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大数据技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据分析技术类型与应用方法分享。

大数据预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习预测未来结果。企业使用预测分析，借助于可以预测的数据模式，了解其风险和机遇。

预测分析也属于大数据和数据科学。如今，企业使用事务性数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获取见解。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。那么能从提取数据中得到什么?将看到数据范围内的模式，并能够预测未来事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。

预测分析的类型是什么?

一般来说，有三种类型的预测分析业务可以应用于：

•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才能预测结果。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，企业可以借助预测建模来预测客户的行为和信用风险。

2.描述性建模

描述性建模倾向于将客户划分为多个组来描述数据集中的某些关系。因此，可以得到客户和产品之间不同关系的摘要，例如，考虑年龄、地位、性别等因素的产品偏好。

3.决策建模

决策建模显示了决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。要素之间的关系可以潜在地预测未来结果，增加所需结果的概率。

预测分析的好处是什么?

在预测分析的帮助下，企业都可以获得8大好处。因此应用预测分析可以：

•使企业在市场上更具竞争力

•开拓新产品(服务)机会

•优化产品(服务)的性能

•根据客户偏好获取见解

•减少成本浪费和风险发生

•立即解决问题

•满足用户需求

•改善协作

预测分析的其他潜在好处在于检测：

•针对可能的欺诈行为提出警告

•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

•了解客户的购买偏好

•规划可提高的劳动力优势

•可以分析的客户流失率

•可以分析的竞争对手进度

预测分析是如何工作的?

为了利用预测分析，企业开展每个业务都应该采用一个业务目标驱动。例如，其目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。这一目标可以借助其中一个预测分析模型来支持，以处理大量数据并获得初期望的结果。

基于以上解释，以下定义一些应用于预测分析的基本步骤。例如，为了预测销售收入，必须：

步骤1：从多个来源获取数据，特别是有产品销售数据、营销预算和国民生产总值(GDP)值的来源。

步骤2：从任何不必要的成分中清除数据，并根据类似的数据类型进行累积或分组。

步骤3：创建一个预测模型。例如神经网络可用于收入预测。

步骤4：将模型开发到生产环境中，并使其可通过其他应用程序访问。

大数据分析和预测分析的比较

大数据和预测分析在某些情况下听起来很相似，但它们并不是一回事。所以需要更仔细地比较预测分析和大数据，以了解它们的不同之处。

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