监督式和非监督式预测分析的主要区别在于它们如何使用数据来构建模型。在监督学习中，模型在标记数据上进行训练，其中每个输入示例都与已知的输出配对。目标是学习从输入到输出的映射，从而能够在新的、未见过的数据上进行预测。例如，垃圾邮件检测模型可以在标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件上进行训练，以对未来的电子邮件进行分类。常用的算法包括用于数值预测的线性回归以及用于分类任务的决策树或神经网络。这里的关键是模型旨在预测的明确目标变量的存在。
相比之下，非监督学习使用未标记的数据，这意味着没有预定义的输出来指导模型。相反，该算法识别数据本身中的模式或结构。诸如 k-means 之类的聚类算法对相似的数据点进行分组，而诸如 Apriori 之类的关联技术则查找变量之间的关系（例如，经常一起购买的产品）。例如，零售商可能会使用聚类来根据购买行为对客户进行细分，而无需事先了解客户类别。重点从预测转移到探索，揭示可能为业务战略或进一步分析提供信息的隐藏见解。
两者之间的选择取决于问题和数据的可用性。当您拥有标记数据和特定的预测目标（例如预测销售额或诊断医疗状况）时，监督学习是理想的选择。但是，标记数据可能既耗时又昂贵。当标签不可用时，非监督学习更加灵活，但解释结果需要领域专业知识——聚类或关联可能并不总是与现实世界的概念相符。半监督学习等混合方法也可以通过将有限的标记数据与更大的未标记数据集一起使用来弥合差距。开发人员应优先考虑了解问题的需求和数据约束，以选择正确的方法。