預測性分析是一種利用統計學技術、機器學習、數據挖掘等方法，通過分析當前及歷史數據，對未來事件或其他不確定事件進行預測的過程。這種分析可以應用於商業、保險精算科學、金融服務、保險、電信、零售、旅行、保健、製藥等多箇領域。在商業領域，預測模型可以從歷史和交易數據中探索規律，以識別可能的風險和商機，並評估風險及相關的潛在條件，從而指導決策。預測性分析可以爲個體（如客戶、員工、病人、產品SKU、車輛、部件、機器等）提供一箇概率形式的預測評分，幫助決策、反饋或影響針對這些個體的組織性流程，如營銷、信用風險評估、欺詐檢測、製造、醫療保健等。
預測性分析的方法包括定性和定量分析，其中定量分析是根據過去比較完整的統計資料，運用預測變量之間存在的某種關係（如時間關係、因果關係和結構關係等）進行預測。而定性分析則是根據人們的經驗、直覺和判斷來進行預測。這些方法可以單獨使用，也可以結合使用以相互印證預測結果。
預測性分析的發展歷史已經超過了100年，包括模式識別、大數據統計、機器學習、人工智能以及數據挖掘等領域。它是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的算法和技術。預測分析可以爲預測、優化、預報和模擬等多種用途而部署，也可爲規劃流程提供各種信息，並對企業未來提供關鍵洞察。