和阻止各种类型的犯罪行为。通过使用预测分析研究用户行为和活动，组织可以检测异常活动，从信用卡欺诈到企业间谍活动再到网络攻击。

预测分析的挑战

启动和维护预测分析实践或预测AI并非易事。根据AI知识管理专家Shelf的说法，以下是组织必须考虑的一些挑战：

数据质量和数量：数据的质量和数量是预测准确性的关键。不充分或质量差的数据将导致糟糕的结果。

模型复杂性和可解释性：许多AI模型都很复杂且不透明。除非它们在设计时考虑了透明性，否则很难理解它们如何得出某些预测。

伦理、隐私和监管问题：预测模型可能带来伦理影响，特别是在隐私和偏见方面。它们还必须符合所有相关法规。失误可能导致信任丧失。

集成和实施：将预测分析集成到现有系统和工作流程中需要谨慎和思考，将预测AI与依赖传统系统的IT基础设施集成可能很困难。

技能差距：具有预测分析和预测AI技能的专业人员需求量很大，但他们可能难以吸引和留住。

可解释性和透明度的重要性

可解释AI (XAI) 是一组允许用户理解AI模型如何以及为什么做出特定决策的方法和技术，通常被认为是预测AI的重要元素。AI算法的复杂性意味着，除非算法设计为可解释的，否则确定算法如何或为什么得出结论可能具有挑战性，甚至不可能。XAI的好处包括：

透明度：用户可以理解影响预测的因素。

信任：理解算法如何做决策增加了用户和利益相关者的信任。

偏见缓解：理解模型中的潜在偏见意味着可以调整模型以考虑这些偏见。

监管合规：金融等高度监管的行业要求自动化决策可解释且可审计。

预测分析使用案例

如今，组织在几乎无数的方式中使用预测分析和预测AI。该技术帮助金融、医疗保健、零售、酒店、制药、汽车、航空航天和制造等不同领域的采用者。

以下是组织使用预测分析的几种方式：

航空航天：预测特定维护操作对飞机可靠性、燃油使用、可用性和正常运行时间的影响。

汽车：将组件耐久性和故障记录纳入即将到来的车辆制造计划。研究驾驶员行为，开发更好的驾驶辅助技术，最终实现自动驾驶车辆。

能源：预测长期价格和需求比率。确定天气事件、设备故障、法规和其他变量对服务成本的影响。

金融服务：开发信用风险模型。预测金融市场趋势。预测新政策、法律和法规对企业和市场的影响。实施自主欺诈检测。

制造业：预测机器故障的位置和速率。根据预计的未来需求优化原材料交付。使用供应链管理优化物流和运营、生产计划、资源分配和工作负荷安排。

执法：使用犯罪趋势数据确定可能在一年中某些时间需要额外保护的社区。

零售：实时跟踪在线客户，确定提供额外产品信息或激励措施是否会增加完成交易的可能性。预测销售和库存管理需求。分析客户行为数据以创建个性化推荐。

预测分析示例

各行业的组织利用预测分析使其服务更加高效，优化维护，发现潜在威胁，甚至拯救生命。以下是三个例子：

1.罗尔斯·罗伊斯优化维护计划并减少碳足迹

作为世界上最大的飞机发动机制造商之一，罗尔斯·罗伊斯部署了预测分析，帮助大幅减少其发动机产生的碳量，同时优化维护，帮助客户让飞机在空中停留更长时间。

2.哥伦比亚特区水务公司降低水损失

哥伦比亚特区水务及下水道管理局 (DC Water) 正在使用预测分析来降低系统中的水损失。其旗舰工具Pipe Sleuth使用先进的深度学习神经网络模型对小直径下水管道进行图像分析，对其进行分类，然后创建条件评估报告。

3.百事公司用预测分析解决供应链问题

百事公司正在利用预测分析转变其电子商务销售和现场销售团队，帮助它知道零售商何时即将缺货。该公司创建了销售智能平台，将零售商数据与百事公司的供应链数据相结合，预测缺货情况并提醒用户重新订购。

预测分析工具

预测分析工具为用户提供对几乎无限的业务活动的深入、实时洞察。这些工具可用于预测各种类型的行为和模式，例如如何在特定时间分配资源、何时补充库存或找出发起营销活动的最佳时机，基于对一段时间收集的数据分析进行预测。

一些顶级预测分析软件平台和解决方案包括：

Altair AI Studio

Alteryx AI Platform for Enterprise Analytics

Amazon SageMaker

Dataiku

Google Vertex AI Platform

H20 Driverless AI

IBM Watson Studio

KNIME

Microsoft Azure Machine Learning

SAP Analytics Cloud

SAS

(SAS for Machine Learning and Deep Learning, SAS Intelligent Decisioning, SAS Viya)

TIBCO

预测分析模型

模型是预测分析的基础—允许用户将过去和当前数据转化为可行洞察的模板，创造积极的长期结果。一些典型的预测模型类型包括：

客户终身价值模型：确定最有可能在产品和服务上投入更多的客户。

客户细分模型：根据相似特征和购买行为对客户进行分组。

预测性维护模型：预测重要设备故障的几率。

质量保证模型：发现并预防缺陷，避免在向客户提供产品或服务时带来失望和额外成本。

预测建模技术

模型用户可以使用几乎无限范围的预测建模技术。许多方法对特定产品和服务是独特的，但决策树、回归甚至神经网络等核心通用技术现在得到广泛支持，跨越各种预测分析平台。

决策树是最受欢迎的技术之一，依赖于树状示意图，用于确定行动方案或显示统计概率。分支方法还可以显示特定决策的每个可能结果，以及一个选择如何导致下一个选择。

回归技术通常用于银行、投资和其他面向金融的模型。回归帮助用户预测资产价值并理解变量之间的关系，例如商品和股票价格。

预测分析技术的前沿是神经网络—通过模仿人类思维的运作方式来识别数据集内部关系的算法。

预测分析算法

预测分析采用者可以轻松获取各种统计、数据挖掘和ML算法，这些算法专为预测分析模型而设计。算法通常旨在解决特定业务问题或一系列问题，增强现有算法，或提供某种独特功能。

例如，聚类算法非常适合客户细分、社区检测和其他社会相关任务。为了提高客户保留率或开发推荐系统，通常使用分类算法。通常选择回归算法来创建信用评分系统或预测许多时间驱动事件的结果。

医疗保健中的预测分析

医疗保健组织已成为最热衷于预测分析的采用者，原因很简单：这项技术帮助他们节省资金。

医疗保健组织以多种方式使用预测分析，包括根据过去趋势智能分配设施资源、优化员工排班、识别有近期昂贵再入院风险的患者，以及为药品和供应采购与管理增加智能。

医疗保健联盟Kaiser Permanente使用预测分析创建了一个医院工作流工具，用于识别12小时内可能快速恶化的非重症监护病房 (ICU) 患者。NorthShore University HealthSystem在患者电子病历 (EMR) 中嵌入了预测分析工具，帮助确定哪些胸痛患者应该被收治以供观察，哪些可以被送回家。要深入了解，请在这里阅读更多内容。

组织应如何开始使用预测分析？

虽然开始使用预测分析并非易事，但只要保持对这种方法的承诺，并愿意投入必要的时间和资金来推动项目，几乎任何企业都可以处理这项任务。从关键业务领域的有限规模试点项目开始是限制启动成本的绝佳方式，同时最大限度地减少获得经济回报前的时间。一旦模型投入使用，通常只需很少的维护，就可以持续多年产出可行的洞察。要深入了解，请参阅如何开始使用预测分析。

预测分析最佳实践

以下是开始使用预测分析和预测AI的一些最佳实践：

定义您的目标和目的：为了正确构建和确定预测分析和预测AI工作的范围，您首先需要确定您的目标或要实现的目标，然后定义具体的、可衡量的结果。将您的预测分析策略与业务目标保持一致。建立业务目标并定义实现它的具体预测目标。

组建合适的团队：在考虑软件或供应商之前，您需要一个具有各种技能的团队来实现结果，包括数据科学家、数据工程师、业务分析师和IT专家。将预测分析作为企业努力进行管理。

识别、收集和准备数据：确定与您建立的目标相关的数据。这些数据中的一些可能是组织内部的，但您可能需要寻求外部来源。您必须通过数据清洗确保数据质量，使其适合建模。

选择工具、平台和建模技术：根据您团队的专业知识和目标的需求，选择适当的工具、平台和预测建模技术。

部署和维护：预测建模不是一劳永逸的。您需要用新数据不断重新训练模型，并通过实验进行微调。您还需要建立关于现实世界表现的反馈机制。

预测分析薪资

以下是与预测分析相关的一些最受欢迎的职位，以及根据PayScale的数据，每个职位的平均薪资。

分析经理：75,000至138,000美元

分析总监：90,000至189,000美元

IT业务分析师：55,000至108,000美元

首席数据科学家：131,000至306,000美元

数据分析师：49,000至93,000美元

数据科学家：72,000至141,000美元

高级业务分析师：69,000至123,000美元