予測分析
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。
いくつかの児童福祉機関では、予測分析ツールを使用して、高リスクの問題にフラグを立て始めている。例えば、米国フロリダ州のヒルズボロ郡では、児童福祉機関が予測モデリングツールを使用することで、対象集団における虐待に関連した児童の死亡を防ぐことができた。
ハーバード大学の教授で、定量的社会科学研究所所長のゲイリー・キング(英語版)氏をはじめ、コンピュータやアルゴリズムが未来を予測する能力には懐疑的な意見が多い。人は無数の方法で環境から影響を受けている。人々が次に何をするかを完全に予測するには、影響力のあるすべての変数を知り、正確に測定する必要がある。「人々の環境は、彼ら自身よりもさらに急速に変化する。天候から母親との関係まで、すべてが人の考え方や行動を変える可能性がある。これらの変数はすべて予測できない。それらが人にどのような影響を与えるかは、さらに予測不可能である。明日全く同じ状況に置かれた場合、彼らは全く異なる決断を下すかもしれない。これは、統計的予測が無菌の実験室条件でのみ有効であることを意味し、突然、以前のようには役に立たなくなってしまうことを意味している。」
1990年から2006年の間に『Information Systems Research』と『MIS Quarterly』に掲載された1072本の論文を調査したところ、予測的な主張を試みた経験的な論文は52本のみで、そのうち適切な予測モデリングやテストを実施したのは7本のみであった。