預測分析的定義
預測分析是使用資料來預測未來結果的過程，且預測結果的精確度極高。這項工具對資料科學家、資料工程師和資料架構師至關重要，他們需要找出歷來和目前資料模式，才能預測未來幾秒、幾天，甚至是幾年的行為。在現代企業中，這個程序越來越「適合 AI 應用」，能與即時資料處理功能完美整合，提供競爭優勢。
預測分析如何運作？
建構預測分析架構的工作流程分為以下五個基本步驟：
- 定義問題：先從明確的論點著手 (例如「我們能否即時偵測詐欺行為？」)，再決定合適的預測方法
- 取得及整理資料：現代團隊運用 BigQuery 等無伺服器資料倉儲，以及 Lakehouse for Apache Iceberg 等開放湖倉，管理龐大的資料集，不必再費心管理基礎架構
- 預先處理資料：清理原始資料，移除可能導致模型偏差的異常狀況或測量錯誤
- 開發預測模型：資料科學家會使用迴歸、決策樹或類神經網路等技術，以準備好的資料訓練模型
- 驗證及部署結果：持續檢查模型的準確率，並透過應用程式或資訊主頁，將洞察資訊提供給公司相關人員
生成式 AI 的橋梁：AI 資料分析
業界最重大的轉變，是傳統預測模型與生成式 AI 的整合。資料分析代理可協助機構超越簡單的預測，打造能根據預測結果採取行動的智慧型代理。企業運用預測洞察資料來提示生成式模型，可以自動執行複雜的決策程序，從「會發生什麼事？」提升到「我們該怎麼做？」。
預測分析技術
預測分析仰賴多種核心數學與運算方法：
- 迴歸分析：估算變數之間的關係，判斷某項輸入內容 (例如價格) 對另一項內容 (例如銷售量) 的影響
- 決策樹：分類模型，以樹狀結構呈現可能的選擇和結果
- 類神經網路：強大的模式識別引擎，可建立資料中複雜的非線性關係模型
預測分析的用途和範例
詐欺偵測
詐欺偵測
即時檢查網路行為，找出異常之處。
營運改善
營運改善
運用即時資料處理技術，預測庫存並管理資源。
維護預測
維護預測
事先預測可能會發生的設備故障，減少停機時間。
相關產品和服務
如要制定可擴充的預測分析策略，請考慮使用下列 Google Cloud 產品：
BigQuery自主式的「從資料到 AI」平台，可將整個資料生命週期自動化。
Managed Service for Apache Spark在零營運負擔的無伺服器 Spark 環境或代管叢集執行 Apache Spark 工作負載。運用代理式 AI 工作流程加快開發速度，以 Lightning Engine 提升效能。- Lakehouse for Apache Iceberg提供企業級儲存空間、治理機制和效能，在統一、跨雲端的多模態開放式湖倉中，建構可擴充的分析、作業和即時 AI 應用。
Knowledge CatalogKnowledge Catalog 是動態、全天候運作、通用的脈絡引擎，適用於代理。將結構化、非結構化和 SaaS 資料統合至受治理的事實，供代理使用。
Gemini Enterprise Agent PlatformGemini Enterprise Agent Platform 是 Google Cloud 的全方位平台，有助開發人員建構、擴充、管理及最佳化調整代理。技術團隊可以在單一位置建構代理，將企業應用程式和工作流程轉換成強大的代理式系統。
