Analitik prediktif

Analitik prediktif mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif, pembelajaran mesin dan data mining yang menganalisis arus dan fakta-fakta sejarah untuk membuat prediksi tentang masa depan atau peristiwa yang tidak diketahui. 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. Mendefinisikan fungsional pengaruh teknis ini adalah pendekatan yang predictive analytics menyediakan prediksi skor (probabilitas) untuk masing-masing individu 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. Predictive analytics digunakan dalam ilmu aktuaria, pemasaran, jasa keuangan, asuransi, telekomunikasi, ritel, perjalanan, mobilitas, kesehatan, perlindungan anak, obat-obatan, perencanaan kapasitas dan bidang lainnya. 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.