传统和现代预测分析的主要区别在于它们处理数据、算法复杂性和可扩展性的方法。传统方法在出现大数据和高级机器学习之前很常见，通常依赖于结构化数据集和更简单的统计模型。现代方法利用更大、更多样化的数据源、复杂的算法和可扩展的基础设施。这些差异影响了开发人员构建、部署和维护预测系统的方式。
首先，数据处理已经发生了显著变化。传统分析通常使用存储在关系数据库中的较小、精心策划的数据集。例如，一家零售公司可能会使用来自单个 SQL 数据库的销售数据，使用线性回归来预测需求。然而，现代系统处理非结构化数据（如文本或图像）和大规模数据流。诸如 Apache Spark 或基于云的数据湖等工具能够处理 TB 级的社交媒体日志或传感器数据，这些数据可以输入到诸如神经网络之类的模型中。开发人员现在使用分布式系统和并行处理来管理这种规模，这对于像 SAS 或 Excel 这样的旧工具来说是不可行的。
其次，算法复杂性和自动化程度有所提高。传统方法依赖于手动特征工程和更简单的模型（例如，逻辑回归、决策树）。开发人员必须显式地定义数据中的关系。现代技术，如深度学习，可以自动提取特征并处理非线性模式。例如，今天的推荐系统可能会使用 TensorFlow 训练一个自动发现用户偏好的神经网络，而传统系统则依赖于手工制作的规则。现代框架还支持自动超参数调整和模型选择（例如，AutoML），从而减少了手动工作。
最后，部署和可扩展性有所不同。传统模型通常部署在计算资源有限的本地环境中，这使得实时预测具有挑战性。现代系统使用云平台（AWS、GCP）和容器化（Docker、Kubernetes）来动态扩展。例如，欺诈检测系统可能会通过 API 端点部署实时梯度提升树模型，每秒处理数千个事务。传统设置很难满足这种延迟和吞吐量要求。此外，现代 MLOps 实践支持持续集成和监控，确保模型适应不断变化的数据——这与静态的、面向批处理的传统工作流程形成了鲜明对比。
总而言之，现代预测分析强调可扩展性、自动化和处理多样化数据类型，而传统方法侧重于较小的数据集和手动流程。今天的开发人员需要具备分布式计算和 ML 框架的技能，而早期的工作则侧重于统计软件和关系数据库。