预测分析通过模型定义结果以回答“可能会发生什么？”这个问题。通过这样做，企业可以超越被动策略，朝着积极的结果迈进，实现业务目标并降低风险。预测分析概率模型从历史数据、传感器数据和事件数据流中触发，包括特定客户行为和全球新闻（例如公司合并或意外天气事件），作为子领域机器学习，这种分析模型可以描述在生成预测后几秒钟甚至几毫秒内可能发生的事情，从而赋予预测分析强大的力量。

预测分析用例包括：
1、预测需求 和价格曲线
2、防止流失
3、处理维护要求
4、识别高危人群（例如高危患者或潜在谋杀受害者）

谨防从不足的数据集和未考虑的变量中制作预测分析模型。例如，在 2008-2009 年的金融危机期间，预测分析用例没有考虑房价下跌，导致对抵押贷款还款的评估不准确。

预测分析的其他定义包括：
1、过去表现的简单预测模型已被用于确定未来结果。
2、数据分析和商业智能的子领域，处理对过去事件的深入分析和对未来事件的预测。
3、通过整合数据挖掘、机器学习、统计建模和其他数据技术进行预测。
4、应用程序或系统可以看到时间和地点的模式，为用户提供远见（即哥伦比亚谋杀案增加的时间和地点）。

企业使用预测分析来：
1、确定主要市场。
2、处理和降低风险。
3、突出显示新收入领域。
4、留住尊贵的客户。
5、提供定制的产品和服务。
6、控制质量。
7、评估营销活动。

商业联合会数据分析专业委员会