2022年最佳預測分析工具和軟體

資料管理一直是企業面臨的挑戰。隨著新的資料來源不斷湧入，使用合適的工具比以往任何時候都更為關鍵。預測分析工具和軟體是完成這項任務的最佳解決方案。資料專家和商業管理者必須能夠組織和清理資料，以啟動這一程式。隨後是對資料進行分析，並與同事分享結果。

最佳預測分析工具和軟體

Alteryx

Alteryx分析過程自動化平臺專注於無程式碼和低程式碼的分析構建模組，以設計可重複的工作流程。該平臺專為所有部門提供自助分析和資料科學的公司而設計。Alteryx還使用增強型機器學習來幫助資料工作者建立預測模型。

該公司的雲平臺使線上、桌面和內部資料中心共享工作流程變得簡單便捷，並提供與現代雲生態系統應用的內建整合。分析流程自動化平臺通過將資料質量和準備、分析、資料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、資料科學和流程自動化放在一起。自動化服務包括80多個本地整合的資料來源。Alteryx的設計器服務可以很容易地組合資料集、使用無程式碼和程式碼友好型工具，生成視覺化工作流程和報告。

Alteryx還在其資料科學入口網站上，提供有關機器學習的培訓和教育資訊。Alteryx為企業使用者的設計師提供一個30天免費許可證。對於學生、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

微軟的雲平臺為整個機器學習過程提供商業分析服務。這包括準備資料、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%，並減少90%的管道程式碼行數。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援計劃，允許服務提供商開發並向客戶提供定製的企業級支援。

Azure ML還提供負責任的AI功能，使模型更加透明和可靠。功能包括視覺化、假設分析和模型解釋圖表。該平臺包括用於測試模型公平性的演算法，以及用於除錯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，以及初級和高階教程。Azure有一個免費試用版。使用Azure ML沒有額外費用，但使用者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型別、地區、貨幣和時間範圍進行定製。

Databricks

Lakehouse平臺結合了資料倉儲和資料湖的功能。Databricks Lakehouse將資料倉儲和AI用例整合在一個平臺上，提供了跨雲部署的單一資料平臺。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，這種開放格式的儲存層為流媒體和批處理操作，提供了可靠性、安全性和效能，可以用結構化、半結構化和非結構化資料的單一儲存空間來取代資料孤島。

Delta Engine是一款高效能的查詢引擎，具有SQL功能，包括索引、快取和MPP處理。該平臺還允許直接檔案訪問和對Python、資料科學和AI框架的本地支援。雲合作伙伴包括AWS、Azure和谷歌雲。

Databricks資料科學工作區可供團隊中每個人使用。現有的膝上型電腦可以被匯入公司的Databricks環境或免費的社群版。

Databricks有一個學院，有許多基於角色的學習路徑、自定義進度的學習和教師指導的培訓。該公司還為資料分析師、資料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雲平臺支援所有使用者的協作，從資料科學和分析專家，到IT和DevOps團隊，再到高管和資訊工作者。該平臺包括資料工程、機器學習、MLOps、決策智慧和可信AI服務。為了支援決策智慧，該服務有一個無程式碼的應用程式生成器、人工智慧應用程式和決策流，它們建立規則以實現決策自動化。無程式碼應用程式生成器允許使用者將模型轉換為AI應用程式，而無需任何額外的編碼。該公司表示，這使得企業使用者更容易做出人工智慧驅動的決策。

這些應用程式還包括詳細的預測解釋，幫助使用者解釋模型做出的任何決定。使用者還可以使用無程式碼應用程式生成器，通過改變一個或多個輸入來進行假設分析，建立新的場景，然後比較兩個結果。這種透明度使公司能夠將終端使用者和其他利益相關者的反饋合併到模型修訂中。

該公司還提供對現有AI模型進行分級的模組，為生產部署制定政策、規則和控制，並生成合規報告。DataRobot提供了在任何雲平臺、預置或邊緣部署人工智慧服務的選項。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慧，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，以及監測效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，包括資料科學家、開發人員、機器學習工程師、DevOps和IT專業人士以及商業使用者。

該平臺的服務包括資料視覺化、預處理轉化器、資料集分割、異常點檢測、特徵編碼、逐個特徵控制和自動驗證和交叉驗證。

自動化的機器學習服務包括：

• 超引數自動調整

• 建模整合

• 標籤自動分配

• 自動化模型文件

• 不平衡資料集處理

• 模型排行榜

• 無監督自動機器學習

該平臺還包括用於使用者介面建立和機器學習整合的低程式碼應用程式開發框架(Python/R)。用於機器學習操作的服務包括模型儲存庫、模型部署和模型監控。該公司提供全面管理的雲服務和混合雲服務。

IBM SPSS

IBM的社會科學統計包用於通過機器學習演算法庫、文字分析和開源可擴充套件性，進行復雜的統計資料分析，旨在與大資料整合並輕鬆部署到應用程式中。該軟體包包括一個用於臨時分析的統計元件，一個具有演算法和模型的建模器，可立即使用，以及用於資料的雲包中的建模器和用於在雲端或場所建立和執行預測模型的容器化資料和AI服務。一些相關的產品支援學生、教師和研究人員的預測分析軟體，以及使預測分析更容易的分析伺服器。

商業分析師可以使用統計元件中的功能：

• 解決分析過程中，從資料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，並統計轉換來處理異常值

• 提供表格和視覺化

• 將案例分類，並根據預測變數的值，來預測目標變數的值

• 實現對線性和非線性關係的精確建模

• 通過使用迴歸和期望最大化，用期望值代替缺失值，改進預測和計劃

IBM最近為初級和中級使用者推出了一個早期訪問計劃，以幫助這些群體開始使用統計資料。學習模組的特點是簡化的使用者介面，在指導下瀏覽軟體和資料概覽儀表板。這項服務處於測試階段，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、專業和高階。

IBM Watson Studio

Watson Studio是IBM的資料科學平臺，以前被稱為資料科學體驗。該平臺包括工作空間和協作，以及用於資料科學的開源工具。Watson Studio是Cloud Pak中資料即服務的核心產品。該服務包括分析和視覺化資料的工具，以清理和塑造資料，並建立機器學習模型。

Watson Studio的架構是圍繞一個專案建立的，其中包括協作者、資產和工具。工作室中提供的軟體包括：

• 資料精煉：準備和視覺化資料

• Jupyter筆記本編輯器：編碼Jupyter筆記本

• RStudio：在R和R Shiny應用程式中編碼Jupyter筆記本

• SPSS建模器：用SPSS演算法自動實現資料在模型中的流動

• 決策優化模型生成器：優化解決業務問題的場景

專案與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為資料雲包提供IBM Watson Studio的免費試用。

RapidMiner

這個資料科學軟體平臺為資料準備、機器學習、深度學習、文字挖掘和預測性分析提供了一個整合環境。它被用於商業應用，以及研究、教育、培訓、快速原型設計和應用開發。該公司稱，RapidMiner平臺對資料科學家來說足夠強大，同時也對公司其他部門的使用者足夠友好。為資料科學家設計的功能包括：

• 1500多個原生演算法、資料準備和資料科學功能

• 支援許多第三方機器學習庫

• 筆記本和與自定義Python和R的整合

• 高階分析和平臺服務

為商業使用者設計的功能包括：

• 案例模板

• 按角色自定進度的線上認證

• 完整的自動化選項

RapidMiner AI雲服務是為所有使用者建立的，具有增強和引導的體驗，具有最小學習曲線的視覺化UI，以及對資料和建模過程的解釋。

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援和整合，以加快資料訪問和機器學習模型的部署。

Tableau

Tableau是一個端到端的資料和分析平臺，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、規則和可重複的流程，創造信任和信心。該平臺的各個組成部分包括資料準備、CRM分析、伺服器管理和嵌入式分析的服務。

Tableau還承諾通過推廣以下價值，來幫助客戶建立資料文化：

• 踐行資料驅動的行為

• 重視戰略資料的使用

• 鼓勵分享和社群

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

企業可以通過軟體即服務、Salesforce Hyperforce、公共雲伺服器和容器以及企業內部伺服器部署Tableau。

Sisense

Sisense的Fusion平臺將定製分析整合到應用程式和產品中，使分析變得直觀和使用者友好。該平臺有三個組成部分用於資料分析，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式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並進行分析。分析有程式碼優先、低程式碼和無程式碼選項，用於分析和視覺化大量資料，以及自助式儀表盤和應用程式。該服務還具有內建的、程式碼優先的統計和預測分析庫和ML技術。

Sisense的資料聯結器整合了幾十個平臺，包括Airtable、亞馬遜Redshift、Salesforce Desk.com和Double Click。該公司的市場包括附加元件、整合、資料管道。

Sisense雲分析平臺為分析業務提供可擴充套件性和敏捷性，並鼓勵協作，Sisense提供免費試用。

什麼是預測性分析?

預測分析涵蓋研究資料的統計技術，這包括資料探勘、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。

什麼是預測性分析工具?

這些工具包括從無程式碼工具到資料湖，再到機器學習演算法。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。

• 為應用程式的定期增強做計劃。

預測性分析是如何工作的?

預測分析平臺著眼於檢視歷史資料並試圖找出規律。這個過程依賴於客戶購買、天氣資訊或銀行習慣等資料，以及迴歸分析等統計資料，對未來將遵循過去趨勢的假設。

某些型別的預測分析平臺使用機器學習，根據從收集的資料中學習到的知識來修改演算法。資料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，然後再在市場上做決策。