予測分析
予測分析は、データから情報を抽出し、それを使用して傾向と行動パターンを予測することを扱う統計学の一分野である。予測Web分析の強化により、オンラインで将来のイベントの統計的確率が計算される。予測分析の統計手法には、データモデリング、機械学習、 人工知能(AI) 、深層学習アルゴリズム、データマイニングが含まれる。 多くの場合、関心のある未知のイベントは将来のものだが、予測分析は、過去、現在、または未来のあらゆるタイプの未知のものに適用できる。たとえば、犯罪が犯された後に容疑者を特定したり、クレジットカード詐欺の発生である。 予測分析の中核は、過去の発生から説明変数と予測変数との間の関係を把握し、それらを利用して未知の結果を予測することに依存する。ただし、結果の精度と使いやすさは、データ分析のレベルと仮定の質に大きく依存することに注意することが重要である。
予測分析は、多くの場合、より詳細なレベルで予測すること、つまり、個々の組織要素ごとに予測スコア(確率)を生成することとして定義される。予測分析は、予測と区別している。たとえば、「予測分析 - 経験(データ)から学習して、より良い意思決定を推進するために、個人の将来の行動を予測するテクノロジー」などである。 将来の産業システムでは、予測分析の価値は、潜在的な問題を予測および未然に防ぎ、ほぼゼロの故障を実現し、さらに意思決定の最適化のために処方的分析(英語版)に統合することである。
予測モデルを表現するための標準言語として、予測モデルマークアップ言語(英語版)(PMML)が提案された。このようなXMLベースの言語は、さまざまなツールが予測モデルを定義し、それを共有するための方法を提供する。PMML 4.0は2009年6月にリリースされた。