预测分析是一种使用数据、统计算法和机器学习技术来识别模式并基于历史和当前数据预测未来结果的方法。它涉及分析现有数据集以构建模型，从而估计特定事件或趋势的可能性。例如，开发人员可以使用预测分析来预测订阅服务中的用户流失，预测制造系统中的设备故障或估计电子商务平台的销售额。核心思想是通过识别变量之间的关系并将其推断到未来，将原始数据转化为可操作的见解。
该过程通常从数据收集和预处理开始。开发人员从数据库、日志、API 或传感器等来源收集结构化或非结构化数据。这些数据经过清理（处理缺失值、异常值）并转换为适合建模的格式。例如，时间序列数据可以聚合为每小时间隔，或者文本数据可以使用 TF-IDF 等技术转换为数值特征。接下来，特征工程至关重要：选择或创建最能代表问题的变量（例如，用户参与度指标、交易频率）。一个常见的例子是训练一个模型，使用登录频率、支持工单历史记录和购买模式等特征来预测客户流失。Python 的 pandas 或 SQL 等工具通常在此处使用。
准备好数据后，开发人员训练机器学习模型，例如回归、决策树或神经网络。该模型从历史数据中学习模式 - 例如，识别出在一个月内提交超过三个支持工单的用户有 80% 的可能性取消订阅。该模型使用交叉验证等技术进行验证，以确保其能很好地推广到新数据。部署后，该模型会对新数据进行预测（例如，实时标记有风险的用户）。scikit-learn、TensorFlow 或云服务 (AWS SageMaker) 等工具简化了实施。主要挑战包括避免过度拟合、确保数据质量以及随着模式随时间推移而更新模型。对于开发人员来说，通过 API 或批处理管道将这些模型集成到应用程序中是一项常见的任务。