數據科學和預測分析市場規模和份額，按組成部分（解決方案、服務）；應用程式（財務風險分析、行銷和銷售分析、客戶分析、供應鏈分析）- 全球供需分析、成長預測、統計報告 2023-2035

成長動力

• 人工智慧和物聯網技術的採用-人工智慧的預測分析特別有效，因為它使用當前數據並從中提取巨大的價值。人工智慧支援的高階分析可以預測目標受眾有興趣購買或消費哪些產品或服務。當代技術的發展及其使用推動了產業的發展。物聯網也使得捕獲任何部門的大量數據成為可能。多媒體和社交媒體產生了大量數據，企業正在利用數據科學、預測分析和技術來分析大量信息，以便為未來提供更準確的結果。
• 大數據技術的採用—大數據技術和其他新興技術產生預測結果的能力導致了資料科學和預測分析業務的顯著擴展。該組織收集的數據量確實很大，而且還在持續增加中。現在，企業已經了解了分析方法，他們正在使用這些數據來預測未來，這有助於數據科學和預測分析行業的發展。此外，由於收集、處理和分析大量有組織和非結構化資料的需求不斷增加，對預測分析的需求也在不斷增長。
• 越來越多地使用連結和整合技術以及互聯網的日益普及——由於互聯網的普及和不同訪問互聯網方式的出現，數據量大幅增加。高速網路服務將因此而進步擴展。全球化和經濟擴張也是推動全球數據產生增加的主要因素。

挑戰

• 準確性取決於所使用的參考資料 -使用數據科學和預測分析來預測未來趨勢。軟體處理複雜且大量的數據以獲得所需的輸出。該方法使用歷史數據提供未來的發現。結果是使用可用資料產生的，其正確性取決於資料用作參考的準確程度。分析演算法根據可用資料建立模型，資料的缺陷會導致模型的缺陷。這種不確定性和依賴性可能會阻礙數據科學和預測分析市場在預估期間內的成長。
• 預測分析的採用進展緩慢。
• 區域資料規律變化導致預測模型的耗時重新配置。