预测分析被定义为一种统计分析形式，负责获取新信息或历史信息并使用它来预测行为模式。

这种方法可以应用于过去、现在或未来任何类型的未知事件。

预测分析的功能效果是为每个人提供分数，以建立或影响他们的组织流程。

重要的是要注意，结果的准确性和有用性将取决于数据分析的水平。

预测分析旨在预测未来趋势，尤其是在营销、金融、保险甚至医疗保健领域。

预测分析的核心是模型。例如，保险公司制定了一份保险单，预测司机的风险因素，包括计算中的年龄和健康状况等因素。

基于所有因素的总和，预测分析可以计算出事故的潜在风险，从而计算出保险费的金额。

预测分析分类预测分析分为

正式预测模型
此类分析的目的是根据对 葡萄牙手机号码列表 历史数据的分析，找出风险因素和开展业务的新机会。特别是那些在执行操作时实时发生的情况。

描述模型
这些模型负责以通常用于对当前或潜在客户进行分类的方式量化数据之间的关系。

与正式的预测模型不同，它们专注于预测单个客户的行为并确定他们与产品或服务的关系。

决策模型
该类负责描述决策的已知数据、决策和预测结果之间存在的关系，以预测结果为目的。

通常，它们用于开发决策逻辑或一组业务规则，这些规则将为每个客户或情况产生所需的操作。

详细了解数据分析对决策制定的重要性。

如何进行预测分析？

要进行预测分析过程，必须遵循以下步骤：

步骤-分析-预测

项目定义：定义项目结果、可交付成果、工作范围、业务目标，确定要使用的数据集。
数据收集：用于预测分析的数据挖掘涉及从多个来源准备数据。这是为了提供客户交互的完整视图。
数据分析：数据分析是检查、清理和调整数据的过程，目的是发现有用的信息并得出结论。
统计：统计分析允许使用标准统计模型验证假设、假设和测试它们。
建模：预测建模提供了自动创建关于未来的准确预测模型的能力。还有一些选项可以选择具有多模态评估的最佳解决方案。
部署：预测模型的部署提供了将潜 CXB名录 在到日常决策过程中的选项，以通过基于建模的自动化决策来交付结果、报告和结果。
模型监控：管理和监控模型以审查模型的性能并确保它提供预期的结果。