Analiza predictivă ( predictive analytics , predictive analytics din engleză predictive analytics ) este o clasă de metode de analiză a datelor care se concentrează pe prezicerea comportamentului viitor al obiectelor și subiecților pentru a lua decizii optime [1] .
Analiza predictivă utilizează metode statistice, tehnici de extragere a datelor , teoria jocurilor , analizează faptele actuale și istorice pentru a face predicții despre evenimente viitoare. În afaceri, modelele predictive folosesc modele găsite în datele istorice și de performanță pentru a identifica riscurile și oportunitățile. Modelele captează relațiile dintre mulți factori pentru a permite evaluarea riscurilor sau potențialului asociat cu un anumit set de condiții, ghidând deciziile privind posibilele tranzacții.
Folosit în calcule actuariale , servicii financiare , asigurări , telecomunicații , comerț cu amănuntul , turism , asistență medicală , produse farmaceutice și alte domenii.
Una dintre aplicațiile bine-cunoscute este credit scoring , modelele de scoring procesează istoricul creditului , împrumuturile , datele consumatorilor și alte informații și evaluează un potențial împrumutat în ceea ce privește solvabilitatea potențială și prognoza oportunității rambursărilor împrumutului.
Marketing și HRExistă o opinie că analytics a revoluționat domeniul marketingului, crescând radical eficiența micro -targeting-ului . În domeniul managementului personalului, analitica vă permite să rezolvați o gamă largă de sarcini bazate pe prelucrarea unor cantități uriașe de date corporative, ceea ce crește semnificativ eficiența angajaților [2] .
Unul dintre neajunsurile analizei predictive este contabilizarea slabă a schimbărilor calitative, modificări după punctele de bifurcație, deoarece acestea se bazează pe metode cantitative, probabilistice.