人工智能得以让我们更准确地预见未来
尽管描述性和诊断性分析一直是每个商业智能系统的核心，但其最终目的都是通过历史数据去洞察未来。在人工智能之前，回归或自回归移动平均模型（ARIMA）等统计方法也能帮助我们预测未来，但人工智能的两个优势可以让我们对未来的预测更加准确。
人工智能可以通过更多的数据和更少的人工监督来产生更好的预测
人工智能的将老派技术，比如线性回归，应用于多维空间，并结合随机算法，比如梯度下降，在非常复杂的空间中快速找到最优解，无需大量的人工监督；专门为时间序列预测设计的算法能够识别海量时间序列数据中的模式。AI尝试通过特征选择和最小化损失函数来优化预测，这可以使用较短的时间进行更好的预测；更复杂的非线性模型可以产生更精细的结果，并最终产生更好的预测结果。
Al 可以进行大规模计算预测，以优化决策
相比预测下一季度的总客户数，计算出现有客户的流失可能性将有利于我们做出更正确的决策。有了这些信息，我们不仅能够得知哪些客户可能在下个月流失，还可以优化我们的决策，比如：针对所有下个月可能流失的客户中，应该选择哪些作为营销活动的目标，从而避免大量的客户流失？将机器学习与商业智能相结合，将会为组织创造出巨大的价值主张。
如果我们能预测未来，就可以在当下做出更好的决定
商业环境不断变化，企业可能面临市场萎缩、竞争加剧等风险，通过对未来的预测，企业有机会提前准备，制定灵活的应对措施，减少损失。同时，对未来的洞察还可以帮助企业创新——通过分析未来的趋势和技术发展，企业有机会发现新兴市场和新的商机，从而加速创新进程，保持竞争力。
数据分析
也被组织称为商业分析——是利用数据回答问题、识别趋势和提取见解的过程。这些见解对组织非常有价值，因为它们有助于推动决策和战略制定。
Descriptive Analytics
描述性分析是一种用统计方法解释数据的方法，用于分析历史数据以识别模式和关系，我们主要用它来回答“发生了什么？”
Diagnostic Analytics
诊断分析是一种高级分析方法，它通过钻取、数据发现、数据挖掘和相关性等技术来检查数据或内容，我们主要用它来回答“为什么会发生这种情况？”
Predictive Analytics
预测性分析是利用数据来预测未来趋势和事件的一种方法。它使用历史数据来预测可能的情况，以帮助做出战略决策。我们主要用它来回答“未来将会发生什么？”
Prescriptive Analytics
指导性分析是使用数据来确定最佳行动方案的过程。通过考虑所有相关因素，这种类型的分析会提供下一步的建议。指导性分析是数据驱动决策的重要工具，我们主要用它来回答“接下来我们应该做什么？”
数据分析的应用场景
