随着人工智能技术的发展，所知的世界正在发生变化。如今，各行各业都能接触到海量数据。然而，在这些数据中寻找能够回答商业问题的宝贵信息，其难度不亚于在真正的海洋中划着筏子航行。目前市面上的大多数工具要么处理能力不足，要么速度不够，更不用说从数据中提取洞察了。这就是预测分析AI驱动平台发挥作用的地方。这些解决方案能够使任何企业都能获得从大数据中获得的宝贵洞察，即使是预算有限、时间紧迫的公司也能从这类SaaS工具中获得巨大价值。
SaaS平台种类繁多，并且随着时间的推移越来越受欢迎。众所周知，SaaS公司往往拥有最佳的客户成功团队。开发者明白，提高客户成功将增加他们自己的收入。预测分析的SaaS平台有潜力将业务成功推向更远。
本质上，预测分析技术是具有巨大处理能力的占卜机器。但与街头骗子占卜问题的答案不同，这些平台使用机器学习技术来分析大量原始数据。在这个过程中，它们使用复杂的算法来识别数据中的模式。最后，它们使用更复杂的过程来分析历史发展模式，将它们与当前数据结合起来，并基于这些参数预测可能的结果。
预测分析SaaS平台可以执行三种主要类型的数据分析：描述性、诊断性和预测性。描述性阶段，AI分析历史数据以确定导致过去特定事件的模式。这一过程阶段主要包括数据挖掘、聚合、处理和开发汇总统计数据。诊断性阶段，AI将进一步分析以识别导致某些事件的原因。在这一阶段，技术可以识别可能会想要更深入调查的特定模式和问题。预测性阶段，预测分析SaaS平台的主要目的是利用前两个步骤中获得的所有信息来估计和预测未来趋势。正是在这一阶段，机器学习的威力得到了充分发挥。
一个真正先进的AI驱动的SaaS平台可以更进一步，达到规范性分析。这意味着AI将使用数据为提供可操作的洞察。基本上，这是关于如何使用信息以最有益于业务的方式的建议。
为了提供洞察，预测分析SaaS平台使用多种复杂的技术和工具，包括定量分析、机器学习、神经网络、预测建模和模拟分析。定量分析是一种依赖于数学和统计建模来识别行为模式的技术。它依赖于数字，并且可以应用于任何可以量化的领域。机器学习是所有高级AI技术的基础。机器学习使机器能够从它们处理的模式中学习，从而提高它们的“思考”能力。神经网络在技术意义上是模仿人类神经网络的系统。它们用于解决复杂的AI问题。该系统类似于人类神经网络，因此得名。它使用专门的算法来促进机器学习。预测建模使用过去事件的统计数据来预测未来。请注意，这种类型的建模可以应用于任何情况。事实上，当试图“预测”过去事件时，可以验证其效率。模拟分析是创建过程的计算机模型并分析其潜在结果的过程。