预测对数据分析具有非常重要的作用，根据现在和过去的已知数据，对未来进行预测，减少对未来的不确定性，实现合理规划、理性决策的目的。利用数据对未来进行预测分析，虽然不能百分百的准确预测，但是有数据理论支撑的趋势预测是客观可靠的。当数据分析的目的涉及未来决策时，就可以大胆使用预测的思路和方法，如企业明年的战略计划、销售计划等。
预测分析的要素
预测分析的实质是根据现在和过去的数据进行未来趋势预测，其中有 3 个关键点：一是数据在时间上的连续性，二是数据的数量，三是数据的全面性，如下图所示。时间点上的数据越多、连续性越高、全面性越好，预测结果越准确。
以销量预测为例，需要收集的数据是现在和过去连续时间段内的销量数据。但是这还不够，影响销量的因素是多种多样的。例如，1 月销量 5 000 千件，价格为 20 元 / 件；2 月销量 6 000 件，价格为 20 元 / 件……此时要预测未来月份的销量，但是售价提高到 50 元 / 件，还能按照过去销量进行预测吗？当然不能。因此，在使用预测思维进行数据分析时，要将目标分析对象最重要的影响因素列出来，查看所收集到的数据中，是否包含了全面的分析数据。如下图所示，通过销量数据可以预测销量波动趋势，加上客流量数据可以预测客流量对销量的影响波动，再加上价格因素对销量的波动影响，三者综合，可得出更为客观的预测分析结果。
预测分析的运用
预测分析的思路可以为各类企业、政府等机构提供确定未来结果的信息，帮助各类机构权衡不同决策方向的效果，并提前采取预防措施。在实际运用中，预测分析的思路主要有以下几个方面的作用。
决策管理
通过预测分析的方法让企业在制定决策前，系统地分析哪些决策最有可能在未来取得成功。在分析过程中，不断优化决策，并解决业务上的问题，实现更科学的客户管理、商品销售和渠道控制，使企业未来的盈利最大化。如今很多企业已经有了专门的数据分析团队，以数据为依据拟定未来的经营战略。
绩效管理
通过数据预测来管控未来绩效，是降低企业风险的一大措施。绩效管理对业务部门、财务部门和市场部门尤为重要。企业的这些相关部门应当具有前瞻性，使用数据预测的方法调整传统的业务模式，满足客户和投资者的需求。目前来看，采取数据预测分析的企业，在绩效管理方面的精准度更高，无论是财务团队还是业务团队，均能做出更合理的绩效考核标准。
成本控制
通过预测分析控制成本，这在制造业中被广泛应用。长久以来，制造业面临着生产过程中的材料成本、机器成本和人工成本的控制难题。如今，许多制造企业的生产管理人员、工程师和质检员都开始学习数据预测分析，并在设备维护、人员控制和材料成本的控制上取得了极大的进步。
犯罪预防
对政府机构来说，维护城市的公共安全，保障执法人员的安全是重要的任务。在过去，犯罪行为很难被预测，只能依靠执法人员的个人直觉和有限的信息来完成任务。现在，各城市增加了监控设施、罪犯信息也被输入计算机统一管理，这些现代化的措施让与犯罪相关的数据收集更加便利，分析这些庞大的数据，不仅有助于了解过去发生了什么犯罪事实，还能帮助预测未来可能出现什么犯罪现象。其原理是，综合分析历史犯罪事实的档案数据、罪犯个人信息、地理位置、天气、日期等信息，从而确定哪些地区是犯罪高发区、哪类人群容易犯罪、哪类情况最可能触发犯罪，以达到实现犯罪预测的目的。
预测分析的主要方法
预测分析的方法有多种，如定性预测法、数学模型法、模拟模型法等。这些方法听起来似乎很复杂，可能会让非科班人员摸不着头脑，那么至少先将预测分析的基本分析思路装进脑海：列出并分析现有数据→寻找计算手段→得出结论。如下图所示，现有数据是每年的利润大小，只有一个变量，于是继续思考如何进行单变量的数据预测（借助网络查询），可以发现利用 TREND 函数就可以解决。
联系客服
