传统的BI/' target='_blank'>商业智能和（数据挖掘）软件能很好地告诉你曾经到过的位置。相比之下, 预测分析使用数据模式做出前瞻性预测, 指导你下一步应该去哪里。对寻求企业应用程序机会以及社交媒体趋势挑战的创业公司来说这是一个崭新的世界。 根据Eric Siegel在他的新书《预测分析》中说，能预测谁会点击, 购买, 撒谎, 或死亡是一种能量。他称他的书是入门级的，长春网站优化，但他的现实生活中的例子说明了如何更好的预测分析来释放数据的力量,以及“大数据”在学习中如何体现了非凡的丰富的经验。 Eric提供许多潜在和实际应用领域预测分析的时机已经成熟的例子, 但是我的观点是聪明的企业家可以推断成百上千的例子, 只等着被开发利用。这里有十个例子来启动你的创造性思维: ●有针对性的直销。面临的挑战是通过整合多个网络和社会媒体交互的客户数据提高响应率和传播客户的单一视图。然后公司可以通过严密的客户群体定义，位置或交付渠道确定促销有效性。 ●预测广告目标。每个人都想知道网上的哪个广告客户最可能点击。然后他们根据点击的可能性,以及它的赞助商支付的奖金可以显示最好的广告。这是双赢，长春制作网站，因为消费者讨厌面对与他们毫不相干的广告。 ●欺诈检测。我们都想知道哪些交易或申请信贷、福利、补偿、退款等是虚假的。业务的另一边, 企业需要最小化假的保险索赔, 不准确的信贷申请和假身份。 ●投资风险管理。无论你是否正在考虑投资一家你最欣赏的创业公司，或者公共交换一支鲜为人知的股票，没有预测分析这里面的“大数据”不可能被你评估。公司在合作伙伴和收购候选人, 甚至供应商上需要相同的服务。 ●利用流失模式的客户维系。每个企业都想要预测哪些客户是要离开的, 原因是什么, 这样他们可以有目标的做维系的工作。新的一次性客户可能被鼓励返回。没有目标预测, 维系活动的成本可能大于收益。 ●电影推荐。电影的选择, 或者推荐给客户, 基于过去的评论, 相关兴趣, 或对Twitter评论的分析。在电影制作方面, 是时候开始根据类似电影的反应分析电影脚本，预测票房收入做和主打的城市。 ●教育—引导学生有针对性的学习。每一个问答节目迷都想要一些指导, 关于哪些问题领域需要更多的研究, 每个学生需要帮助如何将有限的学习时间花的更有效。学校需要相同的分析提供更有效的教学媒体和技术。 ●利用说服选民建模的政治竞选。我相信每位竞选者都想知道哪些选民将被特定的联系, 比如电话, 敲门, 传单, 或者电视广告积极的说服。我们宁愿不要被多种错误的联系所打扰。 ●临床决策支持系统。在医疗成本不断升级的今天, 比以往更重要的是确定哪些病人有风险患上某些疾病，如糖尿病、哮喘、心脏病和其他终生的疾病。此外, 预测分析可以帮助在护理上做出最好的医疗决策。 ●保险和抵押贷款承销。预测分析将使汽车保险公司准确地针对每辆汽车和司机确定一个合理的溢价, 这有助于他们的底线,以及我们的。一个金融实体需要相同的能力,更准确地评估借款人的支付能力才批准抵押贷款。 一些专家小组预测分析在新的术语“业务分析”上打算定义一个涵盖性术语包括数据仓库、商业智能、企业信息管理、企业绩效管理和分析应用程序。但无论名字是什么, 机会仍然存在, 并且大有机会。 根据Gartner最近的一份报告, 商业智能市场每年增长百分之九, 2014年将超过800亿年的美元, 到那时其中约50%来自预测分析。尽管如此, 对你来说最好的机会仍然是你所爱的和最了解的，而其他人尚未知道的。可能性是无限的,那么你为什么不开始呢? (责任编辑：ioter)