预测分析通过使用历史数据和统计模型来预测未来结果，从而改进决策，从而实现主动和知情的选择。它的工作原理是识别现有数据中的模式，训练模型以识别这些趋势，并将它们应用于新数据以预测接下来可能发生的事情。 对于开发人员来说，这意味着构建将原始数据转化为可操作见解的系统，从而减少对猜测的依赖。 例如，开发人员可能会创建一个模型，根据历史流量模式预测服务器负载，从而使公司能够在激增发生之前有效地分配资源。
一个关键优势是能够自动化数据驱动的决策。 开发人员可以将预测模型直接集成到应用程序中，从而实现实时响应。 考虑一个使用推荐引擎的电子商务平台：通过分析用户行为、购买历史和产品趋势，模型可以预测客户接下来可能购买哪些商品。 这可以自动决定显示什么，从而在无需人工干预的情况下增加销售额。 同样，在欺诈检测中，在过去欺诈交易中训练的模型可以自动标记可疑活动，从而使安全团队能够优先进行调查。
预测分析还有助于量化风险和不确定性。 模型不是做出二元的是/否决策，而是输出概率，开发人员可以使用这些概率来创建细致的策略。 例如，物流公司可能会使用预测性维护来估计车辆发生故障的可能性。 开发人员可以构建一个仪表板，显示下个月发生故障风险 > 30% 的卡车，从而使管理人员能够仅在需要的地方安排维护。 这种方法平衡了成本节约和可靠性。 通过提供清晰的数值见解，预测分析可以帮助技术团队使用客观指标而不是主观意见，向利益相关者证明决策的合理性。