预测分析建立在大数据的基础上。大数据是指没有特殊程序就无法处理的大量信息。现代 IT 公司开发专门的工具来处理数据并以方便的表格、报告和图表的形式输出数据。当今最受欢迎的仪表板之一是美国约翰·霍普金斯大学科学与工程中心制作的冠状病毒受害者人数的可视化统计数据。
数据集不断增长。这些信息被组织和我们日常生活中使用的所有设备（即电脑、平板电脑和智能手机）不断收集。获取这样的数据非常容易。例如，数据可以轻松从我们的塑料卡上读取，而塑料卡几乎已经完全取代了现金。
作为示例，我们可以引用以下数据数组：
从互联网收集的有关访问过的网站、在线支付和社交网络上的点赞的信息；
来自 CRM 系统的信息，即客户数量、呼叫和交易的数据；
传感器读数，包括遥测；
業務指標。
上述例子，都已成为大数据的经典。最近，系 比利时号码数据 统已经开始成功收集和分析更复杂的信息，例如美国著名运动员的收入、电影情节以及雷击的精确地理位置。
预测分为几个步骤：
定义预测分析的目的。这会影响收集参数的选择。
数据生成。为了进行正确的分析，所有指标必须相同且准确。由于程序在收集过程中会出现故障，因此分析师需要将整个信息阵列转换成可读的形式。
数据分析。为此需要使用特殊工具。它们可以是标准的，也可以是针对特定公司定制的。
建立模型。这是使用机器学习或其他人工智能工具完成的。专家确定因素和指标之间的关系，然后建立预测模型。
实际用途。到了这个阶段，你终于可以了解预测是否正确。在工作过程中，模型会再次收集数据，重新训练自身，并对预测进行调整。
预测分析可能会出错，这没关系。毕竟，如果能够 100% 准确地预测结果，那么就不存在证券交易所，我们可以提前知道在每种具体情况下股票会发生什么情况。生活中一切都要复杂得多；任何经济指标都取决于许多参数。预测模型可以学习，其预测会变得更加准确。
预测分析工具
IT 专业人员已经开发了许多使用预测分析算法的工具。这些工具是什么？它们各自都有一套自己的功能，并且在复杂性和用户便利性方面可能与其类似物有所不同。有些程序更适合开发预测模型，而其他程序更适合解释数据。还有一些人成功地完成了这两项任务。
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在决定使用哪种工具进行预测分析时，请考虑以下几点：
在预测分析的所有阶段使用该程序，从数据收集开始到评估生成的模型的有效性结束。
在不同业务领域运用通过分析获得的知识的能力。
该程序应该能够轻松地与不同的信息收集和处理源集成。
对于使用它的用户来说，该工具应该简单且易于理解。
寻求程序员技术支持的需要应该很小。
在这些程序的帮助下，专家可以创建和测试假设，并在此基础上做出更正确的决策。