Pemodelan ramalan ialah teknik analisis data yang menggunakan maklumat sejarah dan algoritma statistik untuk meramal peristiwa atau hasil masa depan. Ia berfungsi sebagai saluran pengiraan di mana hasil yang diketahui diproses untuk membina model yang mampu mengenal pasti corak dan trend yang mungkin berulang dari semasa ke semasa. Andaian teras di sebalik proses ini ialah kejadian masa depan berkemungkinan besar akan mengikut trajektori data masa lalu.
Untuk melaksanakan perkara ini, organisasi terlebih dahulu menentukan sasaran khusus untuk ramalan mereka, seperti menganggarkan risiko kewangan atau tingkah laku pelanggan. Mereka kemudian menyusun data sejarah yang berkaitan dan menggunakan algoritma khusus, iaitu set arahan yang direka untuk memanipulasi dan menganalisis data tersebut. Dengan mengesahkan model ini terhadap hasil yang diketahui, penganalisis boleh memperhalusi ketepatannya sebelum menggunakannya untuk membuat keputusan termaklum mengenai senario masa depan.
Sebagai contoh, syarikat insurans kesihatan menggunakan pemodelan ramalan untuk menganggarkan potensi kos bagi pelanggan tertentu dengan menganalisis sejarah perubatan mereka. Begitu juga, perniagaan mungkin menggunakan model ini untuk mengukur bagaimana pelanggan mungkin bertindak balas terhadap kempen pemasaran baharu atau untuk menilai risiko ekonomi dan pasaran yang lebih luas. Walaupun berkuasa, model ini boleh dipengaruhi oleh berat sebelah manusia dan memerlukan kepakaran yang signifikan untuk ditafsirkan dengan betul.