什么是最好的预测分析软件? 7 个出色的预测分析工具。
已发表: 2022-05-18市场上最好的预测分析工具是什么? 您花了多少钱来使用专业的预测分析软件? 如何找到最适合您业务的解决方案? 阅读这篇文章,了解更多有关可在您的工作场所使用的现代预测分析应用程序的信息。
预测分析软件 - 目录:
- 什么是预测分析?
- 预测分析软件
- 数学
- 意识
- Minitab
- IBM SPSS
- Alteryx 设计师
- SAP 分析云
- SAS 可视化分析
- 预测分析工具——它是如何工作的?
什么是预测分析?
预测分析是一种研究类型,可让您预测未来事件并深入了解流程。 预测分析有很多好处,因为这种方法可以提供特别准确的读数,可用于解决各种问题。 预测分析可以解决的许多问题包括:欺诈检测、风险降低、营销活动优化、决策改进和运营效率提高。
使用预测分析的主要领域或行业包括:银行和金融、零售、医疗保健、制药、保险、公用事业、公共和政府以及航空航天。 所有需要的见解都必须基于数据,因此需要预测分析软件来处理、计算和组织所有初始信息。
只有最好的解决方案才能对数据集进行快速准确的分析。 在本文中,我们列出了市场上可用的预测分析软件,它们应能满足您对预算和运营要求的需求。
预测分析软件
数学
Mathematica是由 Wolfram Research 开发的软件,只需单击一下即可处理数学问题。 它允许 2D 和 3D 数据可视化和演示。 它用户友好,用途广泛。 IT 可以与 C++、Python 和其他语言集成。
该软件的主要功能包括:即席报告、卷积神经网络、可定制的仪表板、数据管理和可视化、文档分类、图像分析、模型训练、神经网络建模、报告、分析、自学习、可视化。
软件类型:报告、统计分析、商业智能。
意识
Sisence是在全球范围内提供服务的平台。 该平台主要由管理人员和数据科学家使用。 它提供了高质量的可视化功能和解释工具。
该软件的主要功能包括:仪表板、临时查询、报告、机器学习、API、人工智能、基准测试、预算、预测、聊天机器人、协作工具、转换跟踪、可定制的品牌。
软件类型:数据分析软件、数据可视化软件、集成软件、人力资源分析软件。
Minitab
目前,全球数以千计的企业使用Minitab软件。 该应用程序的分析工具对所有客户都易于使用,无论其科学背景如何,因此不仅统计专业的毕业生可以使用该程序。 Minitab 在一个解决方案中提供统计、预测和改进分析。
该软件的主要功能包括:关联发现、协作工具、仪表板、数据分析、数据混合、数据捕获、数据传输、数据发现、数据导入、数据导出、数据可视化、预测工具。
软件类型:数据分析软件、统计分析软件、报表软件。
IBM SPSS
IBM 制造的SPSS是 1968 年首次问世的著名且受欢迎的产品。SPSS 是用于高级统计研究的专用工具。 最近它作为两个产品提供:SPPS Statistics 和 SPSS Modeler,其中第一个是典型的统计软件,而第二个将数据转换为可视化表示。 SPPS 非常适合处理统计分析和数据建模的大型企业以及学者和数据科学家。
该软件的主要功能包括:即时报告、预算编制、协作辅助、仪表板、数据发现和可视化、KPI、机器学习、预测分析、统计分析。
软件类型:统计分析、报告。
Alteryx 设计师
Alteryx曾经以 SRC LLC 的名义而闻名,但该公司在 2010 年更名为现在的名称。Alteryx 生产的 APA 平台是一种面向非编码人员的平台。 它包含可应用于您的数据的构建块。 该平台的好处是可以轻松处理非结构化数据。
该软件的主要功能包括:报告、关联发现、协作辅助、客户数据库、仪表板、数据分析工具、数据:混合、清理、发现、提取、集成和映射。
软件类型:统计分析、商业智能集成。
SAP 分析云
可能是目前市场上最好的预测分析应用程序之一。 它由早在70年代就开始生产的德国公司生产。 该软件非常适合任何规模的企业,因为它易于非技术人员使用。 它对数据挖掘、增强分析和预测分析都有好处。
该软件的主要功能包括:仪表板、查询、报告、API、基准测试、协作、报告、模板、数据混合、数据导出、数据导入和发现。
软件类型:预测分析、数据可视化、商业智能。
SAS 可视化分析
SAS最适合大型企业。 该平台的模块可以轻松处理高级文本分析、统计分析和预测。 该软件能够处理结构化和非结构化数据。
该软件的主要功能包括:仪表板、报告、机器学习、AI、API、关联发现、协作辅助、报告、数据管理和转换。
软件类型:商业智能、数据分析、预测分析、报告和统计分析。
预测分析工具——它是如何工作的?
上面介绍的工具提供了无代码解决方案、数据湖和机器学习算法。 其中一些是完整的、扩展的、多功能的工作空间,而另一些仅提供基本功能。 要为您的公司选择最好的预测分析软件,您必须充分了解自己的需求。
预测分析使用历史数据来搜索模式、方案和重复发生的事件。 为了促进预测过程,使用了机器学习算法以及回归分析。 似乎没有用于预测分析的优质软件,与市场相关的现实决策不再可能。
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