没有预测就没有决策！预测是决策的基础，所有理性、科学的决策都是基于对未来的预测而做出的。在古代，虽然没有现代的各种决策理论和辅助决策的工具，也会通过占卜的方式来进行预测，从而基于占卜预测的结果来进行决策。《孙子兵法.计篇》也对“庙算”的重要性进行了详细的阐述。
在现代的管理决策中，无论是“调整价格”的营销战术还是企业选择何种商业模式的战略决策，都是建立在对未来的预测基础上而进行的。决策者在选择某个决策方案后，需要对方案带来的结果进行预测，包括：方案会产生哪些结果？这些结果有多大可能性会发生？并评估这些结果对于决策目标而言，有多大的价值？（详见决策的逻辑）。
不过，在谈及到对决策的基础--“预测”（包括Prediction和Inference）时，“预测”往往有包含不同的含义：预测（Prediction）和推算（Inference）。它们在某些情境下可以有相似的含义，但在其他情境下又有所不同。
预测（Prediction）是指根据已有的经验、信息和模型，推测未来事件或未知数据的结果。预测通常是基于对过去总结的经验或观察到的模式和关系的推断。通过分析和学习已有的经验和数据，可以得出可能的结果或趋势。预测在企业管理、统计学、经济学和自然科学等领域中广泛应用。预测的目标是提供对未来情况的估计和预测，以便做出相应的决策。
例如，天气预报就是典型“预测”。
推算（Inference）是指根据已有的事实、原理和逻辑关系，从已知的信息中得出结论或推理出未知的信息。推算侧重于从已有的观察和前提出发，通过逻辑推理或演绎推理来得出结论。推算可以应用于逻辑学、数学、哲学和法律等领域。推算的目标是根据已知的事实和规则，得出逻辑上一致的结论或推理。
例如，根据孕期推算盘来推算预产期，就是典型的“推算”。
为了让大家更好的理解预测和推算，以《曹刿论战》为例予以说明：鲁庄公十年春天，齐国军队攻打鲁国，鲁庄公准备应战；曹刿请求拜见。曹刿在拜见鲁庄公时，问鲁庄公“何以战？”，鲁庄公说道“衣食所安，弗敢专也，必以分人。”、“牺牲玉帛，弗敢加也，必以信。”、“小大之狱，虽不能察，必以情。”，曹刿在听完鲁庄公的述说后，认为可以一战，并请求一起去战场。此处，曹刿基于鲁庄公述说的理由后，预测战胜齐国的可能性比较大，因而认为可以一战。这个过程是“预测”，基于已有的经验和模型推测未来的结果（战斗胜负的结果）。
继而，在战斗进行过程中，齐军撤退，曹刿不让追击；在勘查齐军留下的车痕并登高瞭望后，才让鲁庄公追击。这个过程是“推算”：基于已有的事实、信息和逻辑，推理出未知的信息（齐军撤退时，车痕凌乱，军旗不整，曹刿判断齐军不是佯装败退）。
以上可见，“预测（Prediction）”和“推算（Inference）”虽然有相似的含义，却又有所不同：预测强调的是根据过去的观察、经验和模式推测未来事件或未知数据的结果，而推算则更侧重于基于已知的信息和逻辑推理得出结论或推理未知的信息。预测通常涉及到经验、模型和数据分析，而推算则更依赖于逻辑和已知事实的推理过程。
预测（Prediction）和推算（Inference）在决策过程中可以产生不同的影响，它们提供了不同类型的信息和见解，有助于决策者做出全面和明智的决策。
预测（Prediction）在决策中的作用：
- 提供未来趋势：预测可以基于过往的经验、历史数据和模型，提供未来事件或趋势的估计。帮助决策者了解市场、行业、经济和社会等方面的趋势，并根据这些趋势制定相应的决策策略。
- 量化风险：预测可以帮助评估决策中的风险和不确定性。通过预测可能的结果和概率分布，决策者可以对潜在风险进行量化评估，并采取适当的风险管理措施。
- 支持战略规划：预测可以提供对未来的洞察，帮助决策者制定长期的战略规划。通过对未来趋势和市场动态的预测，决策者可以调整组织的战略方向，以适应未来的变化和机遇。
推算（Inference）在决策中作用：
- 填补信息缺失：推算可以帮助决策者填补缺失的信息或数据。通过已有的信息和逻辑推理，决策者可以推断出未知的信息或补全不完整的数据，从而更好地理解决策环境和情境。
- 理解因果关系：推算可以帮助决策者理解因果关系和推断某个事件或决策的可能结果。通过逻辑推理和推断，决策者可以推断出给定决策条件下可能发生的结果，从而更好地评估不同决策选项的可能影响。
- 逻辑推理：推算可以帮助决策者从已知的事实、原则和规则出发，得出合理的推理和结论。这可以帮助决策者在缺乏完整数据或面临复杂情境时做出合理而明智的决策。
假设，你是一个投资经理，在目前大型AI模型火热、ChatGPT产品占据领先优势的情况下，你要决定是否投资某个AI产品。当然，决定你是否投资某个AI产品的因素有很多，其中有一个因素会是对你的决策产生重大影响，即某个AI产品未来的用户数量（市场占有率）。那么，这时，你可以通过用户发展的模型（简易模型）来辅助你进行投资决策，如下图。
在这个投资决策中，虽然有了模型，但模型中的数据和信息还不完整，你可能需要通过某AI产品目前的用户数量来推算出用户数量和产品吸引力之间的关系，以及产品吸引力对用户从一个产品转向另一个产品所产生的影响【注：这是推算**（Inference）的过程】。同时，你可能还要预测评估各个产品的吸引力将会发生怎样的变化【注：这是预测（Prediction）的过程】。**通过上述的预测和推算，你对某AI产品将来的用户数量（市场占有率）会形成基本的判断，为你在投资决策时提供支持和依据。
又例如，在前文案例分析｜流感来袭，该如何应对？中，依据流感预测模型对城市的流感带来的影响，并预测评估管控政策带来的结果，则是推算的结果；而模型中的“密接频次”这一数据，则是基于过往经验和历史数据进行预测得出的估计值。
综上所述，预测（包括Prediction和Inference）是决策的基础。“预测（Prediction）”和“推算（Inference）”虽然有相似的含义，但它们对决策产生的作用又有所不同。预测提供未来趋势、风险评估和战略规划等方面的判断，而推算则填补信息缺失、理解因果关系和进行逻辑推理；预测可能需要推算的结果作为依据，以帮助决策者做出明智的决策。