干货|帮助提高业务效率的9种预测分析工具

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当今的组织正在从各种来源收集大量数据并获得价值，以推动创新。当然，在当今日益激烈的竞争中，数据是任何企业的新动力。这就是为什么公司在向拥挤的市场提供产品和服务方面寻求优势。利用数据驱动的预测模型可能是一种有效的方法，因为它们可以帮助公司以新的方式解决持久的问题。大多数具有远见卓识的企业都使用预测分析，数据驱动的解决方案和统计技术，这些技术可以评估大型数据集以查找模式，提取新见解并设想未来的结果。

尽管预测分析使企业能够更好地了解客户，产品和合作伙伴，但它往往是一个非常复杂的平台，需要技能和知识才能有效地使用它们。借助数据分析人员和数据科学技能，预测分析可以成为非常强大的工具。有许多预测分析工具可帮助公司简化其业务需求。让我们看一下提高数据驱动型企业效率的10种最佳预测分析工具。

Qlik Sense

Qlik Sense是一种先进的企业级受控解决方案，可提高处理大量业务数据的效率。Qlik提供了与大量AI工具集（例如R，python和DataRobot）的直接集成，从而简化了数据建模。Qlik Insight Bot提供了一种基于AI的对话分析体验，使专业人员可以使用自然语言更快，更轻松地提出问题，生成见解并做出数据驱动的决策。该软件借助其同类最佳的关联数据索引引擎，使用户能够揭示各种数据来源之间的数据洞察力和关系，并支持包括嵌入式分析，移动分析和报告在内的所有用户和用例。

Tableau

Tableau是一种商业智能软件，比现有解决方案快10到100倍，可帮助企业查看和解释其数据。它的实时可视化分析和交互式仪表板允许切片和切块数据集，以创建紧密联系并探索新机会。使用Tableau，用户可以制作交互式地图，并检查跨地区，地区，人口统计信息等的数据。该软件还可以帮助创建具有互动可视化效果的数据分析叙事故事，并可以与观众共享。

SAS高级分析

SAS高级分析解决方案推动业务影响，从数据挖掘，文本挖掘和预测分析到数据可视化和机器学习。 SAS是分析市场的领导者，拥有数十年在各种行业的企业中广泛扩展分析的经验。 SAS先进的分析软件注入了尖端的创新算法，可以帮助企业解决最棘手的问题。

SAP HANA

SAP HANA是高性能的内存数据库提供者。它可以在内部和云端对多模型数据进行最广泛的高级分析，从而激发数据驱动的实时决策和行动，并支持所有工作负载。 SAP可以根据公司提供的数据开发预测模型。它也有可能减少为外部大数据集和直观的可视化工作流创建带有附加连接器的模型所需的时间。

TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire使高级，可预测的分析变得容易，易用且可从用户界面直接访问每个人。开箱即用的Spotfire提供一键式数据科学，统计和机器学习方法，可实时预测结果，帮助所有用户提高效率，技能和智慧。它是市场上最完整的分析解决方案，可让每个人快速，轻松地查看数据中的新发现。 Spotfire大规模提供了许多功能，包括视觉分析，数据整理，预测分析，位置分析和流分析。

Dundas

Dundas BI是基于浏览器的商业智能和数据可视化平台，涉及集成的仪表板，报告工具和数据分析。该平台使最终用户能够创建交互式的，可自定义的仪表板，开发自己的报告，运行即席查询以及评估和深入研究其数据和性能指标。 Dundas BI可以支持各个行业的各种规模的公司，并且可以在内部运行或托管在Microsoft Azure和Amazon Redshift等云环境中。

Zoho Analytics

Zoho Analytics是一种自助式BI和数据分析软件，它使组织能够在视觉上评估其数据，创建有效的数据可视化并在几分钟内找到洞察。该软件包含各种报告，以提供对业务不同方面的实时可见性。它还涉及拖放界面，图表，小部件等，以创建自定义仪表板。 Zoho Analytics为公司提供了用于理性数据库和NoSQL数据库的连接器，以及与云数据库的连接。

RapidMiner Studio

RapidMiner Studio是RapidMiner的预测分析工具，可通过开放和可扩展的数据科学平台将人工智能带入企业。 RapidMiner Studio包含多种功能，包括应用程序和界面，数据访问，数据浏览，数据准备，建模，验证，评分和conde控制。使用此分析软件，用户可以访问，加载和评估任何类型的数据，包括传统的结构化数据和非结构化数据，例如文本，图像和媒体。它还可以从这些类型的数据中摘录信息，并将非结构化数据转换为结构化数据。

Dataiku DSS

Dataiku DSS是面向数据科学家，数据分析师和工程师团队的协作式数据科学软件平台。它使他们能够更有效地探索，原型化，开发和交付自己的数据产品。作为一种端到端技术产品，数据分析师和科学家可以在此产品上创建从数据插件到部署应用程序的数据应用程序，DSS可以投入生产，不仅对洞察力和建模有价值，而且对于实时应用预测也非常有用。进行业务运营。

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