年的安置数据训练其模型然后使用输入到公共门户的新学生数据，预测学生将在何处被录取并在学业上取得成功。 每年更新的预测分析模型根据成绩和对不同音乐或艺术风格的接触等因素，为学生提供一份简单的推荐学校列表。 该模型考虑了过去的展示位置是毕业还是获奖。 多合一利基提供商 服务于一个狭窄的市场：体育场馆。因为他们使用相对一致的数据集 季票、特许权和纪念品销售 他们了解业务问题、数据结果和相关可视化的范围。 这种一致性激励像 这样的小众供。

应商开发专有仪表板以推

广给所有客户仪表板 编译粉丝数据以部署预测消息。 该界面允许 的团队将数据科学置于后台： 机器学习的秘密在于当你在幕后得到提示时。 的目标（以及 对他在晚宴上的角色的解释）是 帮助球队卖出更多门票和热狗 。 工作中的预测分析 挖掘历 智利手机号码清单 史数据以了解在美国职业足球大联盟场馆，哪些优惠券最常被用热狗购买。 如果顾客购买热狗，店员会提示询问顾客是否想添加最受欢迎的伴奏。该建议（对粉丝欲望的预测）会根据其他变量而变化 预测考虑了 多个数据集。

从季票持有者的住所到天

气的一切 以定制比赛前、比赛中和比赛后的信息。 例如，在寒冷天气的比赛中， 可以使用量身定制的优惠券自动推送通知，例如四口之家买三送一的热巧克力。 无论解决方案是内部管理还是外部管理，它们在企业业务中一直很常见。 企业级的预测分析用例 大型组织的营销部门多年来一直使用预测分析： 自动交易者。 使用来自其每月 万访客的数据来更好地了解有时漫长的客户旅程。他们根据搜索行为建立了倾向模型，并创造了高价值的 DW 引线 相似受众社论家法国出版。