預測分析工具融合了人工智慧和業務報告。這些工具包括用於從整個企業收集資料的複雜管道，添加統計分析和機器學習層以對未來進行預測，並將這些見解提煉成有用的摘要，以便業務使用者可以對此採取行動。
預測的品質主要取決於進入系統的資料——大型主機時代的老口號“垃圾進，垃圾出”，如今仍然有效。但還有更深層的挑戰，因為預測分析軟體無法預測世界變化的時刻，以及未來與過去的弱關聯。這些主要透過確定模式來運作的工具正變得越來越複雜。
與從頭開始編寫工具相比，使用專用的預測分析工具通常相對容易。大多數工具都提供視覺化程式設計介面，使用戶能夠拖放各種針對數據分析而優化的圖標，有助於用戶理解編碼並像程式設計師一樣思考，而且這些工具確實可以透過點擊滑鼠來產生複雜的預測。
Alteryx Analytics Process Automation（APA）平台的目標是幫助您在應用最佳資料科學和機器學習演算法之前建立清理資料的管道。高度自動化支援將這些模型部署到生產中，以產生源源不斷的見解和預測。視覺化IDE提供了300多個選項，這些選項可以組合在一起形成一個複雜的管道。 APA的優勢之一是它與其他資料來源（例如地理空間資料庫或人口統計資料）的深度集成，以豐富您自己的資料集品質。
重點：
作為亞馬遜（Amazon）的主要人工智慧平台，AWS SageMaker與AWS產品組合的其餘部分很好地集成，以幫助用戶分析來自雲端供應商的主要數據來源之一——亞馬遜的數據，然後將其部署為在自己的實例中運行或作為無伺服器lambda函數的一部分運行。 SageMaker是一個提供全方位服務的平台，具有資料準備工具（例如Data Wrangler），一個由Jupyter筆記本建構的展示層，以及一個名為Autopilot的自動化選項。視覺化工具可以幫助使用者一目了然地了解正在發生的事情。
要點：
將優秀的人工智慧演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「無人驅動人工智慧」提供了一個用於攝取資料和研究最顯著特徵的自動化管道。一組開源和專有特徵工程工具有助於將演算法集中在資料最重要的部分。其結果顯示在儀表板或自動圖形視覺化的集合中。
重點：
幾十年來，統計學家一直在使用IBM公司的SPSS來處理數字。最新版本包括整合新方法的選項，例如機器學習、文字分析或其他人工智慧演算法。統計資料包著重於所發生事件的數位解釋。 SPSS Modeler是一個拖放工具，用於建立資料管道，從而獲得可操作的見解。
要點：
RapidMiner的工具總是先提供給第一線的資料科學家。其核心產品是一個完整的可視化IDE，用於試驗各種資料流以找到最佳見解。該產品線現在包括更多的自動化解決方案，可以透過更簡單的介面和一系列用於清理資料和尋找最佳建模解決方案的工具，向企業中更多的人員開放流程。然後可以將這些部署到生產線。該公司還透過一個旨在簡化採用的人工智慧中心來擴展其雲端產品。
重點：
任何製造業從業人員應該都知道SAP軟體。它的資料庫可以在供應鏈的各個階段追蹤貨物。為此，他們投入大量資金開發了用於預測分析的絕佳工具，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於商業智慧和報告，將預測視為分析簡報中的另一個專欄。來自過去的資訊主要使用高度自動化的機器學習例程集合，為有關未來的決策提供資訊。不需要成為人工智慧程式設計師即可運行它。事實上，他們也一直致力於創建所謂的「對話分析」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。
重點：
作為最古老的統計和商業智慧軟體包之一，SAS的功能隨著時間的推移變得愈發強大。需要預測的企業，可以產生依賴統計數據和機器學習演算法的任何組合的前瞻性報告，SAS稱之為「複合人工智慧（composite AI）」。此產品線分為用於基本探索的工具，例如視覺化資料探勘或視覺化預測。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體。
重點：
在各種整合工具收集資料後，TIBCO的預測分析可以開始產生預測。 Data Science Studio旨在讓團隊能夠共同創建低程式碼和無程式碼分析。更集中的選項可用於特定資料集。例如，TIBCO Streaming已針對從一系列事件建立即時決策進行了最佳化。 Spotfire則透過將基於位置的資料與歷史結果整合來建立儀表板。這些工具與該公司更強大的產品線配合使用，以更好地支援資料收集、整合和儲存。
重點：
原文連結：https://www.cio.com/article/193743/top-tools-for-predictive-analytics.html
#以上是八大預測分析工具比較的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
