Predictive Analytics beschreibt den Schnittpunkt von Statistik und Computer Science, der sich mit der Extraktion von Informationen aus Daten befasst, um diese zur Vorhersage von Trends und Mustern zu verwenden. Dabei kommen auch in Predictive Analytics statistische Methoden zum Einsatz, wie etwa Data Mining, Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, Clusteranalysen, sowie Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (Machine Learning und Deep-Learning-Algorithmen).
I. d. R. liegt das unbekannte Ereignis in der Zukunft, grundsätzlich kann Predictive Analytics jedoch auf jede Art von unbekanntem Ereignis angewendet werden, sei es in der Vergangenheit, Gegenwart oder Zukunft – z. B. auf die Erkennung von Kreditkartenbetrug in der Vergangenheit, auf die Zuordnung einer E-Mail als Spam in der Gegenwart oder auf die Entwicklung eines Aktienkurses in der Zukunft. Daher ist Predicitve Analytics nicht gleichzusetzen mit dem auf die Zukunft bezogenen Forecasting; Forecasting ist letztlich nur ein (populärer) Teil des Predictive-Analytics-Universums.
Predictive Analytics besteht im Kern darin, Zusammenhänge zwischen erklärenden Variablen und den Ziel-Variablen aus vergangenen Ereignissen zu erfassen und diese zur Vorhersage des unbekannten Ergebnisses zu nutzen. Die Genauigkeit und Verwendbarkeit der Ergebnisse sind dabei stark von der Ebene der Datenanalyse und der Qualität der Annahmen abhängig.
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