预测分析通常用于管理供应链、业务运营和分析消费者行为。但是预测分析到底意味着什么，它如何对您的业务和营销策略产生积极影响？让我们来探讨一下。
什么是预测分析？
预测分析是一种业务分析形式，使用统计数据 洪都拉斯 电话号码 或机器学习来预测结果。这些结果可以包括从消费者意图和客户生命周期价值到销售趋势的任何内容。
与其他类型的业务分析相比，预测分析关注的是可能发生的事情，而描述性分析关注的是已经发生的事情。然后，规范分析会根据之前的分析寻找答案，以确定应该发生什么——基于已经发生的事情和可能发生的事情。
预测分析可成功用于：
预测未来的客户流失率。
准确预测未来的销售趋势。
优化库存，满足客户需求。
计算客户生命周期价值 (CLV)。
预测未来顾客的购买偏好。
防止物流或仓库设备发生故障。
预测分析的方法有哪些？
预测分析使用当前和/或历史数据，使用统计技术（例如预测模型、深度学习算法、机器学习和数据挖掘）来预测未来可能发生的事件。
其他预测分析技术包括：
数据仓库，例如SQL分析数据库，它构成了大规模数据挖掘项目的基础。
数据聚类使用机器学习根据相似性将对象分组为类别，例如根据过去的参与度对受众进行细分。
分类是一种预测技术，涉及计算某个项目属于特定类别的概率。
逻辑回归检查输入和输出之间的相关性。
决策树是一种监督学习算法，用于根据变量集确定行动方案及其相关的概率。
机器翻译神经网络通常用于通过输入和输出节点对数据进行分类。
时间序列分析是一种用于分析时间序列数据（例如一段时间内的变化）的技术。