數據管理一直是企業面臨的挑戰。隨著新的數據源不斷涌入，使用合適的工具比以往任何時候都更為關鍵。預測分析工具和軟件是完成這項任務的最佳解決方案。數據專家和商業管理者必須能夠組織和清理數據，以啟動這一進程。隨后是對數據進行分析，并與同事分享結果。

優秀預測分析工具和軟件

Alteryx

Alteryx分析過程自動化平臺專注于無代碼和低代碼的分析構建模塊，以設計可重復的工作流程。該平臺專為所有部門提供自助分析和數據科學的公司而設計。Alteryx還使用增強型機器學習來幫助數據工作者建立預測模型。

該公司的云平臺使在線、桌面和內部數據中心共享工作流程變得簡單便捷，并提供與現代云生態系統應用的內置集成。分析流程自動化平臺通過將數據質量和準備、分析、數據科學和自動化機器學習以及部署和監控結合到一個服務中，將分析、數據科學和流程自動化放在一起。自動化服務包括80多個本地集成的數據源。Alteryx的設計器服務可以很容易地組合數據集、使用無代碼和代碼友好型工具，生成可視化工作流程和報告。

Alteryx還在其數據科學門戶網站上，提供有關機器學習的培訓和教育信息。Alteryx為企業用戶的設計師提供一個30天免費許可證。對于學生、教育工作者，該公司提供免費的一年可續簽的設計師許可證。

Azure Machine Learning

微軟的云平臺為整個機器學習過程提供商業分析服務。這包括準備數據、建立和訓練模型、驗證和部署模型，以及管理和監控模型。據微軟稱，該平臺可以提高機器學習產品的投資回報率，將訓練模型所需的步驟減少70%，并減少90%的管道代碼行數。Azure Machine Learning還提供PyTorch企業版，這是一個針對開源深度學習框架的支持計劃，允許服務提供商開發并向客戶提供定制的企業級支持。

Azure ML還提供負責任的AI功能，使模型更加透明和可靠。功能包括可視化、假設分析和模型解釋圖表。該平臺包括用于測試模型公平性的算法，以及用于調試錯誤和提高準確性的錯誤分析工具包。

微軟提供60個合規性認證，以及初級和高級教程。Azure有一個免費試用版。使用Azure ML沒有額外費用，但用戶需要為計算以及其他Azure服務付費，包括Azure Blob Storage、Azure Key Vault、Azure Container Registry和Azure Application Insights。定價選項可以根據服務類型、地區、貨幣和時間范圍進行定制。

Databricks

Lakehouse平臺結合了數據倉庫和數據湖的功能。Databricks Lakehouse將數據倉庫和AI用例整合在一個平臺上，提供了跨云部署的單一數據平臺。該倉庫建立在開源技術Delta Lake之上，形成了結構化的事務層。據該公司稱，這種開放格式的存儲層為流媒體和批處理操作，提供了可靠性、安全性和性能，可以用結構化、半結構化和非結構化數據的單一存儲空間來取代數據孤島。

Delta Engine是一款高性能的查詢引擎，具有SQL功能，包括索引、緩存和MPP處理。該平臺還允許直接文件訪問和對Python、數據科學和AI框架的本地支持。云合作伙伴包括AWS、Azure和谷歌云。

Databricks數據科學工作區可供團隊中每個人使用。現有的筆記本電腦可以被導入公司的Databricks環境或免費的社區版。

Databricks有一個學院，有許多基于角色的學習路徑、自定義進度的學習和教師指導的培訓。該公司還為數據分析師、數據工程師和機器學習專家提供專業的徽章和認證。Databricks提供免費試用和使用折扣。

DataRobot

DataRobot的AI云平臺支持所有用戶的協作，從數據科學和分析專家，到IT和DevOps團隊，再到高管和信息工作者。該平臺包括數據工程、機器學習、MLOps、決策智能和可信AI服務。為了支持決策智能，該服務有一個無代碼的應用程序生成器、人工智能應用程序和決策流，它們創建規則以實現決策自動化。無代碼應用程序生成器允許用戶將模型轉換為AI應用程序，而無需任何額外的編碼。該公司表示，這使得企業用戶更容易做出人工智能驅動的決策。

這些應用程序還包括詳細的預測解釋，幫助用戶解釋模型做出的任何決定。用戶還可以使用無代碼應用程序生成器，通過改變一個或多個輸入來進行假設分析，創建新的場景，然后比較兩個結果。這種透明度使公司能夠將最終用戶和其他利益相關者的反饋合并到模型修訂中。

該公司還提供對現有AI模型進行分級的模塊，為生產部署制定政策、規則和控制，并生成合規報告。DataRobot提供了在任何云平臺、預置或邊緣部署人工智能服務的選項。DataRobot提供免費試用。

H2O.ai

據該公司稱，H2O.ai的自動化機器學習能力使其更容易使用人工智能，具有高度的速度、準確性和透明度。該公司的平臺有建立模型和應用的選項，以及監測性能和適應變化的條件。這些服務是為企業內的各種角色設計的，包括數據科學家、開發人員、機器學習工程師、DevOps和IT專業人士以及商業用戶。

該平臺的服務包括數據可視化、預處理轉化器、數據集分割、異常點檢測、特征編碼、逐個特征控制和自動驗證和交叉驗證。

自動化的機器學習服務包括：

• 超參數自動調整
• 建模集成
• 標簽自動分配
• 自動化模型文檔
• 不平衡數據集處理
• 模型排行榜
• 無監督自動機器學習

該平臺還包括用于用戶界面創建和機器學習集成的低代碼應用程序開發框架(Python/R)。用于機器學習操作的服務包括模型存儲庫、模型部署和模型監控。該公司提供全面管理的云服務和混合云服務。

IBM SPSS

IBM的社會科學統計包用于通過機器學習算法庫、文本分析和開源可擴展性，進行復雜的統計數據分析，旨在與大數據整合并輕松部署到應用程序中。該軟件包包括一個用于臨時分析的統計組件，一個具有算法和模型的建模器，可立即使用，以及用于數據的云包中的建模器和用于在云端或場所建立和運行預測模型的容器化數據和AI服務。一些相關的產品支持學生、教師和研究人員的預測分析軟件，以及使預測分析更容易的分析服務器。

商業分析師可以使用統計組件中的功能：

• 解決分析過程中，從數據準備和管理到分析和報告所有方面的問題
• 提供自動化的方法來識別異常情況，并統計轉換來處理異常值
• 提供表格和可視化
• 將案例分類，并根據預測變量的值，來預測目標變量的值
• 實現對線性和非線性關系的精確建模
• 通過使用回歸和期望最大化，用期望值代替缺失值，改進預測和計劃

IBM最近為初級和中級用戶推出了一個早期訪問計劃，以幫助這些群體開始使用統計數據。學習模塊的特點是簡化的用戶界面，在指導下瀏覽軟件和數據概覽儀表板。這項服務處于測試階段，免費提供60天。IBM提供SPSS的訂閱計劃和內部許可版本。有四個級別的服務：基本、標準、專業和高級。

IBM Watson Studio

Watson Studio是IBM的數據科學平臺，以前被稱為數據科學體驗。該平臺包括工作空間和協作，以及用于數據科學的開源工具。Watson Studio是Cloud Pak中數據即服務的核心產品。該服務包括分析和可視化數據的工具，以清理和塑造數據，并建立機器學習模型。

Watson Studio的架構是圍繞一個項目建立的，其中包括協作者、資產和工具。工作室中提供的軟件包括：

• 數據精煉：準備和可視化數據
• Jupyter筆記本編輯器：編碼Jupyter筆記本
• RStudio：在R和R Shiny應用程序中編碼Jupyter筆記本
• SPSS建模器：用SPSS算法自動實現數據在模型中的流動
• 決策優化模型生成器：優化解決業務問題的場景

項目與Watson知識目錄服務和Watson機器學習服務提供的部署空間整合。IBM為數據云包提供IBM Watson Studio的免費試用。

RapidMiner

這個數據科學軟件平臺為數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測性分析提供了一個集成環境。它被用于商業應用，以及研究、教育、培訓、快速原型設計和應用開發。該公司稱，RapidMiner平臺對數據科學家來說足夠強大，同時也對公司其他部門的用戶足夠友好。為數據科學家設計的功能包括：

• 1500多個原生算法、數據準備和數據科學功能
• 支持許多第三方機器學習庫
• 筆記本和與自定義Python和R的整合
• 高級分析和平臺服務

為商業用戶設計的功能包括：

• 案例模板
• 按角色自定進度的在線認證
• 完整的自動化選項

RapidMiner AI云服務是為所有用戶建立的，具有增強和引導的體驗，具有最小學習曲線的可視化UI，以及對數據和建模過程的解釋。

該公司有RapidMiner學院以及培訓和認證服務。此外，還有經過認證的全球合作伙伴提供額外的支持和集成，以加快數據訪問和機器學習模型的部署。

Tableau

Tableau是一個端到端的數據和分析平臺，包括安全、治理和合規以及API。據該公司介紹，Tableau通過在整合、訪問和監督方面建立控制、規則和可重復的流程，創造信任和信心。該平臺的各個組成部分包括數據準備、CRM分析、服務器管理和嵌入式分析的服務。

Tableau還承諾通過推廣以下價值，來幫助客戶建立數據文化：

• 踐行數據驅動的行為
• 重視戰略數據的使用
• 鼓勵分享和社區

Tableau Blueprint是一種構建數據驅動型組織所需能力的方法，涵蓋戰略、敏捷性和熟練度。

企業可以通過軟件即服務、Salesforce Hyperforce、公共云服務器和容器以及企業內部服務器部署Tableau。

Sisense

Sisense的Fusion平臺將定制分析整合到應用程序和產品中，使分析變得直觀和用戶友好。該平臺有三個組成部分用于數據分析，嵌入、輸液應用和分析。Embed 是一個API優先的平臺，客戶可以用它來在應用程序和工作流程中建立白標分析。

客戶可以使用Infusion Apps在Slack、Google Slides、Microsoft Teams和Salesforce中用自然語言查詢提出問題并進行分析。分析有代碼優先、低代碼和無代碼選項，用于分析和可視化大量數據，以及自助式儀表盤和應用程序。該服務還具有內置的、代碼優先的統計和預測分析庫和ML技術。

Sisense的數據連接器集成了幾十個平臺，包括Airtable、亞馬遜Redshift、Salesforce Desk.com和Double Click。該公司的市場包括附加組件、集成、數據管道。

Sisense云分析平臺為分析業務提供可擴展性和敏捷性，并鼓勵協作，Sisense提供免費試用。

什么是預測性分析？

預測分析涵蓋研究數據的統計技術，這包括數據挖掘、預測建模和機器學習，作為對未來事件進行預測的方法。預測分析具有以下潛力：

• 發現那些有可能取消服務或不續約的客戶。
• 識別可能存在欺詐的交易。
• 建立預防性的維護計劃。
• 企業領導人可以利用預測分析來增加許多計劃決策成功的機會，或快速測試各種場景。

什么是預測性分析工具？

這些工具包括從無代碼工具到數據湖，再到機器學習算法。企業可以選擇適合每個部門的需求和專業知識的解決方案。一些平臺是完整的工作空間，另一些則與現有的工具整合。有云部署和內部解決方案的選擇。

Gartner建議公司在選擇預測性分析工具時，遵循以下原則：

• 根據產品適合公司應用需求的程度，來選擇單個服務或服務組。
• 將自動機器學習服務與標準語言和視覺服務結合起來使用，為解決方案增加獨特的屬性。
• 為應用程序的定期增強做計劃。

預測性分析是如何工作的？

預測分析平臺著眼于查看歷史數據并試圖找出規律。這個過程依賴于客戶購買、天氣信息或銀行習慣等數據，以及回歸分析等統計數據，對未來將遵循過去趨勢的假設。

某些類型的預測分析平臺使用機器學習，根據從收集的數據中學習到的知識來修改算法。數據專家和業務部門領導可以使用預測分析法來測試新的理論和產品，然后再在市場上做決策。