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2022年优质预测分析工具和软件

发布时间:2022-06-09 12:47 所属栏目:[大数据] 来源:互联网
导读:数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入,使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据,以启动这一进程。随后是对数据进行分析,并与同事分享
  数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入,使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据,以启动这一进程。随后是对数据进行分析,并与同事分享结果。
 
  优秀预测分析工具和软件
  Alteryx
  Alteryx分析过程自动化平台专注于无代码和低代码的分析构建模块,以设计可重复的工作流程。该平台专为所有部门提供自助分析和数据科学的公司而设计。Alteryx还使用增强型机器学习来帮助数据工作者建立预测模型。
 
  该公司的云平台使在线、桌面和内部数据中心共享工作流程变得简单便捷,并提供与现代云生态系统应用的内置集成。分析流程自动化平台通过将数据质量和准备、分析、数据科学和自动化机器学习以及部署和监控结合到一个服务中,将分析、数据科学和流程自动化放在一起。自动化服务包括80多个本地集成的数据源。Alteryx的设计器服务可以很容易地组合数据集、使用无代码和代码友好型工具,生成可视化工作流程和报告。
 
  Alteryx还在其数据科学门户网站上,提供有关机器学习的培训和教育信息。Alteryx为企业用户的设计师提供一个30天免费许可证。对于学生、教育工作者,该公司提供免费的一年可续签的设计师许可证。
 
  DataRobot
  DataRobot的AI云平台支持所有用户的协作,从数据科学和分析专家,到IT和DevOps团队,再到高管和信息工作者。该平台包括数据工程、机器学习、MLOps、决策智能和可信AI服务。为了支持决策智能,该服务有一个无代码的应用程序生成器、人工智能应用程序和决策流,它们创建规则以实现决策自动化。无代码应用程序生成器允许用户将模型转换为AI应用程序,而无需任何额外的编码。该公司表示,这使得企业用户更容易做出人工智能驱动的决策。
 
  这些应用程序还包括详细的预测解释,帮助用户解释模型做出的任何决定。用户还可以使用无代码应用程序生成器,通过改变一个或多个输入来进行假设分析,创建新的场景,然后比较两个结果。这种透明度使公司能够将最终用户和其他利益相关者的反馈合并到模型修订中。
 
  该公司还提供对现有AI模型进行分级的模块,为生产部署制定政策、规则和控制,并生成合规报告。DataRobot提供了在任何云平台、预置或边缘部署人工智能服务的选项。DataRobot提供免费试用。

  Azure Machine Learning
  微软的云平台为整个机器学习过程提供商业分析服务。这包括准备数据、建立和训练模型、验证和部署模型,以及管理和监控模型。据微软称,该平台可以提高机器学习产品的投资回报率,将训练模型所需的步骤减少70%,并减少90%的管道代码行数。Azure Machine Learning还提供PyTorch企业版,这是一个针对开源深度学习框架的支持计划,允许服务提供商开发并向客户提供定制的企业级支持。
 
  Azure ML还提供负责任的AI功能,使模型更加透明和可靠。功能包括可视化、假设分析和模型解释图表。该平台包括用于测试模型公平性的算法,以及用于调试错误和提高准确性的错误分析工具包。
 
  微软提供60个合规性认证,以及初级和高级教程。Azure有一个免费试用版。使用Azure ML没有额外费用,但用户需要为计算以及其他Azure服务付费,包括Azure Blob Storage、Azure Key Vault、Azure Container Registry和Azure Application Insights。定价选项可以根据服务类型、地区、货币和时间范围进行定制。
 
  Databricks
  Lakehouse平台结合了数据仓库和数据湖的功能。Databricks Lakehouse将数据仓库和AI用例整合在一个平台上,提供了跨云部署的单一数据平台。该仓库建立在开源技术Delta Lake之上,形成了结构化的事务层。据该公司称,这种开放格式的存储层为流媒体和批处理操作,提供了可靠性、安全性和性能,可以用结构化、半结构化和非结构化数据的单一存储空间来取代数据孤岛。
 
  Delta Engine是一款高性能的查询引擎,具有SQL功能,包括索引、缓存和MPP处理。该平台还允许直接文件访问和对Python、数据科学和AI框架的本地支持。云合作伙伴包括AWS、Azure和谷歌云。
 
  Databricks数据科学工作区可供团队中每个人使用。现有的笔记本电脑可以被导入公司的Databricks环境或免费的社区版。
 
  Databricks有一个学院,有许多基于角色的学习路径、自定义进度的学习和教师指导的培训。该公司还为数据分析师、数据工程师和机器学习专家提供专业的徽章和认证。Databricks提供免费试用和使用折扣。
 
  H2O.ai
  据该公司称,H2O.ai的自动化机器学习能力使其更容易使用人工智能,具有高度的速度、准确性和透明度。该公司的平台有建立模型和应用的选项,以及监测性能和适应变化的条件。这些服务是为企业内的各种角色设计的,包括数据科学家、开发人员、机器学习工程师、DevOps和IT专业人士以及商业用户。
 
  该平台的服务包括数据可视化、预处理转化器、数据集分割、异常点检测、特征编码、逐个特征控制和自动验证和交叉验证。
 
  自动化的机器学习服务包括:
 
  超参数自动调整
  建模集成
  标签自动分配
  自动化模型文档
  不平衡数据集处理
  模型排行榜
  无监督自动机器学习
  该平台还包括用于用户界面创建和机器学习集成的低代码应用程序开发框架(Python/R)。用于机器学习操作的服务包括模型存储库、模型部署和模型监控。该公司提供全面管理的云服务和混合云服务。
 
  IBM SPSS
  IBM的社会科学统计包用于通过机器学习算法库、文本分析和开源可扩展性,进行复杂的统计数据分析,旨在与大数据整合并轻松部署到应用程序中。该软件包包括一个用于临时分析的统计组件,一个具有算法和模型的建模器,可立即使用,以及用于数据的云包中的建模器和用于在云端或场所建立和运行预测模型的容器化数据和AI服务。一些相关的产品支持学生、教师和研究人员的预测分析软件,以及使预测分析更容易的分析服务器。
 
  商业分析师可以使用统计组件中的功能:
 
  解决分析过程中,从数据准备和管理到分析和报告所有方面的问题
  提供自动化的方法来识别异常情况,并统计转换来处理异常值
  提供表格和可视化
  将案例分类,并根据预测变量的值,来预测目标变量的值
  实现对线性和非线性关系的精确建模
  通过使用回归和期望最大化,用期望值代替缺失值,改进预测和计划
  IBM最近为初级和中级用户推出了一个早期访问计划,以帮助这些群体开始使用统计数据。学习模块的特点是简化的用户界面,在指导下浏览软件和数据概览仪表板。这项服务处于测试阶段,免费提供60天。IBM提供SPSS的订阅计划和内部许可版本。有四个级别的服务:基本、标准、专业和高级。
 
  IBM Watson Studio
  Watson Studio是IBM的数据科学平台,以前被称为数据科学体验。该平台包括工作空间和协作,以及用于数据科学的开源工具。Watson Studio是Cloud Pak中数据即服务的核心产品。该服务包括分析和可视化数据的工具,以清理和塑造数据,并建立机器学习模型。
 
  Watson Studio的架构是围绕一个项目建立的,其中包括协作者、资产和工具。工作室中提供的软件包括:
 
  数据精炼:准备和可视化数据
  Jupyter笔记本编辑器:编码Jupyter笔记本
  RStudio:在R和R Shiny应用程序中编码Jupyter笔记本
  SPSS建模器:用SPSS算法自动实现数据在模型中的流动
  决策优化模型生成器:优化解决业务问题的场景
  项目与Watson知识目录服务和Watson机器学习服务提供的部署空间整合。IBM为数据云包提供IBM Watson Studio的免费试用。
 
  RapidMiner
  这个数据科学软件平台为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测性分析提供了一个集成环境。它被用于商业应用,以及研究、教育、培训、快速原型设计和应用开发。该公司称,RapidMiner平台对数据科学家来说足够强大,同时也对公司其他部门的用户足够友好。为数据科学家设计的功能包括:
 
  1500多个原生算法、数据准备和数据科学功能
  支持许多第三方机器学习库
  笔记本和与自定义Python和R的整合
  高级分析和平台服务
  为商业用户设计的功能包括:
 
  案例模板
  按角色自定进度的在线认证
  完整的自动化选项
  RapidMiner AI云服务是为所有用户建立的,具有增强和引导的体验,具有最小学习曲线的可视化UI,以及对数据和建模过程的解释。
 
  该公司有RapidMiner学院以及培训和认证服务。此外,还有经过认证的全球合作伙伴提供额外的支持和集成,以加快数据访问和机器学习模型的部署。
 
  Tableau
  Tableau是一个端到端的数据和分析平台,包括安全、治理和合规以及API。据该公司介绍,Tableau通过在整合、访问和监督方面建立控制、规则和可重复的流程,创造信任和信心。该平台的各个组成部分包括数据准备、CRM分析、服务器管理和嵌入式分析的服务。
 
  Tableau还承诺通过推广以下价值,来帮助客户建立数据文化:
 
  践行数据驱动的行为
  重视战略数据的使用
  鼓励分享和社区
  Tableau Blueprint是一种构建数据驱动型组织所需能力的方法,涵盖战略、敏捷性和熟练度。
 
  企业可以通过软件即服务、Salesforce Hyperforce、公共云服务器和容器以及企业内部服务器部署Tableau。
 
  Sisense
  Sisense的Fusion平台将定制分析整合到应用程序和产品中,使分析变得直观和用户友好。该平台有三个组成部分用于数据分析,嵌入、输液应用和分析。Embed 是一个API优先的平台,客户可以用它来在应用程序和工作流程中建立白标分析。
 
  客户可以使用Infusion Apps在Slack、Google Slides、Microsoft Teams和Salesforce中用自然语言查询提出问题并进行分析。分析有代码优先、低代码和无代码选项,用于分析和可视化大量数据,以及自助式仪表盘和应用程序。该服务还具有内置的、代码优先的统计和预测分析库和ML技术。
 
  Sisense的数据连接器集成了几十个平台,包括Airtable、亚马逊Redshift、Salesforce Desk.com和Double Click。该公司的市场包括附加组件、集成、数据管道。
 
  Sisense云分析平台为分析业务提供可扩展性和敏捷性,并鼓励协作,Sisense提供免费试用。
 
  什么是预测性分析?
  预测分析涵盖研究数据的统计技术,这包括数据挖掘、预测建模和机器学习,作为对未来事件进行预测的方法。预测分析具有以下潜力:
 
  发现那些有可能取消服务或不续约的客户。
  识别可能存在欺诈的交易。
  建立预防性的维护计划。
  企业领导人可以利用预测分析来增加许多计划决策成功的机会,或快速测试各种场景。
  什么是预测性分析工具?
  这些工具包括从无代码工具到数据湖,再到机器学习算法。企业可以选择适合每个部门的需求和专业知识的解决方案。一些平台是完整的工作空间,另一些则与现有的工具整合。有云部署和内部解决方案的选择。
 
  Gartner建议公司在选择预测性分析工具时,遵循以下原则:
 
  根据产品适合公司应用需求的程度,来选择单个服务或服务组。
  将自动机器学习服务与标准语言和视觉服务结合起来使用,为解决方案增加独特的属性。
  为应用程序的定期增强做计划。
  预测性分析是如何工作的?
  预测分析平台着眼于查看历史数据并试图找出规律。这个过程依赖于客户购买、天气信息或银行习惯等数据,以及回归分析等统计数据,对未来将遵循过去趋势的假设。
 
  某些类型的预测分析平台使用机器学习,根据从收集的数据中学习到的知识来修改算法。数据专家和业务部门领导可以使用预测分析法来测试新的理论和产品,然后再在市场上做决策。

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