数据集一直在增长。它们被组织和我们日常生活中使用的所有设备（即我们的计算机、平板电脑和智能手机）不断收集。获得这些数据非常容易。例如，它们可以很容易地从我们的塑料卡上读取，而塑料卡几乎完全取代了现金。
作为例子，我们可以引用以 facebook 数据库 下数据集：
在互联网上收集的有关访问网站、在线支付、社交网络上“点赞”的信息；
来自 CRM 系统的信息，即客户数量、通话和交易数据；
传感器读数，包括遥测读数；
业务指标。
上述例子已经成为大数据的经典。最近，系统已经开始成功地收集和分析更复杂的信息，例如美国著名运动员的收入、电影情节和雷击的确切地理位置。
预测分几个步骤进行：
定义预测分析的目的。这会影响收集参数的选择。
数据生成。为了正确分析，所有指标必须相同且准确。分析人员需要将整个信息数组转换为可读的形式，因为在收集过程中程序中存在故障。
数据分析。为此使用特殊工具。它们可以是标准的，也可以是为特定公司开发的。
建立一个模型。这是基于机器学习或其他人工智能工具发生的。专家确定因素和指标之间的关系，然后建立预测模型。
实际使用。到了这个阶段，你终于可以明白预测是否正确了。在运行过程中，模型再次收集数据、重新训练并对预测进行调整。
预测分析可能是错误的，但这没关系。毕竟，如果能够百分百准确地预测结果，就不会存在任何交易所，而且我们会提前知道在每种特定情况下股票会发生什么。在生活中，一切都复杂得多；任何经济指标都取决于许多参数。预测模型可以学习并且其预测变得更加准确。
预测分析工具
IT 专家开发了许多使用预测分析算法的工具。这些工具是什么？它们中的每一个都有自己的一组功能，并且在复杂程度和用户便利性方面可能与类似产品不同。有些程序更适合开发预测模型，而另一些程序更适合解释数据。也有一些人成功地应对了这两项任务。
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在决定使用哪种预测分析工具时，请考虑以下因素：
在预测分析的所有阶段使用该程序，从数据收集到评估结果模型的有效性。
能够将通过分析获得的知识应用到不同的业务领域。
该程序应易于与不同来源的信息收集和处理相结合。
该工具对于使用它的用户来说应该简单易懂。
向程序员寻求技术支持的需要应该是最少的。
在这些程序的帮助下，专家可以创建和测试假设，并据此做出更好的决策。
姓名 价格 描述 优点
R编程语言
免费
最流行的工具。它的流行是因为接受过这种方法培训的程序员都精通R语言。
1. 源代码可供所有用户使用。
2.可扩展的分析环境。
3.信息可视化。
4. 使用 R 语言的大型专家社区。
5. 统计学家创建了“他们自己的”语言。
Python
免费
这种简单的编程语言正变得越来越流行。
1.简单易用。
2、有自己的测试功能。
3. 使用该语言有多种选择。
快速矿工
免费
一个执行预测分析整个周期的空间：数据验证、可视化和校正。
1. 不需要经典编程的基础知识，因为这是一个可视化编程工具。
2.可扩展的环境，支持R语言。
3.能够分析文本的情感。
4. 有一个用户社区，初学者可以在这里寻求帮助。
克尼姆
免费
强大的预测分析工具
1.丰富的文本分析功能。
2. 允许您进行网络分析，以及分析图像和社交网络页面。
3. 界面简单，无需编程。
IBM SPSS 建模器
80 美元起
通过自动建议合适的统计模型，轻松适应缺乏经验的用户。
1.建模过程是自动化的，您可以选择最有效的模型。
2.空间地理位置分析。
3. 集成基于开源代码编写的R和Python技术。
4. 允许您进行文本分析。
IBM 沃森分析
250 美元起
用于预测分析和大数据分析的最强大的技术。
1. 所有分析都可以在云端完成。
2.丰富的可视化功能。
3. 界面对用户来说一目了然，无需编程。
4、信息处理速度快。
SAS 企业矿工
160 美元起
一个基于大数据集设计预测模型的程序
1. 客户端-服务器功能的存在有助于优化配置分析过程。
2. 无需编程。
3. 改进了应用于新数据的评分。
4. 编写自文档代码的环境。
SAP 业务对象预测分析
200 美元起
2015年，成为预测分析领域的佼佼者
1、自动化程度高；该模型很容易重新训练。
2. 数据可视化的广泛功能。
3.使用R语言扩展。
Oracle 大数据准备
150 美元起
具有直观界面的程序，这是不懂编程的用户所需要的。
1.您可以在云存储中工作。
2. 界面简单明了。
3. 易于与其他云服务结合。
