행동 유형을 예측할 수 있었는데, 데이터가 다수의 것이므로 각 개인을 정확히 예측하려면 각 개인의 데이터가 필요하다. 행동인식기술론 자동으로 측정할 수도 있을 것이다.
이상의 분석과 같이 생활시간조사 데이터를 이용한 예측 모형 구축을 통해 개략적인 대분류이긴 하지만 행동 유형을 60% 내외의 정확성으로 예측할 수 있었다. 생활시간조사 데이터는 횡단면 데이터로써 다수의 시민을 대상으로 획득되었다. 따라서 각 개인의 행동을 정확히 예측하는 데에는 한계가 있으며, 개별 사용자의 행동을 보다 정확히 예측하기 위해서는 각 개인의 시계열 데이터를 일정 기간 수집할 필요 가 있다. 3장에서 소개한 행동 인식 기술이 더욱 발전한다면 힘들게 시간 일지 조사를 작성하지 않더라도 자동으로 각 개인의 행동 패턴을 측정할 수 있게 될 것이다.