予測分析は、主に糖尿病、喘息、心臓病などの疾患を発症するリスクのある患者を決定するために医療で使用されている。さらに、高度なには、医学的意思決定を支援するための予測分析が組み込まれている。
法的意思決定の結果の予測.
司法決定の結果の予測は、AIプログラムによって行うことができる。これらのプログラムは、この業界の専門職のための支援ツールとして使用できる。
ポートフォリオ、製品、経済レベルでの予測.
多くの場合、分析の焦点は消費者ではなく、製品、ポートフォリオ、企業、業界、さらには経済にある。たとえば、小売業者は、在庫管理のために店舗レベルの需要を予測することに関心がある場合がある。あるいは、連邦準備制度理事会は、来年の失業率を予測することに興味を持つかもしれない。これらのタイプの問題は、時系列技術を使用した予測分析で対処できる（下記参照）。また、元の時系列を特徴ベクトル空間に変換し、学習アルゴリズムが予測力を持つパターンを見つけ出す機械学習アプローチでも対応できる。
引受業務.
多くの企業では、さまざまなサービスのためにリスク引き受けを考慮し、リスクをカバーするために必要なコストを決定する必要がある。予測分析は、病気、債務不履行、破産などの可能性を予測することで、これらのリスクを引き受けるのに役立つ。予測分析は、アプリケーションレベルのデータを使用して顧客の将来のリスク行動を予測することで、顧客獲得のプロセスを合理化できる。クレジットスコアの形での予測分析により、特に住宅ローン市場において、ローン承認にかかる時間を短縮した。適切な予測分析は適切な価格決定につながり、将来の債務不履行リスクを軽減することができる。
テクノロジーとビッグデータの影響.
分析手法.
予測分析を行うために使用されるアプローチと手法は、大きく分けて回帰手法と機械学習手法に分類できる。
回帰手法.
回帰モデルは、予測分析の主役である。焦点は、考慮されている異なる変数間の相互作用を表現するモデルとして数式を確立することにある。状況に応じて、予測分析を実行しながら適用できるさまざまなモデルがある。そのうちのいくつかを以下に簡単に説明する。
線形回帰モデル.