在现代数据科学和大数据时代，3D预测分析已经成为企业和研究机构实现决策支持、优化流程以及理解复杂系统行为的重要工具。然而，实际应用中往往面临着大量现有数据集难以直接融入三维空间模型中的问题。这就要求我们必须找到一种方法来处理这些数据，使其能够被有效地整合到一个功能强大的三维可视化平台中，从而为进一步的深入分析打下坚实基础。

首先，我们需要明确“3D预测分析”这一概念。它是一种利用计算机图形学技术对历史或当前信息进行建模和重建，并通过这些建模结果对未来趋势做出预测的一种方法。在这个过程中，通常会涉及到大量的数值计算、统计分析以及人工智能技术，如机器学习算法等。

接下来，我们要探讨如何将现有的大量数据集转换成可以用于3D预测分析的形式。这是一个非常复杂且挑战性的任务，因为不同的数据源可能包含不同类型、格式甚至结构上的差异。此外，每个行业都有其特定的业务需求，这些需求也会影响到所需构建的模型类型和精度要求。

为了解决这些问题，我们需要采用一系列先进的手段。例如，可以使用专门设计用于处理非结构化或半结构化数据的大型数据库管理系统（DBMS）来存储和查询原始资料。此外，还可以运用ETL（Extract, Transform, Load）工具将来自多个来源的小型数据库或者文件整合成统一格式，然后再上传至更高级别的大型数据库服务器上进行进一步处理。

对于那些含有时间序列性质的关键指标，则可能需要使用特定的时序数据库来保存它们，以便于后续快速检索并进行动态查询。在这个阶段，正确地选择适当工具是至关重要的，它不仅能帮助我们快速、高效地完成整个流程，而且还能确保最终得到的是经过精细过滤后的高质量原始资料。

当所有必要步骤完成之后，即是将这些处理好的原始资料导入到专门为3D空间规划设计的地理信息系统（GIS）或者专业软件环境中。这里我们可以使用像QGIS这样的开源GIS软件，它提供了丰富的地图制作功能，也能够轻松加载各种格式的地理矢量文件，如Shapefile、GeoJSON等，以及栅格影像文件如TIF/GeoTIFF等。此外，如果我们的目标是创建更具交互性的可视化体验，那么WebGL技术与Three.js库则是一个很好的选择，它们使得开发者能够快速构建高度定制化且跨浏览器兼容性的网页应用程序，从而让用户在网页上即时体验真实感知到的虚拟环境。

此外，对于一些特别复杂或具有特殊规律性的情景，比如天气变化模式或者生物生态系统内物种迁移行为，可以考虑采用动态网络生成算法，将相关因素之间建立起更加灵活与自适应的人工神经网络模型。这不仅提高了模型解释能力，更重要的是，在实际应用场景下提升了准确性与稳定性，同时减少了误差率，为决策层提供了更加靠谱的情报支持。

总结来说，将现有的大量繁杂无章涂乱散落在各处的地方面的电子文档、手写笔记本记录转换成一个既简洁又易于理解又具备操作性质且高效运行的一个三维可视展示体系，是一项极其艰巨但却又充满希望的事业。一旦成功实施，不仅能极大地方便工作人员从海量信息里找寻出真正有用的宝贵知识，而且对于促进协作沟通，加快创新思路迭代速度，都会产生显著正面的效果。而随着科技不断发展，这样的工作也不断变得越来越容易，一步步走向完美无瑕。