云计算通过提供对计算资源、存储和专用工具的按需访问，在实现高效且可扩展的预测分析方面发挥着关键作用。 预测分析的核心是处理大型数据集、训练机器学习模型以及运行复杂算法来预测趋势或行为。 云平台消除了组织维护物理基础设施的需要，使开发人员能够专注于构建和部署模型，而无需前期硬件成本。 例如，训练推荐系统的开发人员可以使用基于云的虚拟机（如 AWS EC2 或 Azure VM）来根据数据大小动态扩展计算能力，从而确保更快的迭代，而无需过度配置硬件。
云计算的一个主要优势是它集成了专为预测分析量身定制的托管服务。 诸如 Google Cloud AI Platform 或 Amazon SageMaker 之类的平台为模型开发提供预配置的环境，包括用于数据预处理、超参数调整和部署的工具。 这些服务抽象化了基础设施管理，使开发人员可以专注于编写代码和完善模型。 此外，云存储解决方案（例如，Amazon S3 或 Azure Blob Storage）简化了大型数据集的处理，而无服务器选项（如 AWS Lambda）可以经济高效地执行批量预测。 例如，分析实时销售数据的团队可以使用 Azure Stream Analytics 来处理传入数据，并使用存储在云中的预训练模型来触发预测。
最后，云计算增强了预测分析工作流程中的协作和可访问性。 集中式数据存储库和共享开发环境（例如，托管在 Google Colab 上的 Jupyter 笔记本）允许分布式团队处理相同的数据集和模型。 云提供商还处理安全性、合规性和更新，从而减少了运营开销。 例如，构建患者再入院预测模型的医疗保健开发人员可以使用符合 HIPAA 要求的云服务来安全地存储敏感数据，同时与不同地点的数据科学家协作。 基于云的机器学习模型 (例如，通过 AWS SageMaker 端点) 的 API 进一步简化了与应用程序的集成，从而无需管理服务器即可实现实时预测。 可扩展性、专用工具和可访问性的结合使云基础设施成为现代预测分析的基础组件。