预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这些工具包括用于从整个企业收集数据的复杂管道,添加统计分析和机器学习层以对未来进行预测,并将这些见解提炼成有用的摘要,以便业务用户可以对此采取行动。
预测的质量主要取决于进入系统的数据——大型机时代的老口号“垃圾进,垃圾出”,如今仍然有效。但还有更深层次的挑战,因为预测分析软件无法预测世界变化的时刻,以及未来与过去的弱关联。这些主要通过确定模式来运作的工具正变得越来越复杂。
与从头开始编写工具相比,使用专用的预测分析工具通常相对容易。大多数工具都提供可视化编程界面,使用户能够拖放各种针对数据分析而优化的图标,有助于用户理解编码并像程序员一样思考,而且这些工具确实可以通过点击鼠标来生成复杂的预测。
Alteryx Analytics Process Automation(APA)平台的目标是帮助您在应用最佳数据科学和机器学习算法之前构建清理数据的管道。高度自动化支持将这些模型部署到生产中,以生成源源不断的见解和预测。可视化IDE提供了300多个选项,这些选项可以组合在一起形成一个复杂的管道。APA的优势之一是它与其他数据源(例如地理空间数据库或人口统计数据)的深度集成,以丰富您自己的数据集质量。
要点:
作为亚马逊(Amazon)的主要人工智能平台,AWS SageMaker与AWS产品组合的其余部分很好地集成,以帮助用户分析来自云供应商的主要数据源之一——亚马逊的数据,然后将其部署为在自己的实例中运行或作为无服务器lambda函数的一部分运行。SageMaker是一个提供全方位服务的平台,具有数据准备工具(例如Data Wrangler),一个由Jupyter笔记本构建的展示层,以及一个名为Autopilot的自动化选项。可视化工具可以帮助用户一目了然地了解正在发生的事情。
要点:
将优秀的人工智能算法转化为富有成效的洞察力是H2O.ai AI Cloud的主要目标。它的“无人驱动人工智能”提供了一个用于摄取数据和研究最显著特征的自动化管道。一组开源和专有特征工程工具有助于将算法集中在数据最重要的部分上。其结果显示在仪表板或自动图形可视化的集合中。
要点:
几十年来,统计学家一直在使用IBM公司的SPSS来处理数字。最新版本包括集成新方法的选项,例如机器学习、文本分析或其他人工智能算法。统计数据包侧重于对所发生事件的数字解释。SPSS Modeler是一个拖放工具,用于创建数据管道,从而获取可操作的见解。
要点:
RapidMiner的工具总是首先提供给第一线的数据科学家。其核心产品是一个完整的可视化IDE,用于试验各种数据流以找到最佳见解。该产品线现在包括更多的自动化解决方案,可以通过更简单的界面和一系列用于清理数据和寻找最佳建模解决方案的工具,向企业中更多的人员开放流程。然后可以将这些部署到生产线。该公司还通过一个旨在简化采用的人工智能中心来扩展其云产品。
要点:
任何制造行业从业人员应该都知道SAP软件。它的数据库可以在供应链的各个阶段跟踪货物。为此,他们投入巨资开发了一种用于预测分析的绝佳工具,使企业能够就下一步可能发生的事情做出更明智的决策。该工具在很大程度上基于商业智能和报告,将预测视为分析演示文稿中的另一个专栏。来自过去的信息主要使用高度自动化的机器学习例程集合,为有关未来的决策提供信息。不需要成为人工智能程序员即可运行它。事实上,他们还一直致力于创建所谓的“对话分析”工具,可以为任何用人类语言提问的管理者提供有用的见解。
要点:
作为最古老的统计和商业智能软件包之一,SAS的功能随着时间的推移变得愈发强大。需要预测的企业,可以生成依赖于统计数据和机器学习算法的任何组合的前瞻性报告,SAS称之为“复合人工智能(composite AI)”。该产品线分为用于基本探索的工具,例如可视化数据挖掘或可视化预测。还有一些针对特定行业的重点工具,例如旨在预测潜在合规问题的反洗钱软件。
重点:
在各种集成工具收集数据后,TIBCO的预测分析可以开始生成预测。Data Science Studio旨在使团队能够共同创建低代码和无代码分析。更集中的选项可用于特定数据集。例如,TIBCO Streaming已针对从一系列事件创建实时决策进行了优化。Spotfire则通过将基于位置的数据与历史结果集成来创建仪表板。这些工具与该公司更强大的产品线配合使用,以更好地支持数据收集、集成和存储。
要点:
原文链接:https://www.cio.com/article/193743/top-tools-for-predictive-analytics.html
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