解析留学热门专业：数据分析中什么是预测性分析？
随着数据分析专业在国内外的火爆，越来越多的小伙伴开始关注起这个专业。那今天，我们就一起来聊一聊商业分析和其中的预测性分析。
数据分析，是一种通过分析数据来回答问题、识别趋势、提供洞见的技术。它能够为你提供充足的信息来制定战略并做出有影响力的商业决策。
数据分析的主要类型有4种：
描述性分析，用来回答关于“发生了什么”的一类问题。
诊断性分析，用来回答关于“为什么会发生”的一类问题。
规范性分析，用来回答关于“接下来该如何去做”的一类问题。
预测性分析，用来回答关于“未来可能会发生什么”的一类问题。
预测未来事件和趋势的能力在各行各业都至关重要。事实上，生活中预测性分析的出现比你以为的更加频繁，从每日天气预报，到算法驱动的医学进步。下文是关于预测性分析的概览，帮助你步入以数据为依据的战略制定和决策制定之路。
什么是预测性分析？
如前所述，预测性分析是使用数据来预测未来的趋势和发生时间。它使用历史数据来预测有助于推动战略决策的各种可能情形。
预测可能是针对近期的，比如，预测当天晚些时候某台设备发生故障的概率；也可能是针对远期的，比如对于公司明年现金流的预测。
预测性分析可以通过人工进行，也可以使用机器学习的算法。无论使用任何一种方法，都需要历史数据来进行对未来的假设。
预测分析的工具之一是回归分析，它可以确定两个变量之间的关系(一元线性回归)，或者多个变量之间的关系(多元线性回归)。这种因变量与自变量之间的关系可以用数学等式来衡量，并可以预测出当自变量变化时，因变量将会如何变化。
“回归分析帮助我们更好地了解变量关系的结构，并可以衡量数据和这种关系的拟合程度。这种洞见对于分析历史趋势和对未来预测有着非常大的价值”哈佛商学院教授Jan Hammond解释道，他所教授的商业分析课程是 Credential of Readiness(CORe)项目中三门课程的一门。
预测可以帮助你进行更好的制定决策和制定基于数据的策略。下面是几个可以用在组织机构的预测分析的例子：
财务：预测未来的现金流
每一个商业组织都需要进行定期的财务会计记录，而预测性分析可以在预测你所在组织未来的财务健康方面扮演重要角色。使用来自过去财务报告的历史数据，以及更广泛的行业数据，你可以预测销售、收入和支出，以预测未来并做出决策。
哈佛商学院的教授V.G. Narayanan提到预测在CORe项目的财务会计课中的重要性。“经理们需要向前看，为他们所效力的商业组织的财务健康做出规划。无论你在哪一个领域工作，商业运营中都会有相当多的不确定性存在。”
接下来小编就为同学们推荐一波优质的英国会计专业院校，帮助大家在未来留学过程中有更多的参考。
帝国理工学院
帝国理工学院的Finance & Accounting项目是一项获得CIMA 认证的为期一年的全日制课程。此项目的核心课程包括Financial Accounting、Corporate Strategy and Management Accounting等课程。想要在会计、股票研究分析、投行、财务部或四大银行之一等领域工作的人可以申请此项目。
学费：£39,000
入学要求：
成绩不低于2:1，且有足够的定量背景；
GMAT 650分以上会给同学们的申请加分。
曼彻斯特大学
曼彻斯特大学目前开设两个会计学相关的硕士项目：
MSc Accounting
MSc Accounting & Finance
MSc Accounting
曼大的MSc Accounting项目会让同学们对会计的理论及实践有着更深一步的理解。核心课程包括Advanced Management Accounting、Corporate Financial Reporting、Qualitative Research Methods等。同时，此项目还会与Kaplan Schweser进行合作，帮助同学们准备CFA考试；与Amplify Trading合作，为同学们提供为期一周的交易训练营。
学费：£32,000
入学要求：
优先接受本科专业为会计学的申请人；但同时接受本科专业为business administration/ business management /commerce / economics；
成绩不低于2:1
GMAT高分会给申请加分
MSc Accounting & Finance
曼大的MSc Accounting& Finance项目是被英国特许管理会计师协会（CIMA）所认证的。此项目会让同学们对实证研究、会计与金融实践等有更多的了解。核心课程包括Asset Pricing、Cross Sectional Econometrics、Corporate Financial Reporting等。
学费：£32,000
入学要求：
具有会计与金融相关背景及相关课程；
成绩不低于2:1；
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参考文章：
https://online.hbs.edu/blog/post/predictive-analytics
撰稿：Ivy
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