3.预测分析软件数据分析师必须借助预测分析软件来进行它们对于事物的预测和分析，预测分析软件能够在数据整合的过程中提供运算能力。你的预测分析软件应该能够主动的产生代码，达到自动化预测的目的，在此之前要将预测规则的数据准备好，以便于预测规则能够通过业务管理系统和复杂事件的处理平台进行优化管理。
如何运用数据进行精确地预测分析？
为了更好地了解数据预测，还要对大数据预测的4个因素有所认识，大数据预测的4个因素的内容如图所示。 1.数据质量数据是预测分析的血液。数据的来源通常来自企业的内部和用户交易中所产生的，除此了这些数据外我们还需要搜集一些其它的数据，如行业市场数据、社交网络数据和其它对预测有帮助的数据。与其它应用技术不同的是，这些搜集而来的数据不一定都是“大数据”。
数据中的变量能够帮助我们有效的预测才是关键所在。总之，数据量越多，数据的质量越高，你预测的精准性就性越大。2.数据分析师数据分析师必须了解企业的目标和审视数据，并根据用户和企业的业务预测未来的方向，例如如何增加销售时的销售额、保持企业生产线的正常运转、防止库存短缺等。数据分析师需要拥有计算机、统计学等多个领域的知识。
看看2008年Netflix大奖那才是真正的科学。幸运的是，大多数企业的预测的分析要求没有这么高。3.预测分析软件数据分析师必须借助预测分析软件来进行它们对于事物的预测和分析，预测分析软件能够在数据整合的过程中提供运算能力。IBM SPSS和SAS这两个数据分析软件是数据分析师最常用的。R项目是现在最常见的开源工具。
如果海量的数据达到了“大数据”的程度，那么你或许还需要分析数据的平台。 4.运营软件如果你在利用数据分析软件的情况下找到了预测的规律，下一步就是将你对数据预测的规律植入到你的应用当中。你的预测分析软件应该能够主动的产生代码，达到自动化预测的目的，在此之前要将预测规则的数据准备好，以便于预测规则能够通过业务管理系统和复杂事件的处理平台进行优化管理。
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