什么是预测性分析？
预测性分析是对当前及历史数据的研究，旨在预测未来的结果。组织希望了解当前的决策如何影响未来的增长和财务。预测性分析帮助他们根据现有数据中的模式和关系猜测未来趋势。它旨在最大限度地降低风险，提高生产率并指导战略决策。
分析师使用数学建模、机器学习和其他高级数据科学技术来回答企业的假设问题。例如，营销分析师使用预测性分析来确定其产品的未来销售量，气象站使用它来预测天气，股票经纪人使用它来最大化交易回报。
预测性分析和其他类型的分析有什么区别？
分析师使用四种类型的数据分析：描述性、诊断性、预测性和规范性分析。
- 描述性分析通过历史数据分析识别过去发生的事情。
- 诊断性分析使用历史数据来解释过去发生某事的原因。
- 预测性分析基于历史和当前数据模式预测未来趋势。
- 规范性分析规定未来的行动和决策，使企业能够优化决策过程。
预测性分析与描述性分析
描述性分析是数据科学的一种形式，它能让数据工程师了解过去事件中所发生的情况。它会探索过去的数据，并以易于理解的统计模型形式呈现出来，比如表格和图表。例如，企业多年来一直利用描述性分析来研究季节性销售趋势。
描述性分析基于通过数据挖掘技术所发现的事实事件和模式。但是，它不能像预测性分析那样预测未来的事件。
预测性分析与规范性分析
预测性分析基于过去的事件来预测可能发生的情况，而规范性分析则会进一步提出能够影响结果的决策建议。例如，预测模型表明，配送团队无法应对即将到来的节日。随后，工厂管理人员运用规范性分析来确定最佳配送时间表、快递服务以及人员轮班安排。
为什么预测性分析如此重要？
预测未来方面的能力至关重要。长期以来，工程师、科学家、企业和经济学家一直使用预测性分析来指导他们的活动。机器学习技术的发展已使数据科学能够将预测建模扩展到以前难以处理或复杂的领域。可扩展计算、数据挖掘和深度学习技术使企业能够深入挖掘其数据湖并提取信息和趋势。预测性分析已经嵌入到业务流程中，为处于最前沿的组织带来了显著的竞争优势。优势包括
降低了决策风险
管理层和员工每天都会做出许多影响公司业绩的决策。预测性分析工具可以帮助利益相关者利用数据驱动的指标来辅助其决策。例如，数据分析师通过预测未来的需求来支持产品在新细分市场的发布。
个性化的客户体验
预测性分析应用程序通过分析市场趋势和客户数据使企业能够更有效地与客户进行互动。例如，营销团队会根据客户的过往购买行为来推荐产品，从而制定出更具针对性的营销活动，这会带来更多的销售业绩。
提高了生产力
预测性分析对于帮助公司优化和扩展其业务至关重要。企业管理人员会利用预测性数据分析在员工数量、销售额和材料成本等变量出现波动时找出工作流程中的瓶颈问题。他们会模拟不同的场景以预测潜在的问题。
预测性分析有哪些使用案例？
许多组织积极使用预测性分析来指导实时和未来的结果。以下是一些预测性分析示例。
金融
银行和基金经理要做出高风险的决策，这些决策可能会对金融机构的盈利状况产生影响。预测性分析使他们能够凭借基于过往交易数据所提供的商业情报来自信地作出决定。例如，
- 贷款经理使用先进的分析软件来预测贷款申请人的信用风险，然后再决定是否批准他们的贷款申请。
- 银行安全团队利用预测性分析软件来识别那些表明存在欺诈行为的异常交易数据。
- 保险公司可以运用预测性模型来识别虚假的保险索赔。
零售
零售公司使用预测性分析来预测区域和本地客户需求，并将库存预先交付到区域和本地配送站，以缩短交货时间。其他公司使用潜在客户评分模型来提高潜在客户转化率，并使用预测性建议来增加基于客户资料的追加销售和交叉销售机会。在这里，预测性分析能够帮助制定更有效的营销策略。公司还使用预测性分析来预测未来的需求和销售。
制造业
制造商利用预测性分析来提高整个供应链中的生产效率、成本效益以及产品质量。例如，采购经理会运用预测性分析来预测材料价格，并以尽可能低的费用购得这些材料。与此同时，物流部门会进行预测性分析，以规划出最理想的运输路线并降低运输成本。
制造部门还使用预测性机器学习来识别潜在的设备故障。技术人员可以在对生产计划影响最小的情况下按计划进行维修。制造商使用预测性数据分析来监控生产线设备，以优化吞吐量、检测异常情况并突出设备缺陷。制造公司使用预测性分析来监控机器、识别状况并预测维护要求。
医疗保健
医疗保健行业在宏观和微观层面上都受益于预测性分析。例如，医学专家会利用预测建模来根据疫苗研发和供应等不断变化的因素来描绘全球疾病的发展轨迹。医生们还利用医疗保健预测性分析来监测患者的症状，并预测未来可能出现的并发症。医疗保健公司对患者监测设备使用预测性分析，以检测患者状况的实时变化，同时消除导致患者监测设备无效的虚假警报。
预测性分析如何工作？
如今的预测性分析主要基于先进的机器学习技术。数据科学家使用深度学习和复杂算法来分析多个变量并创建能够从大数据中预测可能行为的预测模型。
预测性分析模型
预测性分析模型由一系列技术、公式和数学原理组成，这些能够使计算机根据一定的假设来计算某一事件发生的概率。这些模型旨在回答诸如以下这类的概率性问题：
- 某一特定客户拖欠贷款的可能性有多大？
- 具体的营销和财务决策将会如何影响未来的股价？
- 一台机器运行多久后需要维修？
指导未来业务决策的预测性分析模型往往很复杂，需要考虑诸多因素。它们的开发和验证通常需要一定时间，并且需要不断优化以适应商业和经济环境的变化。
预测性分析模型可以包括分类模型
构建模型
组织可利用预测建模来分析基于历史数据和交易数据得出的可能结果。预测性模型通过以下步骤构建：
定义目标
团队会讨论他们想要预测的问题，以了解业务目标。通过准确界定预测性分析案例的业务目标，您便能够开始确定模型的输入、输出以及相关的数据集。
收集所需的数据
下一步是将来自不同来源的数据整合到数据仓库中。数据收集自电子邮件、ERP 系统、电子表格和其他企业应用程序等来源。通常情况下，当您向统计模型提供更大的数据集而非少量数据点时，预测建模的准确性会更高。
训练和部署模型
现在可以利用统计方法和预测技术对样本数据进行分析。一旦预测建模技术产生一致且准确的结果，您就可以将该模型与企业应用程序集成。这使得每个业务部门都能够接入系统，从而能够做出准确的预测。
常见的预测性分析技术有哪些？
与许多机器学习应用程序一样，预测性分析是一种不断使用新数据来更新预测的动态活动。这意味着该技术使用数据清洗、模型训练、部署、反馈、再训练和重新部署的管线，并且能够近乎实时地摄取数据。数据科学家使用以下预测性分析技术。
决策树
决策树是一种机器学习模型，它让软件能够通过一系列“是”或“否”的问题来做出预测。正如其名称所示，该技术通过节点和分支来模拟树的形状。每个节点都包含与该问题相关的特定特征，必须先解决这些特征的问题，然后才能进入下一个节点。每个节点都会分出两个分支，这些分支又会延伸至后续的节点。
决策树可以预测定性和定量两类数据。例如，您可以使用决策树预测模型来根据明显的症状预测房产价格或患者的健康状况。决策树易于理解，但在分析各种新数据时灵活性较差。
回归分析
回归分析是数据科学家常用的一种统计方法，通过对新数据进行分类或将新数据与已知数据集进行关联，从而进行预测。线性回归在二维图表上对自变量与因变量之间的关系进行建模。例如，人力资源经理会使用线性回归来根据候选人的工作经验来预测其薪资水平。
与此同时，逻辑回归会根据概率将变量分类为两个或更多的类别。例如，IT 团队会使用逻辑回归来检测并预测一封电子邮件是否为垃圾邮件。如果该模型发现超出设定阈值的过多不正常特征，会将该电子邮件归类为可疑邮件。
时间序列分析
时间序列分析是一种预测性分析技术，用于对随着时间推移而收集或记录的各个数据点进行分析，从而认识到时间顺序的重要性。这使得它在诸如股票价格波动、能源消耗或供应链管理中的需求规划等预测应用中特别有用。
时间序列分析中的一项关键方法是差分整合移动平均自回归模型（ARIMA），该模型通过考虑过去的数值和误差来对时间相关关系建立模型，从而预测未来的趋势。更先进的方法，例如长短期记忆（LSTM）技术，能够长时间保存记忆，利用深度学习来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
深度学习神经网络
深度学习极大地推动了预测性分析的发展，它使模型能够处理复杂且高维度的数据，并能发现传统方法可能遗漏的复杂关系。神经网络在使用复杂数据（如图像、视频和语音记录）进行预测时表现尤为出色。深度学习模型在医疗保健和网络安全等复杂领域增强了预测能力。
AWS 如何帮助进行预测性分析？
AWS 上的分析为每种分析工作负载提供了一套全面的功能。
在 AWS 上构建自己的预测性分析模型和工作流程始于 Amazon SageMaker。Amazon SageMaker 为分析、人工智能和机器学习提供了集成式的体验，同时还能统一访问您所有的数据。
通过一个统一的工作室进行协作并加快开发进程，利用熟悉的 AWS 工具在 SageMaker AI、生成式 AI、数据处理和 SQL 分析领域开展模型开发工作，这一切都通过 Amazon Q 开发者版进行加速，这是专为软件开发设计的功能最强大的生成式人工智能助手。无论数据存储在数据湖、数据仓库，还是第三方或联合数据来源中，均可访问所有数据，同时内置治理功能可满足企业安全需求。
您还可以使用 Amazon SageMaker Canvas，这是一项具有数十种内置预测模型和功能的无代码服务，可支持从数据准备到模型构建和训练、生成预测以及将模型部署到生产环境的整个预测性分析工作流程。它为业务分析师提供了一个直观的点击式界面，使他们能够独立生成准确的预测，无需具备机器学习经验，也无需编写一行代码。
立即创建免费的 AWS 账户，开始使用 AWS 上的预测性分析。