预测未来一直是个冒险的想法。所幸的是，预测分析技术的出现，让用户能够根据历史数据和分析技术（如统计建模和机器学习）预测未来结果，这使得预测结果和预期趋势比以前更加可靠了。

尽管如此，与任何新兴技术一样，预测分析可能很难充分发挥其潜力。让这一挑战更加复杂的是，由于策略不完善或者预测分析工具的滥用所导致的不准确或误导性结果，可能在几周、几个月甚至几年内都不会很明显。

预测分析有潜力彻底改变各种行业和各种运营方式，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。人工智能网络技术公司Mist Systems首席技术官、联合创始人Bob Friday表示：“深度学习和预测性人工智能分析将改变我们社会的各个阶段，可以与互联网和移动蜂窝技术带来的变革相提并论。”

以下这7个技巧可以帮助你的企业组织充分利用预测分析计划。

1、能够得到高质量、易于理解的数据

从认知方法论的角度上，说说我个人的观点。

预测未来的方法论

苏格拉底曾说，我比别人知道得多的，不过是我知道自己无知。未来对所有人来说都是无知。预测未来就是通过已知探索无知的过程。预测未来的方法通常有两个层次，一是直观经验法，假定事物在不断重复某些直观的经验，比如，使用统计学预测股市行情。另一个是逻辑分析法，通过建立逻辑体系找出变化规律，比如，门捷列夫发现了元素周期，从而引导人们找到了很多未知元素。直观经验法用得最为普遍，但并不解决问题，还容易导致谬误，八卦算命就是一个失败的例子。逻辑分析法，则是目前最可靠的探索未来的手段。铺垫完毕，以下进入正题。

大数据分析的现状

大数据分析开始于数据挖掘，因为帮助沃尔玛找出了隐藏在啤酒和尿不湿背后的关联性被人们推崇。但是大数据探索未知的方法仍然停留在直观经验法的层面上。为什么这么说呢？在前面的例子中，大数据找到的是关联性，而不是这种关联性背后的因果关系。从而大数据分析得出的结论只能用于相同已知对象，而无法扩展到未知世界。大数据结合人工智能，深度学习之后会不会提升一下层次呢？至少目前还看不出任何可能。因为，人工智能，深度学习本身也还没有脱离直观经验的层面，这些技术只是用来提高大数据分析的效率和准确度。简单地说，直接用大数据分析预测未来跟八卦算命并没有本质上的区别。

如果先建立逻辑体系，再用大数据分析寻找和已知因果关系相关联的数据这种应用还是相当靠谱的。

将来的变化是无法预测的，在大数据可视化时期，真正能预测的是个人的行为。计算机比我们理解本人，能够预知每个人将来会做出怎样的决策。随着科技的开展，我们有足够存储资源来存储一切的数据，我们有逐步成熟的技术来剖析这些数据间的关系，快速准确地预测出将来的开展趋向。

近两年来，大数据被公众普遍讨论，以至成为不少商家宣传营销的卖点。无须置疑，智能设备的开展和提高，使海量的数据采集成为可能。但大数据并不是单纯的“数据大”，它更包含着一种计算和思想方式的转变，想要发挥出大数据的洞察力，还面临着采集、管理、剖析数据的应战。大数据魔镜是社会的一种新型才能：以一种史无前例的方式，经过对海量数据停止剖析，取得宏大价值的产品和效劳，或深入的洞见。大数据包含的发现事实、发掘价值、预测将来的洞察力，也是各色大数据营销的理论动身点。目前，我们的行为数据化，且数据资产化后，这势必将衍生出更多创新的商业形式。在互联网时期却不同，你在网上留下的每个脚印，一定水平上代表了你需求什么。人们在网上的各类举措汇集了大量他们的“先兆性”行为数据，当企业把这些数据搜集起来，就可发现背后的规律，经过进一步剖析便可快速获取影响将来的信息。这就意味着，借助大数据技术，公司能够比以往任何时分都愈加理解消费者，那些具有消费者并能洞悉消费者行为的公司，将成为赢家。