什么是预测分析
预测分析可以帮助企业准确预测未来趋势，了解接下来可能发生的事情。预测分析能力一直以来都很重要，但现在更甚以往。如今，企业需要应对各种危机，比如严重的贸易和供应链中断、需求激增或猛降、从未遇到过的风险和挑战，以及从未涉足过的全新领域等。这些都让预测分析成为了全球企业必须优先构建的重要能力。
预测分析的定义
预测分析是高级分析的一个分支，用于预测未来可能出现的事件、行为和结果。这种方法利用统计学技术（包括机器学习算法和复杂的预测建模）分析当前数据和历史数据，评估某件事情发生的可能性，即使这件事情未在企业的关注范围内。
预测分析与大部分行业都息息相关，用途十分广泛，包括：
降低员工和客户流失率
识别最有可能拖欠付款的客户
支持基于数据进行销售预测
设定最优价格
跟踪机器需要进行维护或更换的时间
准确且切实可行的预测信息对决策者至关重要，能够帮助他们把握瞬息万变的市场环境，应对市场波动。预测多种可能的场景并作出相应的计划和调整，这种能力在疫情爆发之前就十分重要，而在疫情爆发后，其重要性更甚以往。
此外，预测分析也是抗击新冠疫情的利器。医院和医疗系统可以利用预测模型来评估疫情风险、预测疾病的治疗结果，并管理医疗设备和个人防护用品的供应链。同时，研究人员可以利用模型来了解病毒的传播、预测病例数量，并追踪接触者，达到减少感染和死亡人数的目的。
预测分析的现状
市场调研机构 Allied Market Research 的一项研究显示，预计到 2027 年，全球预测分析的市场规模将达到 354.5 亿美元，年复合增长率 (CAGR) 达到 21.9%。随着当今世界的数据量日益增多，电脑的处理速度呈指数级提升，以及软件的交互性和易用性变得更强，预测分析技术越来越受重视。
如今，企业采集的数据不仅体量巨大，而且种类繁多，既有传统的结构化数据，也有物联网、文本、视频和暗数据等非结构化数据。而预测分析能够将不同来源的大数据整合在一起进行分析，生成更准确的预测结果，提供更有用的深层洞察。云计算技术是连接所有不同数据源的关键。此外，将数据存储在云端数据仓库和数据湖，比存储在本地的成本效益更高，扩展性也更强。
如今，预测分析更是因为结合了机器学习、深度学习和神经网络等人工智能技术而得到了增强。这类增强分析能够快速分析大量数据，提供人类可能无法捕捉的洞察，更细致、更准确地预测未来可能发生的事件。此外，增强分析还能自动执行预测分析流程中的复杂步骤，比如构建和测试预测模型。而且在自然语言处理 (NLP) 这种人工智能技术的支持下，用户能够用自然语言进行提问并获得回答，从而更轻松地解读和理解答案。
过去，执行预测分析所用的工具和技术无比复杂，因此，只有数据科学家和专业分析师才能有效利用这类工具和技术。而如今的增强分析技术则截然不同。业务用户只需接受少量培训，即可在没有 IT 部门帮助的情况下，使用增强分析生成准确的预测，制定明智的、有远见的决策。在竞争激烈的市场环境中，这是一项不容忽视的优势。
预测分析应用示例
从金融服务到航空航天，预测分析几乎可以应用于所有行业，创造宝贵的价值。预测模型可用于预测库存、管理资源、设定票价、管理设备维护、开发信用风险模型等。预测分析能够帮助企业降低风险、优化业务运营并增加收入。
预测分析在 HR 领域的应用
很显然，HR 部门需要跟踪大量人员数据。借助预测分析，HR 部门可以分析人员数据，确定有潜质的员工是否契合企业文化、哪些员工存在离职风险、公司是需要提升现有员工技能还是通过招聘新人来填补技能缺口，以及员工能否积极帮助企业实现业务成果等。具备这些能力后，HR 部门就能推动企业实现总体业务成果，而不再只是一个孤立的部门。
预测分析在医疗领域的应用
当前，医院和医疗机构面临着巨大的压力，他们需要充分提高资源利用率，而预测分析能够帮助他们实现这一点。借助预测分析，医疗机构的管理人员能够制定更明智的财务和运营决策，优化库存和人员配置水平，更高效地管理供应链，并预测医疗设备的维护需求。此外，预测分析还能帮助医院改善治疗效果，比如，检测患者病情恶化的早期迹象、识别存在再入院风险的患者、提高患者病情诊断和治疗的准确性。
预测分析在零售领域的应用
无论是在线上还是线下，零售商都会采集大量客户信息，例如，通过 Cookie 跟踪客户的线上活动，或监控客户逛商店的路线。此外，他们还会跟踪以下信息：客户在销售点留下的联系方式、客户在社交媒体上的活动、购买记录，以及客户购买特定商品或进店的频率。借助预测分析，零售商可以充分利用这些数据来优化库存、预测收入、分析行为、锁定目标顾客、检测欺诈行为等。
预测分析在市场营销领域的应用
如今，客户几乎可以随时随地在线订购想要的商品。在这种环境下，预测分析生成的模型极具价值，能够帮助营销人员开展更有针对性的营销活动，提高营销效果。预测分析可以帮助市场部门开展由数据驱动的客户和受众细分、获取更多新客户、对销售线索进行评分、提供内容和广告建议、执行高度个性化的营销活动等。营销人员可以利用客户数据，在恰当的时间为客户推送促销信息和营销广告，并推荐他们可能喜欢的其他产品，从而改善客户体验，提高客户保留率。
预测分析在供应链领域的应用
预测分析对于打造敏捷且具有韧性的供应链，避免供应链中断至关重要。借助预测分析，企业能够分析来自众多不同数据源的大量数据集，准确预测供需，确定最优库存水平，改进物流流程，提高按时交付率，预测设备维护问题，以及识别意外情况并作出相应调整等。
预测分析客户案例
AG Real Estate 集团：AG Real Estate 是比利时最大的房地产集团，他们利用预测分析来准确预测顾客行为。通过整合来自商场摄像头、天气预报及财务部门等的数据，该集团能够改进客户体验，确保其购物中心在电子商务时代仍然具有竞争力。
Rainforest Connection 组织：90% 的雨林采伐属于非法盗伐。Rainforest Connection 组织致力于阻止对雨林的非法盗伐。他们将旧手机放置在树林中，用于捕获音频数据，再通过分析动物发出的声音，准确预测非法采伐者何时开始砍伐树木。
预测分析流程的基本步骤
预测分析流程包括以下环节：设定目标、收集和清理大量数据，以及使用复杂的预测算法和技术构建预测模型。过去，这个流程相当复杂。但如今，由于采用了全新的人工智能技术，预测分析流程的自动化水平显著提高，普通业务用户也可以轻松使用。不过，在执行某些步骤或构建特定的模型时，企业仍然需要 IT 部门的帮助。
简单来说，预测分析流程的步骤包括：
设定项目目标。企业希望实现什么样的结果？想要解决哪些问题？在预测分析流程中，第一步是设定项目目标、交付成果、范围和所需数据。
收集数据。集中收集需要的所有数据，包括来自各种数据源（比如事务系统、传感器和呼叫中心日志）的不同类型的当前数据和历史数据，用于进行更深入的分析。
清理和准备数据。清理、准备并整合数据，为下一步的分析做好准备。清除异常值，确定缺少的信息，提升预测数据集的质量。
构建和测试模型。构建预测模型，用数据集训练模型并对模型进行测试，确保模型的准确性。可能需要执行多次迭代，才能构建出没有错误的模型。
部署模型。部署预测模型，开始处理新数据。获取预测结果和报告，并基于结果和报告自动制定决策。
监控和优化模型。定期监控模型，了解模型性能，确保达到预期的效果。根据需要优化模型。
预测分析 VS 规范性分析
在构建并利用预测模型及时进行准确的预测后，该做什么？许多企业认为，下一步自然是执行规范性分析。
预测分析能够帮助企业预测接下来可能发生的事情，而规范性分析则可以告诉企业该如何应对这些事情，或者采取哪种应对方案可以获得更好的结果。规范性分析是一种高级分析，基于预测分析结果，通过考虑各种不同的因素，推荐可能的最佳行动方案或决策。
规范性分析通常被认为是“商务分析的最后一个阶段”，也是最复杂、相对较新的一种分析技术，目前在 Gartner’s Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020（Gartner 2020 年分析与商业智能技术成熟度曲线）上位于最顶端。