Maskrio/nya-ir-miracl-id-preprocessed huggingface dataset:
Selandia Baru dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
Sejak April 2009, mantan Perdana Menteri Helen Clark mengepalai Program Pengembangan Perserikatan Bangsa0Bangsa membuat Clark menjadi orang Selandia Baru paling senior dalam birokrasi PBB. Pada April 2016, Clark mendeklrasikan pengkandidatannya untuk jabatan Sekretaris-Jenderal Perserikatan Bangsa-Bangsa.
India dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
India adalah salah satu anggota asli Perserikatan Bangsa-Bangsa yang menandatangani Deklarasi Perserikatan Bangsa-Bangsa di Washington, D.C. pada 1 Januari 1942 dan juga ikut serta dalam Konferensi Perserikatan Bangsa-Bangsa tentang Organisasi Internasional di San Francisco dari 25 April sampai 26 Juni 1945. Sebagai anggota pendiri PBB, India sangat mendukung keperluan dan prinsip PBB dan telah membuat kontribusi signifikan dalam mengimplementasikan tujuan-tujuan Piagam, dan evolusi agensi-agensi dan program-program terspesialisasi PBB.
India dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
India telah menjadi anggota Dewan Keamanan PBB sebanyak tujuh kali (total 14 tahun), dengan yang paling terkini adalah tahun 2011–12. India adalah anggota G4, kelompok negara yang mendukung satu sama lain dalam mengajukan kursi permanen pada Dewan Keamanan dan advokat dari reformasi DKPBB. India juga merupakan bagian dari G-77.
India dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
India adalah anggota carter dari PBB dan ikut dalam seluruh agensi terspesialisasi dan organisasinya. India telah mengerahkan pasukan kepada upaya penjagaan keamanan Perserikatan Bangsa-Bangsa di Korea, Mesir dan Kongo pada tahun-tahun sebelumnya dan di Somalia, Angola, Haiti, Liberia, Lebanon dan Rwanda pada tahun-tahun terkini, dan yang paling terkini dalam konflik Sudan Selatan.
Hitomi Yasueda
Hitomi Yasueda (, ) adalah seorang aktris dan idola gravure asal Jepang. Sejak kecil ia sudah ditinggal ibunya karena salah satu penyakit, dan mulai saat itu Hitomi tinggal bersama ayah serta adik kandungnya yang saat itu masih berusia di bawah 2 tahun. Kariernya sebagai model dimulai sejak tahun 2009, setahun kemudian ia pun menjadi model untuk JUNCTION PRODUCE di acara Osaka. Pada tahun 2011, Hitomi mengikuti audisi idol dan terpilih untuk menjadi salah satu empat anggota idol group S*CREW sampai tahun 2014.
Hitomi Yasueda
Sejak saat itulah Hitomi yang mendapat julukan Mii-chan ini dikenal luas sebagai sosok idol gravure, terbukti dengan banyaknya video yang telah dia rilis sepanjang kariernya.
Hitomi Yasueda
Pemilik hobi golf ini juga pernah muncul sebagai cover majalah Young Animal Arashi pada tahun 2015 serta muncul dalam film Suimitsutou No Hibi Hitomi Yasueda (2015) dan serial Catch the Wave Kodawari Navi (2017), sebelum akhirnya mengumumkan pensiun dari kegiatan gravure-nya pada bulan April 2017. Pada Agustus 2017, ia dikabarkan akan menikahi Piko Taro.
Perancis dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
Republik Perancis adalah seorang anggota carter dari Perserikatan Bangsa-Bangsa dan salah satu lima anggota permanen dari Dewan Keamanan PBB. Negara tersebut aslinya bergabung dengan PBB sebagai Pemerintahan Sementara Republik Perancis (PSRP) sebelum digantikan oleh Republik Perancis Keempat pada 1946, namun setelah serangkaian krisis, Republik Perancis Keempat runtuh. Sebuah referendum konstitusional diadakan pada 28 September 1958; 82.6% menyepakati konstitusi untuk Republik Perancis Kelima.
Republik Perancis Kelima menggantikan kursi bekas Republik Keempat, termasuk keanggotaan permanennya pada Dewan Keamanan di Perserikatan Bangsa-Bangsa.
Perancis dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
Perancis telah memakai hak vetonya, memveto 18 resolusi dari 1949 sampai 2007, berbanding dengan 82 oleh Amerika Serikat dan 123 oleh Uni Soviet dan Rusia, 32 oleh Inggris, dan 6 oleh China. Perancis memakai hak vetonya bersama dengan Britania Raya, untuk memveto sebuah resolusi untuk menyelesaikan Krisis Suez pada 1956. Perancis juga memakai hak veto pada 1976 pada pertanyaan kemerdekaan Komoro, saat pulau Mayotte berada di bawah kekuasaan Perancis karena pilihan masyarakat lokal. Pada 2002, Perancis memakai hak veto pada Resolusi 1441 terhadap perang Irak tahun 2003.
Perancis dan Perserikatan Bangsa-Bangsa
Berikut ini adalah seluruh pemakaian hak veto oleh Perancis
Analitik prediktif
Analitik prediktif () mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif, pembelajaran mesindan data mining yang menganalisis arus dan fakta-fakta sejarah untuk membuat prediksi tentang masa depan atau peristiwa yang tidak diketahui.
Analitik prediktif
Dalam bisnis, model prediktif memanfaatkan pola-pola yang ditemukan dalam sejarah dan data transaksional untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Model menangkap hubungan antara banyak faktor untuk memungkinkan penilaian risiko atau potensi yang terkait dengan satu set tertentu dari kondisi, membimbing pengambilan keputusan bagi calon transaksi.
Analitik prediktif
Mendefinisikan fungsional pengaruh teknis ini adalah pendekatan yang predictive analytics menyediakan prediksi skor (probabilitas) untuk masing-masing individu (pelanggan, karyawan, kesehatan pasien, SKU produk, kendaraan, komponen, mesin, atau unit organisasi) dalam rangka untuk menentukan, menginformasikan, atau pengaruh proses organisasi yang berkaitan melintasi sejumlah besar individu, seperti dalam pemasaran, kredit penilaian risiko, deteksi penipuan, manufaktur, kesehatan, dan operasi pemerintah termasuk penegak hukum.
Analitik prediktif
Predictive analytics digunakan dalam ilmu aktuaria, pemasaran, jasa keuangan, asuransi, telekomunikasi, ritel, perjalanan, mobilitas, kesehatan, perlindungan anak, obat-obatan, perencanaan kapasitas dan bidang lainnya.
Analitik prediktif
Salah satu yang paling dikenal adalah aplikasi credit scoring, yang digunakan di seluruh layanan jasa keuangan. Model penilaian proses pelanggan dengan sejarah kredit, pinjaman aplikasi, data pelanggan, dll., dalam rangka untuk rank-order individu oleh mereka kemungkinan membuat masa depan pembayaran kredit tepat waktu.
Analitik prediktif
Predictive analytics merupakan daerah statistik yang berhubungan dengan penggalian informasi dari data dan menggunakannya untuk memprediksi tren dan pola perilaku. Sering tidak diketahui acara menarik di masa depan, tapi predictive analytics dapat diterapkan untuk setiap jenis yang tidak diketahui apakah itu di masa lalu, sekarang atau masa depan. Misalnya, mengidentifikasi tersangka setelah kejahatan telah dilakukan, atau penipuan kartu kredit seperti itu terjadi. inti dari predictive analytics bergantung pada menangkap hubungan antara variabel penjelas dan prediksi variabel dari kejadian masa lalu, dan memanfaatkan mereka untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui. Hal ini penting untuk dicatat, bagaimanapun, bahwa akurasi dan kegunaan dari hasil akan sangat tergantung pada tingkat analisis data dan kualitas dari asumsi-asumsi.
Analitik prediktif
Predictive analytics sering didefinisikan sebagai memprediksi pada yang lebih rinci tingkat granularity, yaitu, menghasilkan prediksi skor (probabilitas) untuk masing-masing elemen organisasi. Ini membedakannya dari peramalan. Misalnya, "Predictive analytics—Teknologi yang belajar dari pengalaman (data) untuk memprediksi perilaku masa depan individu dalam rangka untuk mendorong keputusan yang lebih baik." Di masa depan sistem industri, nilai predictive analytics akan memprediksi dan mencegah potensi masalah untuk mencapai dekat-zero break-down dan selanjutnya diintegrasikan ke preskriptif analisis untuk keputusan optimasi. Selain itu, data dikonversi dapat digunakan untuk loop tertutup siklus hidup produk perbaikan yang merupakan visi dari Industri Internet Konsorsium.
Analitik prediktif
Umumnya, istilah predictive analytics digunakan untuk berarti pemodelan prediktif, "scoring" data dengan model prediktif, dan peramalan. Namun, orang-orang semakin menggunakan istilah untuk merujuk terkait analisis disiplin ilmu, seperti pemodelan deskriptif dan pemodelan keputusan atau optimasi. Disiplin ilmu ini juga melibatkan ketat analisis data, dan secara luas digunakan dalam bisnis untuk segmentasi dan pengambilan keputusan, tetapi memiliki tujuan yang berbeda dan teknik statistik yang mendasari mereka bervariasi.
Analitik prediktif
Model prediksi ini adalah model hubungan antara kinerja tertentu dari suatu unit dalam sampel dan satu atau lebih dikenal atribut atau fitur dari unit ini. Tujuan dari model ini adalah untuk menilai kemungkinan bahwa unit serupa dalam sampel yang berbeda akan menunjukkan kinerja tertentu. Kategori ini meliputi model-model dalam berbagai bidang, seperti pemasaran, di mana mereka mencari halus pola data untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tentang kinerja pelanggan, atau deteksi penipuan model ini. Model prediktif sering melakukan perhitungan pada transaksi langsung, misalnya, untuk mengevaluasi risiko atau peluang yang diberikan nasabah atau transaksi, dalam rangka untuk memandu keputusan. Dengan kemajuan dalam kecepatan komputasi, agen individu pemodelan sistem telah menjadi mampu mensimulasikan perilaku manusia atau reaksi terhadap rangsangan yang diberikan atau skenario.
Analitik prediktif
Tersedia unit sampel dikenal dengan atribut dan dikenal pertunjukan ini disebut sebagai "pelatihan sampel". Unit-unit dalam sampel lainnya, dikenal dengan atribut tapi tidak diketahui pertunjukan, yang disebut sebagai "keluar dari [pelatihan] contoh" unit. Keluar dari unit sampel tidak selalu menanggung kronologis kaitannya dengan pelatihan unit sampel. Misalnya, pelatihan sampel dapat terdiri dari sastra atribut dari tulisan-tulisan oleh Victoria penulis, dikenal dengan atribusi, dan keluar dari unit sampel mungkin baru ditemukan menulis dengan penulisnya tidak diketahui; model prediksi dapat membantu dalam menghubungkan sebuah pekerjaan yang harus diketahui penulis. Contoh lain adalah yang diberikan oleh analisis memerciki darah dalam simulasi tkp yang keluar dari unit sampel adalah sebenarnya memerciki darah pola dari tkp. Keluar dari unit sampel dapat dari waktu yang sama seperti pelatihan unit, dari waktu sebelumnya, atau dari waktu mendatang.
Analitik prediktif
Deskriptif model mengukur hubungan data dalam suatu cara yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan atau prospek menjadi kelompok-kelompok. Tidak seperti model prediksi yang fokus pada memprediksi satu perilaku pelanggan (seperti risiko kredit), deskriptif model mengidentifikasi berbagai hubungan antara pelanggan atau produk. Deskriptif model tidak rank-order pelanggan dengan kemungkinan mereka untuk mengambil tindakan tertentu cara model prediksi. Sebaliknya, deskriptif model ini dapat digunakan, misalnya, untuk mengkategorikan pelanggan dengan produk mereka preferensi dan tahap kehidupan. Deskriptif alat pemodelan dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan lebih lanjut model yang dapat mensimulasikan sejumlah besar agen individual dan membuat prediksi.
Analitik prediktif
Keputusan model yang menggambarkan hubungan antara semua elemen dari keputusan—data yang diketahui (termasuk hasil prediksi model), keputusan, dan pola hasil dari keputusan—dalam rangka untuk memprediksi hasil dari keputusan yang melibatkan banyak variabel. Model ini dapat digunakan dalam optimasi, memaksimalkan hasil tertentu dan meminimalkan lain-lain. Keputusan model yang umumnya digunakan untuk mengembangkan logika keputusan atau seperangkat aturan bisnis yang akan menghasilkan tindakan yang diinginkan untuk setiap pelanggan atau keadaan.
Analitik prediktif
Meskipun predictive analytics dapat menempatkan untuk digunakan dalam berbagai aplikasi, kami menguraikan beberapa contoh di mana predictive analytics telah menunjukkan dampak yang positif dalam beberapa tahun terakhir.
Analitik prediktif
Analisis manajemen hubungan pelanggan (CRM) adalah sering aplikasi komersial dari analisis prediktif. Metode analisis prediktif yang diterapkan untuk data pelanggan untuk mengejar tujuan CRM, yang melibatkan membangun sebuah pandangan holistik dari pelanggan tidak peduli di mana informasi mereka berada di perusahaan atau departemen yang terlibat. CRM menggunakan analisis prediktif dalam aplikasi untuk kampanye pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan untuk beberapa nama. Alat-alat ini diperlukan dalam rangka untuk perusahaan untuk postur dan memfokuskan upaya mereka secara efektif di seluruh luasnya basis pelanggan mereka. Mereka harus menganalisis dan memahami produk-produk yang diminati atau memiliki potensi permintaan yang tinggi, memprediksi pelanggan' kebiasaan membeli dalam rangka untuk mempromosikan produk-produk yang relevan di beberapa titik sentuhan, dan secara proaktif mengidentifikasi dan mengurangi masalah-masalah yang memiliki potensi untuk kehilangan pelanggan atau mengurangi kemampuan mereka untuk mendapatkan yang baru. Analisis customer relationship management dapat diterapkan di seluruh siklus hidup pelanggan (akuisisi, hubungan pertumbuhan, retensi, dan memenangkan kembali). Beberapa bidang aplikasi yang diuraikan di bawah ini (pemasaran langsung, cross-selling, retensi pelanggan) adalah bagian dari manajemen hubungan pelanggan.
Analitik prediktif
Selama 5 tahun terakhir, beberapa lembaga kesejahteraan anak sudah mulai menggunakan analisis prediktif untuk bendera risiko tinggi kasus. pendekatan Yang telah disebut "inovatif" oleh Komisi untuk Menghilangkan Kekerasan terhadap Anak dan Mengabaikan Kematian (CECANF), dan di Hillsborough County, Florida, di mana memimpin anak badan kesejahteraan menggunakan pemodelan prediktif alat, belum ada penyalahgunaan yang berkaitan dengan kematian anak dalam populasi target seperti tulisan ini.
Analitik prediktif
Para ahli menggunakan analisis prediktif dalam perawatan kesehatan terutama untuk menentukan mana pasien berada pada risiko mengembangkan kondisi-kondisi tertentu, seperti diabetes, asma, penyakit jantung, dan lain seumur hidup penyakit. Selain itu, canggih sistem pendukung keputusan klinis menggabungkan analisis prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan medis pada titik perawatan. Definisi kerja yang telah dikemukakan oleh Jerome A. Osheroff dan rekan-rekan: "pendukung keputusan Klinis (CD) menyediakan dokter, staf, pasien, atau orang lain dengan pengetahuan dan orang-informasi tertentu, cerdas disaring atau disajikan pada saat yang tepat, untuk meningkatkan kesehatan dan perawatan kesehatan. Ini meliputi berbagai tools dan intervensi seperti komputerisasi peringatan dan pengingat, pedoman klinis, order set, data pasien laporan dan dashboard, dokumentasi template, penunjang diagnostik, dan alur kerja klinis yang sesuai".
Analitik prediktif
2016 studi gangguan neurodegenerative memberikan sebuah contoh yang kuat dari CD platform untuk mendiagnosa, lagu, memprediksi dan memantau perkembangan penyakit Parkinson. Menggunakan besar dan multi-sumber pencitraan, genetika, klinis dan data demografi, ini peneliti mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memprediksi keadaan penyakit dengan akurasi yang tinggi, konsistensi dan presisi. Mereka dipekerjakan model klasik berbasis mesin dan model pembelajaran-metode gratis untuk membeda-bedakan antara pasien yang berbeda dan kelompok kontrol. Pendekatan serupa dapat digunakan untuk prediksi diagnosis dan perkembangan penyakit peramalan dalam banyak gangguan neurodegenerative seperti Alzheimer, Huntington, Amyotrophic Lateral Sclerosis, serta klinis dan biomedis aplikasi dimana Data Besar yang tersedia.
Analitik prediktif
Banyak portofolio yang memiliki tunggakan pelanggan yang tidak melakukan pembayaran pada waktu. Lembaga keuangan telah melakukan kegiatan penagihan pada pelanggan ini untuk memulihkan jumlah yang jatuh tempo. Banyak koleksi sumber daya yang terbuang pada pelanggan yang sulit atau tidak mungkin untuk pulih. Predictive analytics dapat membantu mengoptimalkan alokasi koleksi sumber informasi dengan mengidentifikasi yang paling efektif agen penagihan, hubungi strategi, tindakan hukum dan strategi lain untuk masing-masing pelanggan, sehingga secara signifikan meningkatkan pemulihan pada saat yang sama mengurangi biaya penagihan.
Analitik prediktif
Sering organisasi perusahaan mengumpulkan dan memelihara data yang melimpah (misalnya pelanggan catatan, transaksi penjualan) seperti yang mengeksploitasi hubungan yang tersembunyi dalam data yang dapat memberikan keuntungan kompetitif. Untuk sebuah organisasi yang menawarkan beberapa produk, predictive analytics dapat membantu menganalisis pelanggan pengeluaran, penggunaan, dan perilaku lain, yang mengarah ke yang efisien penjualan silang, atau menjual produk-produk tambahan kepada pelanggan saat ini. hal Ini secara langsung menyebabkan profitabilitas yang lebih tinggi per pelanggan dan hubungan pelanggan yang lebih kuat.
Analitik prediktif
Dengan jumlah yang bersaing, layanan yang tersedia, perusahaan perlu fokus pada upaya mempertahankan terus-menerus kepuasan pelanggan, penghargaan loyalitas konsumen dan meminimalkan pelanggan gesekan. Selain itu, peningkatan kecil dalam retensi pelanggan telah ditunjukkan untuk meningkatkan keuntungan secara tidak proporsional. Salah satu penelitian menyimpulkan bahwa peningkatan 5% dalam retensi pelanggan tarif akan meningkatkan keuntungan sebesar 25% sampai 95%. Bisnis cenderung untuk menanggapi pelanggan gesekan pada reaktif dasar, hanya bertindak setelah pelanggan telah memulai proses untuk menghentikan layanan. Pada tahap ini, kesempatan untuk mengubah keputusan pelanggan hampir nol. Aplikasi yang tepat dari predictive analytics dapat menyebabkan lebih proaktif strategi retensi. Dengan sering pemeriksaan dari pelanggan masa lalu, penggunaan layanan, kinerja pelayanan, pengeluaran dan lain pola perilaku, model prediksi dapat menentukan kemungkinan pelanggan mengakhiri layanan kadang-kadang segera. intervensi dengan menawarkan menguntungkan dapat meningkatkan kesempatan untuk mempertahankan pelanggan. Diam gesekan, perilaku pelanggan untuk perlahan-lahan tapi pasti mengurangi penggunaan, adalah masalah lain yang banyak dihadapi perusahaan. Predictive analytics juga dapat memprediksi perilaku ini, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan aktivitas pelanggan.
Analitik prediktif
Ketika pemasaran produk konsumen dan jasa, ada tantangan untuk menjaga dengan produk yang bersaing dan perilaku konsumen. Selain mengidentifikasi prospek, predictive analytics juga dapat membantu untuk mengidentifikasi kombinasi yang paling efektif dari versi produk, materi pemasaran, saluran komunikasi dan waktu yang harus digunakan untuk target yang diberikan konsumen. Tujuan dari predictive analytics biasanya adalah untuk menurunkan biaya per pesanan atau cost per action.
Analitik prediktif
Penipuan adalah masalah besar bagi banyak perusahaan dan dapat dari berbagai jenis, yaitu: akurat aplikasi kredit, penipuan transaksi (baik offline maupun online), pencurian identitas palsu dan klaim asuransi. Masalah ini wabah perusahaan-perusahaan dari semua ukuran di banyak industri. Beberapa contoh kemungkinan korban adalah penerbit kartu kredit, perusahaan asuransi, para pedagang eceran, produsen, bisnis-ke-bisnis pemasok dan bahkan penyedia jasa. Model prediksi dapat membantu menyingkirkan para "penjahat" dan mengurangi eksposur bisnis penipuan.
Analitik prediktif
Pemodelan prediktif juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi penipuan calon dalam bisnis atau sektor publik. Mark Nigrini dikembangkan risiko-metode scoring untuk mengidentifikasi audit target. Dia menjelaskan penggunaan pendekatan ini untuk mendeteksi kecurangan pada franchisee laporan penjualan internasional rantai makanan cepat saji. Masing-masing lokasi adalah mencetak gol menggunakan 10 prediktor. 10 skor kemudian tertimbang untuk memberikan satu final risiko secara keseluruhan skor untuk setiap lokasi. Sama mencetak pendekatan ini juga digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi check kiting rekening, berpotensi penipuan agen perjalanan, dan dipertanyakan vendor. Yang cukup kompleks model digunakan untuk mengidentifikasi penipuan laporan bulanan yang disampaikan oleh divisi pengendali.
Analitik prediktif
The Internal Revenue Service (IRS) Amerika Serikat juga menggunakan analisis prediktif untuk tambang pengembalian pajak dan mengidentifikasi penipuan pajak.
Analitik prediktif
Terbaru kemajuan teknologi juga telah diperkenalkan prediksi analisis perilaku untuk web deteksi penipuan. Jenis solusi memanfaatkan heuristik dalam rangka untuk belajar web normal perilaku pengguna dan mendeteksi anomali yang menunjukkan upaya penipuan.
Analitik prediktif
Sering fokus analisis adalah bukan konsumen tapi produk, portofolio, perusahaan, industri atau bahkan ekonomi. Misalnya, pengecer mungkin tertarik dalam memprediksi toko-tingkat permintaan untuk manajemen persediaan tujuan. Atau Dewan Federal Reserve mungkin akan tertarik dalam memprediksi tingkat pengangguran untuk tahun berikutnya. Jenis-jenis masalah ini dapat diatasi dengan analisis prediktif menggunakan time series teknik (lihat di bawah). Mereka juga dapat diatasi melalui pendekatan pembelajaran mesin yang mengubah waktu asli seri ke sebuah fitur vektor ruang, di mana algoritme belajar menemukan pola-pola yang memiliki daya prediksi.
Analitik prediktif
Ketika menggunakan teknik-teknik manajemen risiko, hasilnya selalu untuk memprediksi dan manfaat dari sebuah skenario masa depan. The capital asset pricing model (CAP-M) "memprediksi" portofolio terbaik untuk memaksimalkan kembali. Probabilistic risk assessment (PRA) bila dikombinasikan dengan mini-Delphi teknik dan pendekatan statistik hasil perkiraan yang akurat. Ini adalah contoh-contoh pendekatan yang dapat memperpanjang dari proyek ke pasar, dan dari dekat untuk jangka panjang. Underwriting (lihat di bawah) dan bisnis lainnya mencoba mengejar mengidentifikasi manajemen risiko sebagai prediktif metode.
Analitik prediktif
Banyak perusahaan harus memperhitungkan risiko paparan karena mereka layanan yang berbeda dan menentukan biaya yang dibutuhkan untuk menutup risiko. Misalnya, auto penyedia asuransi perlu untuk secara akurat menentukan jumlah premi untuk biaya untuk menutupi masing-masing mobil dan sopir. Keuangan perusahaan perlu menilai peminjam potensial dan kemampuan untuk membayar sebelum pemberian pinjaman. Untuk asuransi kesehatan, penyedia, predictive analytics dapat menganalisis beberapa tahun lalu klaim medis data, serta laboratorium, farmasi dan catatan-catatan lain jika tersedia, untuk memprediksi seberapa mahal sebuah enrollee mungkin di masa depan. Predictive analytics dapat membantu menanggung jumlah ini dengan memprediksi kemungkinan penyakit, default, kebangkrutan, dll. Predictive analytics dapat merampingkan proses akuisisi pelanggan dengan memprediksi masa depan risiko perilaku pelanggan menggunakan aplikasi data tingkat. Predictive analytics dalam bentuk nilai kredit yang telah mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk persetujuan kredit, terutama di pasar hipotek di mana keputusan pemberian kredit sekarang dibuat dalam hitungan jam, bukan hari atau bahkan berminggu-minggu. Tepat predictive analytics dapat menyebabkan tepat keputusan penetapan harga, yang dapat membantu mengurangi risiko di masa depan default.