予測分析
プロビット・モデル(英語版)は、カテゴリー型の従属変数をモデル化するためのロジスティック回帰の代替手段を提供する。
意思決定モデル(英語版)(decision model)は、多くの変数を含む意思決定の結果を予測するために、意思決定のすべての要素(すなわち、既知のデータ(予測モデルの結果を含む)、意思決定、および意思決定の予測結果)の間の関係を記述する。これらのモデルは最適化に使用され、特定の結果を最大化しながら他の結果を最小化できる。一般的に、意思決定モデルは、あらゆる顧客や状況に対して望ましい行動を生み出す意思決定ロジックまたは一連のビジネスルールを開発するために使用される。
記述的モデル(descriptive model)は、顧客や見込み客をグループに分類するためによく使用される方法で、データ内の関係性を定量化する。単一の顧客の行動(信用リスクなど)を予測することに焦点を当てた予測モデルとは異なり、記述的モデルは、顧客または製品間の多くの異なる関係を識別する。記述的モデルは、予測モデルのように、特定の行動を取る可能性によって顧客をランク付けることをしない。その代わりに、記述的モデルを使用して、製品の好みやライフステージによって顧客を分類することができる。記述的モデリングツールを使用して、多数の個別化された顧客をシミュレートして予測を行うモデルを開発できる。