预测分析的步骤
启动一个预测分析任务，一般要分为以下 5 步：
确定预测分析对象
首先要明确预测分析的内容，通过预测分析要获得的结果，一般需要建立一个问题列表并从中选出关键的内容进行预测
选择适合的预测分析方式
企业需要根据预测的内容，文本范围选择适合的预测方式和工具
找到正确的数据
预测分析实质上就是通过对客观数据洞察获得相关分析结果，因此需要根据预测的内容精确找到颗粒度合适的数据；
预备数据，预估模型
基于准备好的数据建立相应的数据模型进行数据分析
建立模型使用流程
通过建立模型的使用流程，保证预测分析结果的价值
预测分析有什么用
预测分析的实质是基于事物过去和现在的客观数据，推测未来可能出现的结果和趋势，预测分析的主要作用包括：
对商业市场
通过科学的预测分析，可以让企业提前了解未来一段时间市场的发展趋势，从而制定下一步发展战略；基于预测分析的结果，企业还能灵活调整库存及生产计划，降低业务风险。
对日常生活
预测分析可应用于生活中的多个领域，如天气预测是基于模型对历史数据的分析，获得更准确的天气预测结果，从而为人们制定出行规划提供更准确的依据。
预测分析的行业应用场景
预测分析广泛应用于同行行业场景中，其中典型的行业应用场景为：
制造业
借助有效的预测分析，既能帮助制造企业提升维护和运营的效率，还能合理优化企业的成本管理。如将预测分析用于生产线，既能提前发现可能出现的故障，及时维护，从而减少因故障停机造成的损失
犯罪预测分析
预测分析可通过获得警务人员存储的大量犯罪数据和执法过程中的音视频资料，预测分析相关犯罪可能；警务人员可根据预测分析结果提前找到可能诱发犯罪的条件，提升相关案件的处理速度。
电信领域
对目前客户行为数据进行预测分析，通过深入挖掘客户数据的价值，灵活高效变革业务模式，以提升用户粘性。
亚马逊云科技为预测分析提供哪些技术支持
弹性云服务器
预测分析需要强大的算力支撑，Amazon EC2 提供的丰富计算实例，可支持大多数主流操作系统；同时 Amazon EC2 提供了多样化处理器的架构，用户能够根据需求灵活选择适合的架构，还能针对不同工作负载，选择计算密集型等不同的实例类型。
快速构建机器学习模型
预测分析需要借助强大的机器学习模型支持，Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可帮助数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型，减少传统机器学习过程中繁琐的工作。
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