识别新产品/服务机会
由于预测分析的本质是预测未来，因此在开发新产品/服务时它非常重要。
阿米特·乔希 (Amit Joshi) 表示， “产品开发中的预测分析有可能提高对产品性能、产品故障和停机时间的预测准确率，从而为组织创造难以置信的价值” 。
规范分析是最先进的数据分析形式。它结合了描述性分析过程（提供有关发生了什么的见解）、诊断性分析过程（提供有关为什么会发生的见解）和预测性分析过程（提供有关可能发生的事情的见解）的见解。这样，分析用户可以预测会发生什么、何时发生、为什么会发生以及如何发生。
预测分析和规范分析都是业务数据分析的组成部分，它们都用于根据收集的数 挪威 whatsapp 数据 据来指导和指导您的业务战略和决策过程。两者之间的主要区别在于，预测分析可以预测潜在的未来结果，而规范分析可以帮助您为下一步的最佳行动制定具体建议。
预测分析和规范分析之间的区别
但您不应该只依赖其中一种。如果结合使用，这两种分析方法都可以帮助您制定最强大、最有效的业务战略。知道未来会发生什么固然很好，但如果您不确定下一步应该怎么做才能充分利用这些知识，那么您将错失大量机会，无法取得最佳结果。
预测分析与机器学习
一个常见的误解是，预测分析和机器学习是一回事。其实，它们不是一回事，尽管我们理解为什么有些人会这么认为。让我们来解释一下。
读到这里，您已经知道什么是预测分析了——简单来说，预测分析是一种分析过程，可以帮助我们识别和理解未来可能的结果。预测分析的核心是使用一系列统计技术，包括机器学习。另一方面，机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它使计算机/系统无需明确编程即可学习。机器学习使用算法通过使用历史数据来预测新的输出值。
那么，预测分析和机器学习之间到底有什么区别？两者都在帮助组织培养数据驱动文化和制定更好、更智能的业务战略方面发挥着至关重要的作用。然而，机器学习在很大程度上以编码为导向，其主要作用是让计算机在没有人工协助的情况下自动学习并根据学习调整其行为，而预测分析仍然依赖于人工干预。预测分析需要数据分析师来确定和测试原因和结果之间的相关性。