数据科学和预测分析市场规模和份额，按组件（解决方案、服务）、应用程序（财务风险分析、营销和销售分析、客户分析、供应链分析）-全球供需分析、增长预测、2025 年统计报告- 2037

增长动力

• 人工智能和物联网技术的应用——人工智能的预测分析特别有效，因为它使用当前数据并从中提取巨大的价值。人工智能支持的高级分析可以预测目标受众有兴趣购买或消费哪些产品或服务。当代技术的发展及其应用推动了行业的发展。物联网也使任何行业都能获取大量数据。多媒体和社交媒体已经生成了大量数据，企业正在使用数据科学、预测分析和技术来分析这些海量信息，以便为未来提供更准确的结果。
• 大数据技术的应用——大数据技术和其他新兴技术产生预测结果的能力已导致数据科学和预测分析业务的显著扩张。组织收集的数据量非常大，并且还在不断增长。现在企业已经意识到分析方法，他们正在使用这些数据来预测未来，这有助于数据科学和预测分析行业的发展。此外，由于对收集、处理和分析大量有组织和非结构化数据的需求增加，对预测分析的需求也在增长。
• 互联和集成技术的使用日益广泛，互联网普及率不断提高-互联网的普及和各种访问方式的出现，产生了大量的数据。高速互联网服务将因此而发展和扩展。全球化和经济扩张也是推动全球数据生成量增加的主要因素。

挑战

• 准确性取决于所使用的参考数据——使用数据科学和预测分析来预测未来趋势。软件处理复杂且大量的数据以获得所需的输出。此方法使用历史数据提供未来的发现。结果是使用可用数据生成的，其正确性取决于数据作为参考的准确程度。分析算法根据可用数据构建模型，数据的缺陷会导致模型的缺陷。这种不确定性和依赖性可能会阻碍预测期内数据科学和预测分析市场的增长。
• 预测分析的采用进展缓慢。
• 区域数据规律的变化导致预测模型的耗时重新配置。