Prasangka
Menurut Sears individu yang berprasangka pada umumnya memiliki sedikit pengalaman pribadi dengan kelompok yang diprasangkai. Prasangka cenderung tidak didasarkan pada fakta-fakta objektif, tetapi didasarkan pada fakta-fakta yang minim yang diinterpretasi secara subjektif. Jadi, dalam hal ini prasangka melibatkan penilaian apriori karena memperlakukan objek sasaran prasangka (target prasangka) tidak berdasarkan karakteristik unik atau khusus dari individu, tetapi melekatkan karakteristik kelompoknya yang menonjol
Analitik prediktif
Predictive analytics merupakan daerah statistik yang berhubungan dengan penggalian informasi dari data dan menggunakannya untuk memprediksi tren dan pola perilaku. Sering tidak diketahui acara menarik di masa depan, tapi predictive analytics dapat diterapkan untuk setiap jenis yang tidak diketahui apakah itu di masa lalu, sekarang atau masa depan. Misalnya, mengidentifikasi tersangka setelah kejahatan telah dilakukan, atau penipuan kartu kredit seperti itu terjadi. inti dari predictive analytics bergantung pada menangkap hubungan antara variabel penjelas dan prediksi variabel dari kejadian masa lalu, dan memanfaatkan mereka untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui. Hal ini penting untuk dicatat, bagaimanapun, bahwa akurasi dan kegunaan dari hasil akan sangat tergantung pada tingkat analisis data dan kualitas dari asumsi-asumsi.