例如，每月的營業(yè)收入和損失賬單等等，通過FineBI這種工具，就能夠了解到客戶的數(shù)據(jù)，也可以知道客戶的地理信息，這就是利用可視化工具的一種方式來獲得所需要的一種信息，能夠讓商品的銷售達到了預(yù)期的一種作用。

　　要說哪一種數(shù)據(jù)分析預(yù)測最為常見，肯定就是預(yù)測性分析，能夠了解到事情在未來一段時間內(nèi)發(fā)生的可能性，又或者是事情預(yù)估的幾點，完全都可以通過預(yù)測模型去完成，也可以通過各種不一樣的數(shù)據(jù)來達到實現(xiàn)預(yù)測的作用，最終和預(yù)測的結(jié)果緊密聯(lián)系，在充滿不確定的環(huán)境下，預(yù)測就能夠幫助做出更好的決定。

　　指令型分析也是數(shù)據(jù)分析預(yù)測過程中非常重要的，主要就體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值和復(fù)雜度的分析，比如了解發(fā)生什么為什么會發(fā)生，又可能會發(fā)生什么來幫助用戶決定到底應(yīng)該選擇什么樣的措施。通常情況下，指令型分析也并非是單獨使用，而是把前面的這些方法完成之后，然后再進行分析方法操作，比如在交通規(guī)劃分析過程中，了解每條線路行駛的速度是多少，每條路線之間相差多少的距離，那么最終也可以選擇到最適合的一條路線，也可以方便于目前的交通管制，有著很好的作用。