虽然大数据分析中有很多分析数据的可能性和方法，但人们需要预测分析及其在2021年的表现。

预言在当今世界的地位如何？

IBM表示，大数据预测分析属于高级分析。它可以借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。在可预测数据模式的帮助下，企业使用预测分析来了解其风险和机会。

预测也属于大数据和数据科学。如今，许多企业使用事务数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器等数据源来获得洞察力。企业可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。那么我们能从数据提取中得到什么呢？您将看到数据范围内的模式，并能够预测未来的事件。例如，算法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。

预测在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等方面最有用。根据Statista发布的调查报告，随着越来越多的企业将预测分析大数据技术应用到各个行业，预计到2022年，分析大数据市场有望实现110亿美元的营收。

通常，有三种类型的预测分析服务可以应用于:

预测建模描述性建模决策建模

(1)预测建模

预测建模需要统计数据来预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，预测建模可用于预测客户行为和信用风险。

(2)描述性建模

描述性建模倾向于将客户分成组来描述数据集中的一些关系。因此，将获得客户和产品之间不同关系的总结，例如，考虑产品偏好，如年龄、地位和性别。

(3)决策建模

决策建模显示了决策中元素之间的明确关系。这些可能是数据、决策和预测结果。理解元素之间的关系可以潜在地预测未来的结果，并增加期望结果的可能性。

预测有什么好处？

借助预测分析，企业可以获得八个主要好处。因此，预测分析的应用可以:

让企业在市场上更具竞争力开辟新产品(服务)机会优化产品(服务)的性能根据分析内容获得洞察力根据客户偏好获取见解减少成本浪费和风险立即解决问题100%满足用户需求改善协作

预测的其他潜在好处是检测:

警告可能的欺诈行为模式一致性，以便改进可以防止的非法行为可以优化的营销活动缺陷可以了解客户购买偏好规划可以增强的劳动力优势可以分析客户流失率可以分析竞争对手的进展

预测是如何工作的？

为了利用预测分析，企业的业务应该由业务目标驱动。例如，企业的目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。它的目标可以在其中一个预测分析模型的帮助下得到支持，以处理大量数据并获得最初所需的结果。

基于以上解释，我们可以定义一些应用于预测分析的基本步骤。例如，要预测销售收入，您必须:

第一步:从多个来源获取数据，尤其是有产品销售数据、营销预算和国内生产总值(GDP)的数据。

步骤2:从任何不必要的组件中移除数据，并根据相似的数据类型对它们进行累积或分组。

第三步:创建一个预测模型。例如，神经网络可以用于收入预测。

步骤4:将模型开发到生产环境中，并使其可由其他应用程序访问。

大数据分析与预测分析的比较

在某些情况下，大数据和预测分析听起来相似，但它们绝对不是一回事。因此，让我们研究预测分析和大数据比较，找出它们之间的差异。

如何利用大数据进行预测分析？

为了预测未来事件，预测分析可以识别有意义的大数据模式，也可以应用于当前、过去和未来的未知数据。使用大数据的预测分析可以提供有价值的商业智能信息。

为了产生影响，大数据中的预测分析有几种工作模型，包括:

(1)决策树

该模型看起来像一棵树，其中树枝代表可用的选择，树叶代表决策。该模型使用方便，可以为企业节省应急决策的时间，并在短时间内预测出最佳结果。

(2)回归

该模型用于统计分析。企业有大量的数据，需要确定一些模式。此外，输入之间应该有线性关系。该模型构成了一个公式，显示了数据集中所有输入之间的具体关系。

(3)神经网络

这个模型在一定程度上模仿了人脑的工作机制。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。需要知道输入和输出之间的关系或预测大量事件数据中存在的问题，因此该模型成为一个有用的工具。

(4)使用预测分析的行业和项目

需要分析大量数据的行业正在积极使用大数据进行预测性分析。这些行业包括:

卫生保健零售银行业制造业公共交通工具网络安全

更适合大数据和预测性分析的项目有:

用于网络安全的大数据健康状况预测云服务器异常检测招聘大数据职位大数据收集中的恶意用户检测游客行为分析信用评分电价预测

该列表可以进一步扩展，因此预测分析几乎可以在任何地方使用。

结论

大数据分析和预测分析可以通过分析、分组和清理所有具有不相关信息的消费者数据集，帮助企业促进业务发展。大数据预测分析使企业能够展望未来，根据过去的经验、现在的实践和预先规划的未来方向进行发展。

原标题:预测分析和大数据分析完整指南，由Nazar Kvartalnyi撰写

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