预测性分析和描述性分析在数据分析中服务于不同的目的，主要区别在于它们的目标和技术。 描述性分析侧重于总结历史数据以解释发生了什么，而预测性分析使用历史数据来预测未来的结果。 关键的区别在于它们的目标：一个解释过去，另一个估计未来。 两者都依赖于数据，但使用的方法和工具差异很大。
描述性分析是数据分析的基础。它涉及聚合、过滤和可视化数据，以识别模式或趋势。 例如，开发人员可能会使用 SQL 查询来计算每月销售额平均值，或者使用 Tableau 等工具构建仪表板，以显示一段时间内的用户参与度指标。 数据聚合（例如，总和、平均值）或聚类（例如，按地区对客户进行分组）等技术很常见。 这种类型的分析回答了诸如“上周有多少用户登录？”或“哪个产品类别产生的收入最高？”之类的问题。 使用基本查询或 BI 工具可以轻松实现，并且不需要复杂的建模。 但是，它仅限于事后分析——它无法解释为什么会发生某些事情或接下来会发生什么。
相比之下，预测性分析使用统计模型和机器学习来预测未来事件。 例如，开发人员可能会使用 scikit-learn 在 Python 中训练回归模型，以根据历史趋势预测季度销售额，或者构建分类模型来预测客户流失。 这些模型需要干净、结构化的数据，并且通常涉及诸如特征工程、模型训练和验证之类的步骤。 虽然描述性分析可能会显示上个月的销售额下降了 20%，但预测性分析可以根据季节性或营销支出等因素来估计下个季度再次下降的可能性。 但是，预测是概率性的——它们提供估计值，而不是保证。 实施预测性分析需要熟悉算法（例如，决策树、神经网络）和 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，这使得它比描述性分析更需要资源。
在实践中，这些方法相互补充。 例如，电子商务平台可能会使用描述性分析来报告每日销售额和用户行为，然后应用预测性分析来预测库存需求或推荐产品。 从事这些系统的开发人员需要了解两者：描述性分析用于调试数据管道或验证输入，预测性分析用于部署和监控模型。 它们之间的选择取决于问题——目标是告知利益相关者过去的表现，还是支持关于未来的数据驱动决策。