预测建模是指使用数据建模技术来预测未来结果的一种方法。它是企业用以洞悉未来，然后相应地制定针对性计划的有效方式之一。这种方法操作起来不算简便，但准确率高，因此成为企业的常用方法。

简单来说，预测建模是一种统计技术，即运用机器学习和数据挖掘技术，结合历史数据和当前数据来预测未来结果。其工作原理为：分析当前数据和历史数据，然后将分析结果“投射”到一个模型中，预测未来可能出现的结果。预测建模可用于预测任意事务，从TV 收视率、客户下一次购买、信用风险到企业收入等。

预测模型并非一成不变，用户会定期根据底层数据的变化进行验证或修订。换句话说，预测不是一次性任务。预测模型将以历史数据和当前数据为基础“提出”假设，然后在新数据显示发生了变化时重新计算这种“变化”可能对未来结果产生的影响。例如，某软件公司可以针对多个地区的营销支出对历史销售数据建模，基于营销支出的影响创建一个未来收入模型。

大多数预测模型的运行速度很快，往往能实时完成计算。例如，银行和零售商可以快速计算在线抵押或信用卡申请的风险，然后基于预测结果近乎实时地接受或拒绝申请。

有些预测模型（例如在计算生物学(opens in new tab)和量子计算(opens in newtab)领域）则较为复杂，相比信用卡申请风险预测模型，它们通常要花更长时间才能完成计算，但得益于技术（包括计算能力）的进步，其速度相比过去已大大提升。

所幸，我们不需要为每一种应用场景从零创建预测模型。很多预测性分析工具提供了各种适用于广泛用途且经过审核的模型和算法。

预测建模技术一直在不断完善。随着数据量的增长、计算能力的增强、AI 和机器学习功能的发展以及分析技术的整体进步，企业可以使用预测模型创造