在预测性数据分析中，当解释变量为分类变量（又称为因子变量），而被解释变量是连续变量时，所采用的分析技术通常是方差分析（ANOVA）。因此，正确答案是：**A: 方差分析**。

### 专业分析

**方差分析（ANOVA）**：
- **目标**：用于比较两个或多个组的均值，判断不同组间的均值是否存在显著差异。
- **适用情境**：当解释变量是分类变量（例如，不同的实验组、不同的时间点等），而被解释变量是连续变量。
- **原理**：通过分析组内和组间的变异性，来确定组间均值差异是否超过随机误差所能解释的范围。

**其他选项分析**：
- **B: 卡方分析**：
- 用于检查两个分类变量之间的独立性或关联性，不适合用于分析连续变量。

- **C: 逻辑回归**：
- 用于分析分类结果，对于二分类或多分类的被解释变量，不适用于连续被解释变量。

- **D: 协方差分析（ANCOVA）**：
- 类似于方差分析，但用于调整协变量（通常是连续变量）对被解释变量的影响。虽然可以用于类似场景，但通常还涉及连续协变量的调整。

因此，在给定的情景中，方差分析（A: 方差分析）是最合适的技术。