预测性分析是一种数据分析类型，它推荐具体的行动以实现期望的结果。与描述性分析（解释发生了什么）或预测性分析（预测可能发生什么）不同，预测性分析侧重于通过组合数据、算法和业务规则来确定最佳行动方案。它使用优化、模拟和决策建模等技术来评估多个场景并提供可操作的建议。 例如，它可能会建议实时调整定价策略或重新分配资源以最大限度地降低成本，同时满足需求。
企业可以通过做出直接符合其目标的数据驱动决策，从预测性分析中受益。例如，物流公司可以使用它来优化交付路线，方法是考虑交通、燃料成本和交付窗口等变量。该系统可能会建议重新安排卡车路线以避免延误，或者合并货运以降低费用。 同样，在制造业中，预测性分析可以平衡生产计划、库存水平和机器维护，以避免停机。 通过自动化复杂的决策过程，企业可以减少人为错误，并更快地响应不断变化的情况，从而提高效率并节省成本。
对于开发人员来说，实施预测性分析涉及集成优化库（例如 Google 的 OR-Tools）、机器学习模型和实时数据管道。 一种常见的方法是将业务问题构建为数学优化任务（例如，最大限度地降低成本或最大限度地提高收入），并使用线性规划或基于约束的算法来解决这些问题。 例如，零售开发人员可能会构建一个系统，该系统根据库存水平和客户行为动态调整在线产品推荐。 挑战包括确保数据质量、处理计算复杂性以及将结果集成到现有工作流程中。 Python 的 PuLP 等工具或 IBM Decision Optimization 等商业平台可以简化开发，但成功取决于将技术模型与业务约束和目标保持一致。