一般的に、予測分析という用語は、、予測モデルによるデータの「スコアリング」、予測を意味するために使用されている。しかし、最近では、記述的モデリングや意思決定モデリング、最適化などの関連する分析分野を指すためにこの用語を使用する人が増えている。これらの分野には厳密なデータ分析も含まれており、ビジネスではセグメンテーションや意思決定のために広く使用されているが、目的は異なり、その基礎となる統計的手法も異なる。
予測モデル.
既知の属性と既知のパフォーマンスを持つ利用可能なサンプル個体は、「トレーニングサンプル」と呼ばれる。その他のサンプル個体のうち、属性は既知であるがパフォーマンスが不明なものは、「（トレーニング）サンプル外」個体と呼ばれている。サンプル外個体は、必ずしもトレーニングサンプル個体と時系列的な関係を持つとは限らない。例えば、トレーニングサンプルは、既知の属性を持つヴィクトリア朝の作家による著作物の文学的属性で構成されていてもよく、サンプル外個体は、新たに発見された作家不明の著作物であってもよい。予測モデルは、著作物を既知の作家に帰属させるのに役立つかもしれない。別の例として、犯罪現場における擬似血痕分析が挙げられ、この場合、サンプル外個体は犯罪現場からの実際の血痕パターンである。サンプル外個体は、トレーニング個体と同じ時間、以前の時間、または未来の時間からのものであってもよい。
記述的モデル.
意思決定モデル.
アプリケーション.
予測分析は多くのアプリケーションで活用することができるが、予測分析が近年、好影響を与えているいくつかの例を概説する。
ビジネス.
多くの場合、企業組織はや販売取引などの豊富なデータを収集し、維持している。このような場合、予測分析は、顧客の支出や利用状況、その他の行動を分析するのに役立ち、効率的なや、既存顧客への追加製品の販売につながる。
児童保護.
いくつかの児童福祉機関では、予測分析ツールを使用して、高リスクの問題にフラグを立て始めている。例えば、米国フロリダ州のヒルズボロ郡では、児童福祉機関が予測モデリングツールを使用することで、対象集団における虐待に関連した児童の死亡を防ぐことができた。
臨床意思決定支援システム.