希望知道未來會帶來什么嗎?預測分析工具將會提供答案，這些答案是對的嗎?有時是對的。但是，如果預測可以幫助企業更好地規劃、更明智地支出，并為客戶提供更具預見性的服務，那么這就足夠了。

什么是預測分析工具?

預測分析工具融合了人工智能和業務報告。這些工具包括用于從企業收集數據的復雜管道，添加統計分析和機器學習層以對未來進行預測，并將這些見解提煉成有用的摘要，以便業務用戶可以根據這些見解采取行動。

預測的質量主要取決于進入系統的數據——大型機時代處理數據的原則是“垃圾進，垃圾出”，如今仍然有效。但還有更深層次的挑戰，因為預測分析軟件無法神奇地預測世界變化的時刻以及與過去幾乎沒有聯系的未來。盡管如此，這些主要通過確定模式來運作的工具正變得越來越復雜。

使用專用的預測分析工具通常相對容易，至少與從頭開始編寫自己的工具相比是這樣。大多數工具都提供可視化編程界面，使用戶能夠拖放各種針對數據分析而優化的圖標。它有助于理解編碼并像程序員一樣思考，這些工具確實可以通過點擊鼠標來生成復雜的預測。如果需要更多的信息，添加一些自定義代碼通常可以解決許多常見問題。

1.Alteryx Analytics Process Automation

Alteryx Analytics Process Automation (APA)平臺的目標是幫助企業在應用最佳數據科學和機器學習算法之前構建清理數據的管道。高度自動化鼓勵將這些模型部署到生產中，以生成見解和預測。可視化IDE提供了300多個選項，這些選項可以組合在一起形成一個復雜的管道。APA的優勢之一是它與其他數據源(例如地理空間數據庫或人口統計數據)的深度集成，以豐富企業的數據集的質量。

要點：

• 對于數據科學家來說，這是一個非常好的解決方案，因為他們必須自動收集復雜的數據源，以生成多個可交付成果。
• 用于內部部署或Alteryx云中的部署。
• 包括許多用于處理諸如文本識別或圖像處理等雜務的機器人流程自動化(RPA)工具。
• 旨在為可能希望將數據顯示為儀表板、電子表格或其他一些自定義平臺的多個客戶提供見解。
• Designer等工具的起價為每位用戶每年5195美元。額外費用由銷售團隊定價。提供免費試用和開源選項。

2.AWS SageMaker

亞馬遜公司的主要人工智能平臺與AWS產品組合的其余部分很好地集成，因此可以分析來自云計算供應商的主要數據源之一的數據，然后將其部署為在自己的實例中運行或作為無服務器lambda函數的一部分運行。SageMaker是一個提供全方位服務的平臺，具有數據準備工具，例如Data Wrangler、一個由Jupyter筆記本構建的表示層，以及一個名為Autopilot的自動化選項。可視化工具可以幫助用戶一目了然地了解正在發生的事情。

要點：

• 與AWS生態系統的許多部分完全集成，使其成為基于AWS的操作的一個很好的選擇。
• 無服務器部署選項允許成本隨使用量的增加而增加。
• 市場促進與其他SageMaker用戶買賣模型和算法。
• 與各種AWS數據庫、數據湖和其他數據存儲選項集成，使處理大數據集變得簡單。
• 定價通常與用于支持計算的計算資源的大小相關，免費套餐使實驗成為可能。

3.H2O.ai AI Cloud

將優秀的人工智能算法轉化為富有成效的洞察力是H2O.ai AI Cloud的主要目標。它的“無人駕駛人工智能”提供了一個用于攝取數據和研究最顯著特征的自動化管道。一組開源和專有特征工程工具有助于將算法集中在數據的最重要部分。其結果顯示在儀表板或自動圖形可視化的集合中。

要點：

• 專注于人工智能最適合需要適應傳入數據的復雜解決方案的問題。
• 工具范圍從用于創建大型數據驅動管道的AI Cloud到幫助桌面用戶創建實時儀表板的基于Python的開源Wave。
• 在內部部署設施或任何云平臺中運行。
• 核心平臺完全開源。
• 銷售團隊提供的企業支持和云選項定價。

4.IBM SPSS

幾十年來，統計學家一直在使用IBM公司的SPSS來處理數據。最新版本包括集成新方法的選項，例如機器學習、文本分析或其他人工智能算法。統計數據包側重于對所發生事件的數字解釋。SPSS Modeler是一個拖放工具，用于創建數據管道，從而獲得可操作的見解。

要點：

• 非常適合擁有大數據流的大型傳統企業。
• 與其他IBM工具(例如WatsonStudio)集成。
• 利用更大的計劃，例如IBM推動可信賴的人工智能。
• 起價為每位用戶每月499美元，并提供大量免費試用。銷售團隊提供的其他組合。

5.RapidMiner

RapidMiner的工具總是首先提供給第一線的數據科學家。其核心產品是一個完整的可視化IDE，用于試驗各種數據流以找到最佳見解。該產品線如今包括更多自動化的解決方案，可以通過更簡單的界面和一系列用于清理數據和找到最佳建模解決方案的工具，向企業中更多的人員開放流程。然后可以將其部署到生產線。該公司還通過一個旨在簡化采用的人工智能中心來擴展其云產品。

要點：

• 非常適合直接處理數據并推動探索的數據科學家。
• 為需要了解預測背后原因的用戶提供透明度。
• 通過Jupyter notebook驅動的人工智能中心鼓勵人工智能科學家和用戶之間的合作。
• 對基于Python的開源工具的強大支持。
• 廣泛的免費層為早期實驗和教育計劃提供RapidMiner Studio。
• 可根據要求為大型項目和生產部署定價。

6.SAP

制造行業人員通常都知道SAP軟件，SAP的數據庫可以在供應鏈的各個階段跟蹤貨物。因此，他們投入巨資開發一種用于預測分析的理想工具，使企業能夠就下一步可能發生的事情做出更明智的決策。該工具在很大程度上基于商業智能和報告，將預測視為分析演示文稿中的另一個專欄。來自過去的信息主要使用高度自動化的機器學習例程集合，為未來的決策提供信息。企業的員工不需要成為人工智能程序員就能讓它們運行。事實上，他們致力于創建稱之為“對話分析”的工具，可以為任何用人類語言提問的管理者提供有用的見解。

要點：

• 非常適合已經依賴與SAP倉庫和供應鏈管理軟件深度集成的堆棧。
• 采用低代碼和無代碼策略設計，向所有人開放分析。
• 常規商業智能流程的一部分，以確保一致性和簡單性。
• 用戶可以通過詢問預測背后的背景來深入了解人工智能是如何做出決策的。
• 免費計劃允許進行實驗。基本起價為每位用戶每月36美元，銷售團隊提供更強大的計劃和更多的自動化和集成。

7.SAS

SAS是早期的統計和商業智能軟件包之一，其功能隨著時間的推移變得越來越強大。需要預測的企業可以生成依賴于統計數據和機器學習算法的任何組合的前瞻性報告，SAS稱之為“復合人工智能”。該產品線分為用于基本探索的工具，例如可視化數據挖掘或可視化預測。還有一些針對特定行業的重點工具，例如旨在預測潛在合規問題的反洗錢軟件。

強調：

• 已針對銀行業等特定行業優化的大量集中工具。
• 傳統統計學與現代機器學習的完美結合。
• 專為本地和基于云的部署而設計。
• 定價很大程度上取決于產品選擇和使用情況。

8.TIBCO

在各種集成工具收集數據之后，TIBCO的預測分析可以開始生成預測。DataScience Studio旨在使團隊能夠共同創建低代碼和無代碼分析。更集中的選項可用于特定數據集。例如，TIBCO Streaming已針對從一系列事件創建實時決策進行了優化。Spotfire通過將基于位置的數據與歷史結果集成來創建儀表板。這些工具與該公司的產品線配合使用，旨在支持數據收集、集成和存儲。

要點：

• 非常適合支持更大的數據管理架構。
• 預測分析與多個數據移動和存儲選項集成。
• 建立在生成報告和商業智能的傳統之上。
• 機器學習和其他人工智能選項可以提高準確性。
• 產品采用各種不同的云平臺和內部部署選項計劃獨立定價。交鑰匙AWS實例起價為每小時99美分，許多選項由銷售團隊定價。