予測解析

予測分析 (よそくぶんせき、英: predictive analytics)は、データマイニング、、機械学習などのさまざまな統計手法を包含しており、現在および過去の事実を分析して、将来または未知のイベントについて予測を行う。 ビジネスにおいては、予測モデルは、履歴データや取引データに見られるパターンを利用して、リスクと機会を特定する。予測モデルは、多くの要因間の関係を把握することで、特定の条件集合に関連したリスクや可能性の評価を可能にし、取引候補の意思決定を導く。 これらの技術的アプローチの定義的な効果のねらいは、マーケティング、信用リスク評価、不正検出、製造、ヘルスケア、法執行機関を含む政府の業務など、多数の個人にまたがる組織プロセスを決定、情報提供、影響を与えるために、予測分析が各個体（顧客、従業員、医療患者、製品SKU、車両、コンポーネント、機械、またはその他の組織単位）に対して予測スコア（確率）を提供することである。 予測分析は、保険数理、 マーケティング、 経営管理、スポーツ/、 保険、電気通信、 小売、 旅行、 、 ヘルスケア、児童保護、 医薬品、 、 ソーシャルネットワーキングなどの分野で使用される。 最もよく知られている応用例の1つは、ビジネス管理全体で使用されるである。スコアリングモデルは、顧客の信用履歴、ローン申請、顧客データなどを処理して、将来のクレジット支払いを予定どおりに行う可能性によって個人をランク付けする。