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。
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。
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 （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。
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 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。
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 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。
H2O Driverless AI 不会在其网站上宣传费率。
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。
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。
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。
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 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。
RapidMiner Studio 没有在其网站上列出定价。
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。
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）
Business Hub（由客户管理）
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。
Statistica不会在其网站上公布定价
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。
SAS Advanced Analytics 定价不公开。
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。
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 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。
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。
