预测分析和人工智能通过结合历史数据分析和机器学习技术来预测未来结果。 预测分析识别数据中的模式以做出明智的预测，而人工智能，特别是机器学习，可以自动改进这些预测。 例如，一家零售公司可能会使用历史销售数据（预测分析）来预测需求，然后应用神经网络等人工智能模型，根据天气或社交媒体趋势等实时因素调整预测。 这种协同作用使系统能够动态适应，随着更多数据的可用，提高准确性。
人工智能通过处理复杂的非结构化数据并实现实时处理来增强预测分析。 预测分析中的传统统计模型通常依赖于结构化数据和预定义的规则，这可能会限制其范围。 深度学习等人工智能技术可以处理非结构化数据（例如，文本、图像）并揭示更简单的模型可能遗漏的非线性关系。 例如，在医疗保健领域，使用人工智能将患者记录（结构化数据）与医学影像（非结构化数据）相结合，可以更准确地预测疾病进展。 开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这一点，以构建可以无缝集成各种数据源的模型。
这种协作还简化了模型维护和可扩展性。 预测分析系统需要不断更新，因为数据模式会发生变化，但人工智能可以自动进行重新训练和优化。 例如，使用逻辑回归（预测分析）的欺诈检测系统最初可能会根据历史规则标记可疑交易。 通过集成人工智能，系统可以从新的欺诈模式中学习，并调整检测阈值，而无需人工干预。 scikit-learn 或 AutoML 平台等工具使开发人员能够部署混合管道，在这些管道中，预测模型可以自主演变。 这减少了技术债务并确保系统在条件变化时保持有效，这使得这种组合在金融或网络安全等快节奏的领域中尤其有价值。