供应链优化：
供应链管理中的预测分析可以提高需求预测准确率15-20% ，从而更好地优化路线并降低运营成本。
运营效率：
使用预测性维护的组织可以将停机时间减少多达50% ，从而每年为制造业 节省约6300 亿美元的成本。
当我开始寻找预测分析工具时，我不知道从哪里开始。这是我使用的清单，可能也会对您有所帮助：
集成能力：它能否与现有系统（如 CRM、ERP 或云数据库）连接？
可扩展性：它会随着我的业务一起增长吗？
易用性：它是否需要数据科学家来操作，或者非技术用户也可以操作它？
可定制性：它是否提供预建模型，或者我可以根据特定需求定制它们？
成本效率：与投资相比，投资回报率是多少？
预测分析工具的未来
预测分析领域正在快速发展。以下是我 中英数据 关注的一些趋势：
人工智能驱动模型：利用先进的机器学习算法实现更快、更准确的预测。
实时预测：提供实时分析和即时见解的工具。
边缘分析：直接在设备上进行预测，减少了对云处理的需要。
分析的民主化：专为非技术用户设计的工具，使所有人都可以使用预测分析。
道德与透明度：人们越来越重视减少偏见和提高模型的可解释性。