Scopo di questa analisi è determinare quale informazione è correlata al fenomeno, in modo da poter rispondere alle domande volte a scoprire il perché un dato avvenimento è accaduto.

Ad esempio:

• Perché le vendite del 2° quadrimestre sono inferiori a quelle del 1°?
• Perché ci sono state più chiamate di supporto provenienti dalla regione orientale rispetto a quella occidentale?
• Perché c’è stato un aumento dei tassi di riammissione dei pazienti negli ultimi tre mesi?

L’analisi diagnostica fornisce informazioni di maggior valore rispetto all’analisi descrittiva ma richiede competenze maggiori.

Con l’analisi predittiva, l’informazione si arricchisce di significato per generare conoscenza, esprimendo il modo in cui l’informazione è correlata.

Le domande sono generalmente formulate usando una logica “Che cosa-Se (What-if)”, come:

• Quali probabilità ci sono che un cliente non saldi un prestito se ha saltato una rata mensile?
• Quale sarà il tasso di sopravvivenza del paziente se viene somministrato il farmaco B invece del farmaco A?
• Se un cliente ha acquistato i prodotti A e B, quali sono le probabilità che acquisti anche il prodotto C?

L’analisi predittiva cerca di predire gli esiti degli eventi, e le previsioni sono formulate sulla base di modelli, tendenze ed eccezioni riscontrate nei dati storici ed attuali.

L’accento viene messo non solo su quali azioni prescritte è meglio seguire, ma sul perché è opportuno farlo.
In sostanza, l’analisi prescrittiva fornisce risultati sui quali si può ragionare poiché contengono elementi utili alla comprensione di una situazione.

Quindi, questo tipo di analisi può essere usato per ottenere un vantaggio o mitigare un rischio.
Alcune domande tipo:

• Fra tre farmaci, quale fornisce i risultati migliori?
• Qual è il momento migliore per negoziare un determinato titolo?

L’analisi prescrittiva fornisce più valore informativo di qualsiasi altro tipo di analisi e, quindi, richiede le competenze e gli strumenti software più avanzati.