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预测分析软件和工具可帮助公司做出数据驱动的决策。提供数据分析功能,允许用户对大型数据集进行数据挖掘并预测未来结果——在瞬息万变的市场中,这是可能的。

这些预测分析工具可帮助组织创建强大的模型,这些模型可以检测模式、发现趋势,并最终为其业务运营提供有价值的见解。当今市场上有如此多的预测分析工具,选择合适的工具可能具有挑战性。

在本文中,我们将介绍 11 种最佳预测分析工具并重点介绍它们的主要功能,以便您决定哪种工具最适合您的业务需求。

什么是预测分析工具?

预测分析是一种数据分析形式,它使用历史数据、机器学习 (ML) 算法和人工智能 (AI) 来预测未来的结果。

预测分析工具是用于根据过去数据预测未来结果的软件。他们使用统计模型、机器学习算法和数据挖掘技术来分析大量历史数据,以识别模式和趋势。然后,这些模式和趋势可以预测未来的事件或行为。

预测分析工具可用于各种目的,例如预测销售、营销活动、客户细分、风险管理、欺诈检测和运营效率。

11 种最佳预测分析工具

有许多预测分析工具可以帮助企业做出明智的决策。以下是可以使组织受益的前 11 种预测分析解决方案:

Microsoft Azure 机器学习:最适合创建和部署预测模型

Microsoft Azure 机器学习 (Azure ML) 是 Microsoft 作为其云计算平台的一部分提供的企业级机器学习服务。它旨在使数据科学家、机器学习工程师和开发人员能够轻松构建预测分析模型。

该工具提供自动化机器学习、数据科学工作流和集成认知服务,使用户能够快速轻松地创建、训练和部署模型。

Azure ML 支持端到端机器学习生命周期,包括数据准备、模型生成和训练、验证和部署。它还提供管理和监控功能,允许用户跟踪、记录和分析数据、模型和资源。

此外,Azure ML 使开发人员能够将其模型与现有 IT 系统集成,使他们能够访问有价值的信息,从而为决策提供信息。

特征

  • 数据标注允许用户标注训练数据并管理标注项目。
  • 互操作性:与其他 Azure 服务集成,例如 Microsoft Power BI、Azure Databricks、Azure Data Lake、Azure 认知搜索、Azure Arc、Azure 安全中心、Azure Synapse Analytics 和 Azure 数据工厂。
  • 拖放设计器:使用户能够使用拖放式开发界面进行设计。
  • 支持混合和多云环境:允许用户在本地和跨多云环境训练和部署模型。
  • 策略为合规性管理提供内置和自定义策略。

优点

  • 使团队能够通过共享笔记本、计算资源、数据和环境进行协作。
  • 与其他 Microsoft 解决方案(如 Excel、CSV 和 Access 文件)连接。
  • 支持Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、Keras、Ray RLLib等多种开源库和框架。
  • 通过内置策略提供治理,并通过 60 项认证(包括 FedRAMP High 和 HIPAA)简化合规性。
  • 通过自定义基于角色的访问控制、虚拟网络、数据加密、专用终结点和专用 IP 地址提供安全性。

缺点

  • 用户报告说 Azure ML 的模型很少。
  • 用户报告了陡峭的学习曲线。

定价

Microsoft Azure 机器学习定价基于即用即付模型。使用 Azure ML 的成本取决于实例类型和使用的小时数。

例如,服务成本可能从每小时 0.096 USD 到大约 28 USD 不等,具体取决于实例类型。可以在 Azure ML 定价页上找到每种实例类型的成本。

Microsoft 为长期承诺和其他特别优惠提供折扣,以进一步降低使用 Azure ML 的成本。

IBM SPSS Modeler:最适合数据挖掘

IBM SPSS Modeler 是最流行的预测分析工具之一。它是一种面向业务用户的数据挖掘和预测分析工具,具有一套机器学习算法,可帮助发现数据中的见解和模式。

SPSS Modeler 提供了一系列数据挖掘技术,例如决策树、神经网络、关联规则和序列分析,以帮助组织识别其数据中的模式、关系和趋势。它还包括各种预测分析技术,以帮助组织预测未来结果并做出更好的决策。此外,SPSS Modeler 使用户能够在数据流中开发和部署预测模型。

IBM Cloud Pak for Data 是一个企业级数据和 AI 平台,旨在帮助组织释放数据的价值,无论数据位于何处,都允许用户在任何云或本地环境中构建和运行预测模型。

特征

  • 多源支持:SPSS Modeler 支持许多数据源,包括平面文件、电子表格、关系数据库、IBM Planning Analytics 和 Hadoop。
  • Visual Analytics:SPSS Modeler 包括一个直观的可视化界面,用于创建和浏览数据流。
  • 开源支持:SPSS Modeler 支持 R、Python、Spark 和 Hadoop 等开源技术。
  • Text Analytics:SPSS Modeler 使用户能够从非结构化数据(如博客内容、客户反馈、电子邮件和社交媒体评论)中收集见解。
  • Geospatial Analytics:SPSS Modeler 使用户能够浏览地理数据,例如经纬度、邮政编码和地址。

优点

  • 具有适用于 Windows 和 macOS 的桌面应用程序。
  • 提供拖放功能。
  • 包括数据可视化。
  • 在本地以及公有云或私有云中工作。

缺点

  • 可以简化时间序列和预测功能。
  • 用户报告了 IBM SPSS Modeler 的学习曲线。

定价

IBM SPSS Modeler 提供三种付费计划和一个月的免费试用。但是,可应要求提供专业和黄金计划的定价详细信息。

H2O 无人驾驶 AI:最适合自动化

H2O Driverless AI 是一个全自动数据科学平台,可加速构建和部署 AI 驱动的预测应用程序的过程。它是一个端到端平台,可自动构建、优化和部署 ML 模型。

H2O Driverless AI 使数据科学家和 ML 工程师能够构建、部署和监控大规模模型。它还提供了一套全面的功能,例如自动化特征工程、自动模型选择、自动超参数优化和自动化模型部署,以及帮助用户从数据中获得见解的可视化层。

特征

  • 专家推荐系统:使用 AI 向导分析数据,根据业务需求接收建议,并获得有关适当 ML 技术的指导,以便根据独特的数据和用例要求进行选择。
  • 自动化特征工程:根据一组预定义的规则自动识别最重要的特征并创建新特征。
  • 自动模型选择:为给定数据集选择最佳模型。
  • 自动超参数调优:调优模型参数以提高其性能。
  • 自动化模型部署:轻松将模型部署到生产就绪环境。
  • 可视化生成交互式可视化效果,从数据中获取见解。
  • 集成:从 Hadoop HDFS 和 Amazon S3 提取数据。

优点

  • 高度自动化的工具。
  • 高效的支持团队。
  • 支持图形处理单元 (GPU) 加速算法,如 XGBoost、TensorFlow 和 LightGBM GLM。
  • 可部署在本地、混合云和托管云环境中。

缺点

  • 需要强大的统计数据和机器学习经验。

定价

H2O Driverless AI 不会在其网站上宣传费率。

SAP Analytics Cloud:最适合分析

SAP Analytics Cloud 是一款基于云的分析和商务智能软件,可让用户利用 ML 和 AI 功能创建预测模型,并实时洞察数据。

借助 SAP Analytics Cloud,用户可以分析来自各种来源的数据,创建预测模型和交互式可视化效果,并与他人协作创建和共享报表。该软件建立在SAP HANA商业智能平台上,并与SAP系统和其他第三方应用程序集成。它还可用于创建自定义应用程序和仪表板。

特征

  • 预构建的优秀实践:SAP Analytics Cloud 包含 100 多个预构建的 SAP 业务内容包,适用于各种业务和行业,以增强分析和规划项目。
  • 支持的数据源:用户可以连接到本地和云数据源,例如 Google BigQuery、SAP HANA、SAP S/4HANA、SQL、SAP BusinessObjects 解决方案、SAP Business Planning and Consolidation 和 OData。
  • 假设模拟:用户可以模拟不同的场景,并可视化决策对业务成果的影响。
  • 拖放:借助 SAP Analytics Cloud,业务用户能够设计具有低代码或无代码功能的应用。

优点

  • 自助式数据建模和准备。
  • 数据探索和可视化。
  • 高效的报告功能。

缺点

  • 新用户的学习曲线。

定价

SAP Analytics Cloud 以订阅形式提供。潜在买家可以根据他们的要求要求定制报价。供应商提供 30 天免费试用,并可选择将其延长至 90 天。

  • 商业智能:每位用户每月 36 美元。
  • 计划:联系销售团队获取报价。

Alteryx:最适合为数据分析创建自动化工作流

Alteryx 是一个端到端的自助式分析平台,允许数据分析师和业务用户轻松准备、混合和分析数据以获得预测性见解。

Alteryx 是业内最受欢迎的工具之一,因为它具有强大的数据库内引擎以及与其他系统集成并处理各种结构化和非结构化数据的能力。使用此工具,用户可以跨云、桌面和本地环境共享工作流;创建交互式可视化;并自动执行复杂的流程。

特征

  • 数据迁移:Alteryx 提供 ELT 和 ETL 功能,帮助实现无缝数据迁移过程。
  • 自动化:用户可以自动执行分析、报告和地理空间分析,以及从 PDF 和其他文档中提取数据。
  • 拖放功能:Alteryx 的拖放功能使用户能够加快分析过程,从而获得快速准确的数据洞察。
  • 自动映射:Alteryx 的数据映射 AI 使用户能够将数据映射到预定义的目标。
  • 自动格式化:自动检测格式并将其应用于非结构化和半结构化数据集。

优点

  • 连接到 180 多个数据源。
  • 提供自助式数据准备。
  • 使用户能够跨云、桌面和本地环境共享工作流。
  • Alteryx 有一个活跃的社区论坛,拥有超过 30 万名成员。

骗局

  • 用户报告说该工具价格昂贵。

定价

Alteryx 提供针对个人用户、团队和组织量身定制的定价。它的起价为每年 5,195 美元,有兴趣的买家可以联系他们获取定制报价。Alteryx 还提供 30 天免费试用,因此用户可以试用该平台,看看它是否满足他们的需求。

Alteryx 还提供一些额外的服务和支持选项,例如自定义培训、入职和咨询服务。

RapidMiner Studio:最适合数据科学

RapidMiner Studio 是一个数据科学平台,可帮助用户根据数据分析、可视化和构建预测模型。它包括用于数据挖掘、预测建模和文本挖掘的各种算法和工具。RapidMiner Studio 还具有用于探索和理解数据的交互式可视化功能。

该平台可用于数据挖掘、预测分析和机器学习项目。RapidMiner Studio 具有拖放界面,易于使用并允许用户构建复杂的模型。它还具有一个开源库,使用户能够扩展该工具并创建自定义算法。

特征

  • 混合部署:RapidMiner Studio 可以部署在本地和云环境中。
  • 拖放功能:RapidMiner Studio 使分析和构建报告变得快速而简单。
  • 预构建的自动化:RapidMiner 提供自动化的超参数调优和特征工程。
  • 分析生命周期支持:RapidMiner Studio 支持数据工程、模型构建、模型运营、AI 应用构建和协作以及治理。

优点

  • 拥有超过 1,500 种用于模型构建的算法和函数。
  • 提供拖放界面。
  • 在其免费版本中包括 10,000 个数据行和一个逻辑处理器。
  • 使用户能够运行模拟和假设场景。
  • 使团队能够实时协作并共同构建工作流程。

缺点

  • 一些用户报告说,该解决方案的成本过高。

定价

RapidMiner Studio 没有在其网站上列出定价。

KNIME:最适合集成

KNIME(Konstanz Information Miner)是一个用于数据挖掘、机器学习、预测分析和业务分析的开源数据分析平台。

KNIME 具有图形界面,并提供各种数据分析工具和选项以及用于机器学习和预测分析的广泛算法库。它用于数据驱动的决策,可用于数据预处理、数据分析和数据可视化。

特征

  • 混合和转换:KNIME 使用户能够连接到数据库和数据仓库,访问各种文件格式,并从云资源或外部服务中检索数据。
  • 数据分析支持:KNIME 支持各种数据分析功能,例如分类、回归、降维和聚类,以及深度学习、基于树的方法和逻辑回归等高级算法。
  • 预构建的自动化:KNIME 提供用于特征工程和选择、超参数优化和模型可解释性的预构建自动化组件,以实现快速原型设计和测试。
  • 开源支持:KNIME 与开源项目集成,例如用于深度学习的 Keras 或 Tensorflow、用于高性能机器学习的 H2O 以及用于编码的 R 和 Python。
  • 治理:KNIME 提供治理功能,例如版本控制、文档、管理和监控。

优点

  • 具有 300 多个数据源连接器。
  • 可在本地和云中部署。
  • 连接各种数据库和数据仓库工具,例如 SQL Server、Postgres、MySQL、Snowflake、Redshift 和 BigQuery。
  • 使用户能够使用可自定义的条形图和散点图以及高级图表、平行坐标、旭日图、网络图和热图来可视化数据。

缺点

  • 有一个陡峭的学习曲线。

定价

KNIME 为不同类别的用户提供各种定价计划

KNIME 社区中心(由 KNIME 主办)

  • 个人和个人:免费。
  • 团队:每月 285 美元起。

Business Hub(由客户管理)

  • 标准计划(最多三个团队):联系销售团队获取报价。
  • 企业计划(无限团队):联系销售团队获取报价。

TIBCO Statistica:最适合 Windows 机器

Statistica 是由 StatSoft 设计并由 TIBCO 维护的高级分析软件。它提供预测分析、数据挖掘、机器学习、预测、优化和文本分析模型功能,帮助组织根据数据做出决策。

Statistica 用于许多不同的领域,包括银行、通信、能源、医疗保健、保险、生命科学、制造、媒体、零售和运输。这些行业使用它来通过洞察客户行为、产品性能、市场趋势等,做出更好的数据驱动决策。

Statistica 提供了许多特性和功能,包括数据准备、可视化、预测分析、优化、预测和模型构建。它旨在供数据科学家和业务用户使用,提供简化的工具和向导来创建和部署模型。

特征

  • Python 和 R 支持:允许用户使用嵌入式代码节点来集成开源语言和库。
  • 数据可视化提供动态可视化,以帮助获得数据驱动的见解。
  • 规则生成器:使用户能够将业务规则与数据分析集成。
  • 数据清理:提供用于筛选优质数据以进行分析和见解的工具。
  • 数据准备和整理:使用户能够轻松安排和构建数据以进行分析。
  • 特征工程:允许用户将数据转换为可用的特征。
  • 支持 ML 和数据挖掘模型:包括对神经网络、决策树和支持向量机的支持。
  • 集成:连接到 Azure ML、Algorithmia 和 Apervita 等市场。

优点

  • 具有规则构建器,可将业务规则与分析集成。
  • 使用户能够构建分析、仪表板和报告。
  • 可在本地或云中部署。

缺点

  • 陡峭的学习曲线。

定价

Statistica不会在其网站上公布定价

SAS Advanced Analytics:分析非结构化数据的最佳选择

SAS高级分析是一套软件工具和应用程序,用于创建和部署预测模型和数据驱动型解决方案。这个全面的软件包提供了一套全面的工具,用于开发、部署和分析预测模型和专用工具,以优化业务流程和战略。

SAS高级分析包括一系列功能,包括数据挖掘、机器学习、文本分析、预测、优化和模拟。它还提供了用于创建数据可视化和仪表板的工具。SAS高级分析旨在使组织能够使用其数据来获得洞察力,做出更好的决策并优化业务运营。

特征

  • 优化和仿真:特色优化和仿真软件有助于识别操作并构建模型,以帮助推动根据见解做出决策。
  • 数据挖掘:SAS高级分析使用户能够简化数据准备,快速轻松地创建更好的模型,并将最佳模型投入使用。
  • 数据准备用户可以通过数据准备来识别数据中的关键关系,以筛选出好的数据。
  • 数据可视化:SAS Advanced Analytics的动态图表和图形允许用户识别其数据中的关键见解。
  • 数据科学开发和建模:拖放功能和自动化的交互式流程有助于消除构建数据模型时的猜测。
  • 文本分析:SAS高级分析可自动执行从数据集中读取、组织和提取有用详细信息的过程。
  • 统计分析:SAS高级分析提供强大的算法,涵盖多种形式的分析,帮助用户构建和定制数据驱动的报告。
  • 预测和计量经济学:用户可以快速、自动地生成大量高质量的预测。

优点

  • 交互式仪表板。
  • 拖放界面。
  • 能够访问和分析内存和流中的数据。

缺点

  • 复杂的初始设置过程。

定价

SAS Advanced Analytics 定价不公开。

Oracle 数据科学:最适合数据科学团队

Oracle 数据科学(也称为 Oracle Cloud Infrastructure 数据科学)是一个完全托管的平台,支持数据科学团队使用 Python 和开源工具构建、训练、部署和管理机器学习模型。

Oracle 数据科学提供了一个由 JupyterLab 提供支持的直观协作环境,因此数据科学家可以试验和开发模型。数据科学家可以通过支持流行的机器学习库(如 TensorFlow 和 PyTorch)以及用于分布式训练的强大 NVIDIA GPU 来扩展模型训练。

此外,MLOps 功能(如自动化管道、模型部署和模型监视)有助于在生产中保持模型正常运行。

特征

  • 数据准备:提供对云中或本地数据的访问,并将标签应用于数据记录。
  • 模型构建:提供内置的云托管 JupyterLab 笔记本环境,并支持 TensorFlow 和 PyTorch 等开源机器学习框架。
  • 模型训练:允许数据科学家使用 NVIDIA GPU 构建和训练深度学习模型。
  • 治理和模型管理:包括模型目录、评估和比较、解释、可重现环境和版本控制。
  • 自动化和MLOps:包括托管模型部署、自动化管道以及 ML 监视和应用程序。

优点

  • 该工具具有高度可定制性和可扩展性。
  • 直观的用户界面和交互式仪表板。

缺点

  • 用户报告说这个工具很昂贵。

定价

Oracle 数据科学是一项即用即付服务,因此费率取决于计算引擎产品和使用情况。价格基于每小时的 OCPU 数量、每月每 GB 的性能单位数、每月的千兆字节存储容量、负载均衡器小时数、每小时 Mbps 数和每小时 GPU。

例如,计算 — 虚拟机标准 — X7 的费率为每 OCPU 小时 0.0319 USD,或单价 0.0638 USD。对于负载均衡器基数,单位费率为 0.0113 USD。

Google Cloud AutoML:最适合构建自定义机器学习模型

Google Cloud AutoML 是一套机器学习产品,可让机器学习专业知识有限的开发人员训练出符合其业务需求的高质量模型。它旨在使机器学习更易于访问和使用。

Google Cloud AutoML 提供了一些工具,可自动执行机器学习流程的各个方面(从训练到部署)。它还提供了用于数据标记、模型构建和模型评估的工具。这些工具允许用户以最小的工作量开发和部署自定义 ML 模型。

特征

  • ML 训练:训练超过 TB 的数据集。
  • 应用程序编程接口(API)集成:使用REST和RPC API,并集成REST和gRPC API。
  • 语言支持:支持 50 种语言对。
  • 数据准备和存储:准备和存储用于分析的数据集。

优点

  • 使机器学习专业知识有限的开发人员能够创建自定义机器学习模型。
  • 提供流式视频分析。
  • 训练 TB 大小的数据集。

缺点

  • 不可在本地部署。

定价

谷歌不会在其网站上宣传此产品的定价。

但是,Google Cloud AutoML 为用户提供免费试用,允许他们探索该套件的各种产品和功能。免费试用包括价值 300 美元的免费积分,可用于探索可用的不同 Google Cloud 产品和服务。

此外,与组织合作的人员有资格获得额外 100 美元的积分,总计最高 400 美元,用于在 90 天内探索 Google Cloud 产品。通过免费试用,用户可以获得该平台的实践经验,并探索该套件的各种功能。

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