Analisis prediktif memperkirakan hasil di masa depan menggunakan data historis. Analisis ini menjawab pertanyaan: apa yang kemungkinan akan terjadi? Seorang pengecer memprediksi permintaan produk di kuartal berikutnya. Sebuah bank memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan akan gagal bayar pinjaman. Sebuah rumah sakit memprediksi pasien mana yang berisiko dirawat kembali. Prediksi tersebut bersifat probabilistik. Prediksi tersebut disertai dengan tingkat kepercayaan, bukan jaminan. Model yang memprediksi tingkat pelanggan yang berhenti berlangganan dengan akurasi 80 persen akan salah 20 persen dari waktu. Nilainya terletak pada bertindak berdasarkan probabilitas, bukan pada mengharapkan kepastian.

Teknik-teknik tersebut berkisar dari regresi sederhana hingga pembelajaran mesin yang kompleks. Model regresi menemukan hubungan antar variabel dan memprediksi hasil numerik. Model klasifikasi memprediksi kategori, seperti pelanggan yang berhenti berlangganan atau tidak. Model deret waktu memprediksi nilai dari waktu ke waktu, dengan memperhitungkan musiman dan tren. Jaringan saraf menangani pola kompleks dalam kumpulan data besar. Kualitas prediksi bergantung pada kualitas data dan relevansi fitur. Model yang dilatih dengan data usang memprediksi masa lalu, bukan masa depan. Model dengan data pelatihan yang bias menghasilkan prediksi yang bias. Pemilihan fitur sama pentingnya dengan pemilihan algoritma. Model yang paling canggih pun tidak dapat mengkompensasi input yang hilang atau tidak relevan. Analisis prediktif sangat ampuh. Namun, mudah juga untuk disalahgunakan. Prediksi bukanlah keputusan. Prediksi adalah input untuk sebuah keputusan.

Teknik prediksi

• Regresi — memprediksi nilai numerik
• Klasifikasi — memprediksi kategori
• Deret waktu — perkiraan tren dan musiman
• Jaringan saraf — pengenalan pola kompleks
• Metode ensemble — menggabungkan beberapa model

Analisis prediktif berorientasi ke masa depan. Pandangan ini selalu tidak pasti. Nilainya terletak pada persiapan untuk apa yang kemungkinan besar akan terjadi, bukan pada mengetahui apa yang pasti.