Колькасць праглядаў артыкулы: 369
Прагнозная аналітыка. Клас метадаў аналізу дадзеных, канцэнтруецца на прагназаванні будучага паводзін аб'ектаў і суб'ектаў з мэтай прыняцця аптымальных рашэнняў. У SEO прагнозная аналітыка churn - практычна ідэальны інструмент, паколькі мы можам атрымаць бясконцая колькасць дадзеных і на іх вопыце рабіць якасныя прагнозы. 
Але галоўны плюс прагнознай аналітыкі заключаецца ў тым, што прадказаць можна ўсё, а не толькі SEO падзеі. На захадзе прагнозная аналітыка шырока выкарыстоўваецца ўжо амаль усімі ад гігантаў банкаўскага справы, такіх як US Bank, да невялікіх вытворцаў прысмакаў.
Адна з самых папулярных мэтаў прагнознай аналітыкі - павелічэнне продажаў: з дапамогай прагназавання знайсці кліента, які сапраўды будзе купляць прадукцыю і накіраваць на яго свае маркетынгавыя актыўнасці.
Падобныя прагнозы робяцца, грунтуючыся на паводзінах карыстальнікаў на сайце: такія пакупкі былі здзейснены, якія старонкі праглядаліся некалькі разоў, пры ўмове, калі на сайце была запоўненая анкета або рэгістрацыя была здзейснена праз сацыяльную сетку, то абсалютна ўся інфармацыя, якая ёсць на старонцы парс, затым на аснове ўсіх дадзеных робяцца прагнозы, таксама глядзіце адток кліентаў .
Аналітыкі з Wall Street прагназуюць цэны акцый назіраючы іх рух пад уплывам дынамікі попыту, а кампанія Alphagenius кіруе гандлёвымі аперацыямі сваіх хедж-фондаў, адсочваючы трэнды настрою шырокай грамадскасці праз пасты ў твітэр.
Штодня 50 мільёнаў людзей карыстаюцца Твітэр і пішуць пра тое, што адбываецца ў іх жыцці. Такім чынам, парс мільёны / мільярды радкоў дадзеных з твітэра, твітты групуюцца на папулярныя, звышпапулярныя і іншыя, ўнутры ўсіх пастоў вылучаецца тэкставае пабудова або тэставы маркер.
Пасля аналізу твітаў складаецца агульнае настрой карыстальнікаў у розных абласцях Зямлі: негатыўнае ці станоўчае.
На аснове гэтых дадзеных была заўважаная карэляцыя таго, што пасля 11 верасня, калі грамадскасць рэагавала адмоўна, назіраўся спад коштаў, больш падрабязней глядзіце на сайце http://churnoff.com/ .
Такім чынам, кампанія магла з большай доляй верагоднасці спрагназаваць, куды будуць расці цэны на акцыі.