预测分析是一种做出明智决策的科学。它可将现在的数据转化成未来的预测事件，并通过直接指导单个决策使用预测到的信息。
做出正确的业务决策（尤其是在涉及客户行为时）需要具有驾驭复杂性的能力。需要考虑上百种或上千种要素，以及全球成千上万的客户时，人们不能“关联各要素”做出理想的决策。而预测分析可按科学的方法关联各要素，从而指导决策获得成功。
预测分析是一种涵盖许多分析技术的方法。下面是三种主要的可有效改善决策的预测分析方式：
预测模型分析过去的行为，“预测”客户在以后可能表现出来的特定行为，例如可能出现的磨损消费。此类别还包括通过“检测”细微的数据类型回答客户行为问题的模型，如欺诈检测模型。
预测模型通常会嵌入运作流程，在实时事务中激活。此类模型可按单独类型分析历史交易数据：欺诈事务的具体表现，危险客户的具体表现，可能要更换供应商的客户的具体表现。 此类分析可权衡数百种数据之间的关系，分离出每个客户的风险或潜在风险，以此引导客户采取措施。
与预测单个客户行为的预测模型（如信贷风险）不同，描述性模型可确定客户或产品之间的许多不同关系。描述性模型以常用于客户或潜在客户分组的方式“描述”数据中的关系。
例如，描述性模型可将客户分类为各种不同购买类型的组。这在应用营销策略或确定价格敏感度时很有用。
决策模型预测复杂决策结果的方式与预测模型预测客户行为的方式基本相同。通过映射所有决策要素（已知数据、决策和决策的预测结果）之间的关系，决策模型可预测在给定操作的情况下将发生的结果。
在推出新服务或策略前，决策模型还可“模拟”数量、反应和风险的变化，例如，“如果降价 5%，会发生什么情况？降价 10% 又会发生什么情况？”您可在短期内运行数百次此类模拟，而无需采用实际测试来挖掘更多可能性。
优化与决策建模结合有助于生成确定对每个客户或交易采取的措施的决策策略，这样可优化结果并满足定义的限制。
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准确性 |
预测分析用科学代替猜测行为。通过权衡数十多或数百个变量，为您提供了更相关、更准确的信息，以便了解客户和具体措施对成功的影响。 |
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一致性 |
预测分析依托数学技术,效果一致而可靠。其一致而客观的决策比人为主观决策更公正可信，可帮助您控制决策和结果。 |
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灵活性 |
企业使用分析可做出更可信的决策，并可迅速探知新策略的影响。预测分析可提高市场反应灵敏度，改善客户服务，提高新市场赢利能力。 |
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速度 |
分析通常在“实时”交易期间，以市场公认的准确性和难以置信的速度，回答复杂的问题和处理交易。过去需要数小时或数日才能完成的决策，现在只需几分钟或几毫秒即可完成。 |
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成本 |
使用分析信息，企业可更准确地测定业务风险，并减少损失。模型还可立即执行分析，分析速度远比个人分析快，从而节省了员工花费在日常决策上的时间。 |
消费贷款
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