INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
As jy 'n masjienleer-, kunsmatige intelligensie- of rekenaarwetenskap-entoesias is, verstaan jy waarskynlik die konsep en behoefte aan data om 'n gegewe stelsel of diens te help verbeter.
Tegniese reuse en multinasionale maatskappye maak gebruik van groot volumes data om klante-ervaring en hul algehele kwaliteit van diens te verbeter deur gevorderde tegnieke van sake-intelligensie aan te neem om sin te maak van hul data. Een van die opkomende en belangrikste tegnieke word na verwys as voorspellende analise.
Hierdie artikel gaan oor die idee van voorspellende analise-instrumente, die toepassing daarvan en 'n aantal voorbeelde van open-source gereedskap wat jy kan gebruik!
Wat is Predictive Analytics Tools?
Voorspellende analise-instrumente is sagteware wat patrone en neigings bepaal deur inligting uit 'n bestaande datastel te ontleed en te onttrek. Hierdie instrumente maak gebruik van 'n verskeidenheid statistiese tegnieke, insluitend data-ontginning, voorspellende modellering en masjienleer om die gegewe data te ontleed en voorspellings te maak.
Hierdie instrumente kan gebruik word om sin te maak van patrone in verbruikersgedrag en vorige neigings om 'n plan vir 'n spesifieke tydsduur te skep om die winsgewendheid en sukses van 'n gegewe diens te verhoog.
Toepassings van voorspellende Analytics
Daar is baie toepassings van voorspellende analise-instrumente wat oor 'n aantal velde strek, insluitend:
E-handel
- Ontleed klantdata om mense te groepeer op grond van hul koopvoorkeure en voorspel dan die waarskynlikheid van hierdie groepe om produkte te koop.
- Voorspelling van die opbrengs op belegging (ROI) van geteikende bemarkingsveldtogte.
- Versamel data van nuwerwets aanlynwinkels soos Amazon Marketplace.
Sosiale Media Marketing
- Beplan die tipe en soort inhoud om te plaas.
- Voorspel die beste dag en tyd om die gegewe inhoud te plaas.
- Hantering van Google-advertensies en advertensies in die algemeen.
Banking en Versekering
- Om kredietgraderings uit te vind.
- Identifisering van bedrieglike aktiwiteite.
Healthcare
- Monitering van gesondheid in die algemeen.
- Identifisering van vroeë tekens van gesondheidsprobleme by 'n individu.
vervaardiging
- Bestuur van voorraad en voorsieningskettings.
- Help met die versending en vervulling proses.
Oopbron Predictive Analytics Tools
1. Orange Data Mining
Orange is 'n datavisualiserings- en analise-instrument wat voorspellende ontledings uitvoer deur visuele programmering of Python scripting. Hierdie gereedskapstel word ingevoer as 'n Python-biblioteek en bevat komponente vir masjienleer, bioinformatika, teksontginning en ander data-analitiese kenmerke.
belangrike kenmerke
- Interaktiewe datavisualisering en grafiese voorstellingskenmerke.
- Sluit visuele programmering in.
- Seil-gebaseerde grafiese User Interface (GUI) maak dit maklik om te gebruik vir beginners.
- In staat om eenvoudige en komplekse data-analise uit te voer.
2. Anaconda
'n Oopbron-datawetenskap Python- en R-verspreidingsplatform met meer as 250 verskillende gewilde pakkette wat gebruik word om eenvoudig pakketbestuur en -ontplooiing te gebruik. Hierdie verspreiding maak gebruik van datawetenskap, masjienleer toepassings, en grootskaalse dataverwerking om voorspellende analise uit te voer.
belangrike kenmerke
- Gevorderde analise, gebruik van werkvloeie en data-interaksie.
- Koppel alle databronne om die meeste waarde uit data te onttrek.
- Skep voorspellende analitiese modelle met Python, R en Jupyter Notebooks.
- Integreer jou voorspellende analitiese modelle in intelligente webtoepassings en interaktiewe visualiserings.
- Werk saam oor hele datawetenskapspanne deur Anaconda te gebruik.
3. R Sagteware-omgewing
Die R-omgewing word gebruik vir statistiese rekenaars en grafika. Dit stel saam en loop op 'n verskeidenheid bedryfstelsels, insluitend UNIX, Windows en MAC OS. Hierdie omgewing het 'n groot versameling intermediêre gereedskap vir data-analise en die grafiese vertoning van data-analise.
belangrike kenmerke
- Sluit 'n verskeidenheid statistiese modelle en grafiese tegnieke vir voorspellende analise in.
- Effektiewe datahantering en bergingsfasiliteite.
- 'n Suite operateurs vir komplekse dataskikkingsberekeninge en statistiese analise.
- Ondersteuning aanlyn beskikbaar vanaf die R-gemeenskap.
4. Scikit-leer
Dit is 'n masjienleer-biblioteek vir die Python-programmeertaal. Dit sluit verskeie klassifikasie-, regressie- en groeperingsalgoritmes in, insluitend Support Vector Machines (SVM's), ewekansige woude en k-beteken groepering wat baie nuttig is vir voorspellende modellering. Gevorderde programmeringskennis word egter vereis om voorspellende analise met behulp van Scikit-Learn te kan uitvoer.
belangrike kenmerke
- Gevorderde datahantering sluit in die vertoon van data in visuele en tabelvorm, die rangskikking van data in kenmerkmatrikse of teikenvektore.
- 'n Aantal klassifikasie-, regressie- en groeperingsmodelle beskikbaar vir voorspellende analise.
- Veelvuldige akkuraatheidsmaatstawwe om voorspellende modelprestasie te toets.
5. Weka Data Mining
Weka is 'n versameling masjienleeralgoritmes vir voorspellende modelleringstake wat in Java geskryf is. Hierdie algoritmes kan direk op u data toegepas word of met behulp van Javascript geroep word. Die data-ontledingsmetodes wat deur Weka verskaf word, sluit data-ontginning, voorverwerking en visualiseringstegnieke in. Weka maak ook gebruik van klassifikasie-, regressie- en groeperingsmodelle vir voorspellende analise.
belangrike kenmerke
- Datavoorverwerking en visualiseringstegnieke.
- Dataklassifikasie-, regressie- en groeperingsalgoritmes.
- Uitgebreide assosiasiereëls om tendense in data te voorspel.
- Draagbare en geheue spasie-vriendelike sagteware.
6. Apache mahout
'n Eenvoudige en uitbreidbare programmeringsomgewing en -raamwerk vir die bou van skaalbare en werkende masjienleeralgoritmes. Die omgewing bevat 'n aantal voorafgemaakte Scala-, Apache Spark- en Apache Flint-algoritmes. Hierdie omgewing gebruik Samsara, 'n vektorwiskunde-eksperimentering soortgelyk aan die R-taal wat op skaal werk.
belangrike kenmerke
- Samewerkende filtering om aanbevelingstelsels te bou.
- Groepering en klassifikasie algoritmes vir voorspellende modellering.
- Ondersteun gereelde itemsettydsberekening vir gevorderde data-onttrekking.
- Lineêre algebra-operateur en verspreide algebra-optimaliseerder vir gevorderde statistiese analise.
- Bou skaalbare algoritmes vir voorspellende analise.
7. GNU Octave
Hierdie sagteware verteenwoordig 'n hoëvlaktaal wat bedoel is vir numeriese berekeninge. Hierdie sagteware het 'n kragtige wiskunde-georiënteerde sintaksis met ingeboude plot- en visualiseringsinstrumente vir gevorderde data-analise. GNU Octave is versoenbaar met MATLAB-skrifte en bedryfstelsels, insluitend GNU/Linux, MAC OS en Windows.
belangrike kenmerke
- Ingeboude 2D/3D data plot en visualisering gereedskap.
- Ondersteun 'n aantal GNU statistiese pakkette vir data-analise.
- Maak gebruik van wiskunde-georiënteerde voorspellende modellering.
- Vermoë om MATLAB voorspellende modelle en masjienleeralgoritmes uit te voer.
8. Scipy
'n Versameling oopbron Python-gebaseerde sagteware wat gebruik word vir tegniese en wetenskaplike rekenaars. SciPy bevat kernpakkette wat rekenaarnutsmiddels vir Python verskaf. Dit maak gebruik van gevorderde datahanteringstegnieke en voorspellende modelle, insluitend k naaste buurman, ewekansige woud, en neurale netwerke.
SciPy is beskikbaar as 'n Python-biblioteek in baie Python-verspreidings en is 'n pakket in Anaconda.
belangrike kenmerke
- Modules vir optimalisering, lineêre algebra, integrasie, interpolasie, spesiale funksies, FFT- en ODE-oplossers.
- Bied verskeie funksies vir sein-, beeld- en dataverwerking.
- Ondersteun NumPy en Matplot.
Gevolgtrekking
Jy behoort nou 'n goeie idee te hê oor oopbron-voorspellende analise-instrumente, hul toepassings en hoe hulle gevorderde tegnieke gebruik om voorspellings deur data te maak.
Al die genoemde gereedskap is heeltemal gratis om te gebruik en beskikbaar vir almal. As jy hierdie gereedskap voorheen gebruik het, laat weet ons oor jou ervaring in die kommentaar.
Lewer Kommentaar