جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
إذا كنت من محبي التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي أو متحمسًا لعلوم الكمبيوتر ، فمن المحتمل أنك تفهم المفهوم والحاجة إلى البيانات للمساعدة في تحسين نظام أو خدمة معينة.
تستفيد شركات التكنولوجيا العملاقة والشركات متعددة الجنسيات من كميات كبيرة من البيانات لتعزيز تجربة العملاء وجودة خدمتهم الشاملة من خلال اعتماد تقنيات متقدمة لذكاء الأعمال لفهم بياناتهم. يشار إلى إحدى التقنيات الناشئة والأكثر أهمية بالتحليلات التنبؤية.
تتناول هذه المقالة فكرة أدوات التحليلات التنبؤية وتطبيقها وعدد من أمثلة المصدر المفتوح الأدوات التي يمكنك استخدامها!
ما هي أدوات التحليلات التنبؤية؟
أدوات التحليلات التنبؤية هي برامج تحدد الأنماط والاتجاهات عن طريق تحليل واستخراج المعلومات من مجموعة بيانات موجودة. تستفيد هذه الأدوات من مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية بما في ذلك التنقيب عن البيانات والنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي لتحليل البيانات المعينة وإجراء التنبؤات.
يمكن استخدام هذه الأدوات لفهم الأنماط في سلوك المستهلك والاتجاهات السابقة لإنشاء خطة لفترة زمنية محددة لزيادة الربحية ونجاح خدمة معينة.
تطبيقات التحليلات التنبؤية
هناك العديد من تطبيقات أدوات التحليلات التنبؤية التي تمتد عبر عدد من الحقول ، بما في ذلك:
التجارة الإلكترونية
- تحليل بيانات العملاء لتجميع الأشخاص بناءً على تفضيلات الشراء الخاصة بهم ثم توقع مدى احتمالية شراء هذه المجموعات للمنتجات.
- توقع عائد الاستثمار (ROI) للحملات التسويقية المستهدفة.
- جمع البيانات من المتاجر العصرية على الإنترنت مثل Amazon Marketplace.
الإعلانات على منصات التواصل الاجتماعي
- تخطيط نوع ونوع المحتوى للنشر.
- توقع أفضل يوم ووقت لنشر المحتوى المحدد.
- التعامل مع إعلانات جوجل والإعلانات بشكل عام.
البنوك والتأمين
- معرفة التصنيفات الائتمانية.
- تحديد الأنشطة الاحتيالية.
الرعاية الصحية
- مراقبة الصحة بشكل عام.
- التعرف على العلامات المبكرة للمشاكل الصحية لدى الفرد.
تصنيع
- إدارة المخزون وسلاسل التوريد.
- المساعدة في عملية الشحن والتنفيذ.
أدوات التحليلات التنبؤية مفتوحة المصدر
1. تعدين البيانات البرتقالية
Orange هي أداة لتصور البيانات وتحليلاتها تقوم بإجراء تحليلات تنبؤية من خلال البرمجة المرئية أو برمجة Python النصية. تم استيراد مجموعة الأدوات هذه كمكتبة Python وتتضمن مكونات لـ تعلم آلةوالمعلوماتية الحيوية واستخراج النصوص وخصائص تحليل البيانات الأخرى.
الملامح الرئيسية
- تفاعلي عرض مرئي للمعلومات وميزات التمثيل الرسومي.
- يشمل البرمجة المرئية.
- رسومية على أساس قماش واجهة المستخدم (واجهة المستخدم الرسومية) تجعله سهل الاستخدام للمبتدئين.
- قادرة على تنفيذ تحليلات البيانات البسيطة والمعقدة.
2. الأناكندة أفعى ضخمة
منصة توزيع Python and R مفتوحة المصدر لعلوم البيانات مع أكثر من 250 حزمة شائعة مختلفة تستخدم ببساطة لحزم الإدارة والنشر. يستخدم هذا التوزيع علم البيانات ، تعلم آلة التطبيقات ، ومعالجة البيانات على نطاق واسع لإجراء التحليلات التنبؤية.
الملامح الرئيسية
- التحليلات المتقدمة ، واستخدام مهام سير العمل ، وتفاعل البيانات.
- ربط جميع مصادر البيانات لاستخراج أكبر قيمة من البيانات.
- أنشئ نماذج تحليلية تنبؤية باستخدام Python و R و مفكرة Jupyter.
- ادمج النماذج التحليلية التنبؤية في تطبيقات الويب الذكية والتصورات التفاعلية.
- تعاون عبر فرق علوم البيانات بأكملها باستخدام Anaconda.
3. R بيئة البرمجيات
تُستخدم بيئة R للحوسبة والرسومات الإحصائية. يقوم بتجميع وتشغيل مجموعة متنوعة من أنظمة التشغيل بما في ذلك UNIX و Windows و MAC OS. تحتوي هذه البيئة على مجموعة كبيرة من الأدوات الوسيطة لتحليلات البيانات والعرض الرسومي لتحليلات البيانات.
الملامح الرئيسية
- يتضمن مجموعة متنوعة من النماذج الإحصائية والتقنيات الرسومية للتحليلات التنبؤية.
- مرافق معالجة البيانات وتخزينها بشكل فعال.
- مجموعة من المشغلين لحسابات مصفوفة البيانات المعقدة والتحليلات الإحصائية.
- يتوفر الدعم عبر الإنترنت من مجتمع R.
4. سكيكيت ليرن
هذه مكتبة تعلم الآلة للغة برمجة بايثون. يتضمن العديد من خوارزميات التصنيف والانحدار والتجميع بما في ذلك آلات المتجهات الداعمة (SVMs) والغابات العشوائية وتجميع الوسائل k والتي تعد مفيدة جدًا للنمذجة التنبؤية. ومع ذلك ، فإن المعرفة المتقدمة بالبرمجة مطلوبة لتكون قادرًا على إجراء التحليلات التنبؤية باستخدام Scikit-Learn.
الملامح الرئيسية
- تتضمن معالجة البيانات المتقدمة عرض البيانات في شكل مرئي وجدولي ، وترتيب البيانات في مصفوفات السمات أو المتجهات المستهدفة.
- يتوفر عدد من نماذج التصنيف والانحدار والتجميع للتحليلات التنبؤية.
- مقاييس دقة متعددة لاختبار أداء النموذج التنبئي.
5. تعدين بيانات Weka
Weka عبارة عن مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي لمهام النمذجة التنبؤية المكتوبة بلغة Java. يمكن تطبيق هذه الخوارزميات على بياناتك مباشرة أو تسميتها باستخدام جافا سكريبت. تشمل طرق تحليل البيانات التي توفرها Weka تقنيات التنقيب عن البيانات والمعالجة المسبقة وتقنيات التصور. تستخدم Weka أيضًا نماذج التصنيف والانحدار والتجميع للتحليلات التنبؤية.
الملامح الرئيسية
- تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات والتصور.
- تصنيف البيانات وانحدارها وخوارزميات التجميع.
- قواعد ارتباط واسعة النطاق للتنبؤ بالاتجاهات في البيانات.
- برامج محمولة وصديقة للذاكرة.
6. اباتشي محوت
بيئة برمجة بسيطة وقابلة للتوسيع وإطار عمل لبناء خوارزميات تعلم الآلة قابلة للتطوير والأداء. تتضمن البيئة عددًا من خوارزميات Scala و Apache Spark و Apache Flint المعدة مسبقًا. تستخدم هذه البيئة Samsara ، وهي تجربة رياضية متجهية مشابهة للغة R والتي تعمل على نطاق واسع.
الملامح الرئيسية
- التصفية التعاونية لبناء أنظمة التوصية.
- خوارزميات التجميع والتصنيف للنمذجة التنبؤية.
- يدعم توقيت مجموعة العناصر المتكررة لاستخراج البيانات المتقدمة.
- عامل الجبر الخطي ومحسن الجبر الموزع للتحليلات الإحصائية المتقدمة.
- ينشئ خوارزميات قابلة للتطوير للتحليلات التنبؤية.
7. جنو اوكتاف
يمثل هذا البرنامج لغة عالية المستوى مخصصة للحسابات الرقمية. يحتوي هذا البرنامج على بناء جملة قوي موجه نحو الرياضيات مع أدوات مدمجة للتخطيط والتصور لتحليلات البيانات المتقدمة. GNU Octave متوافق مع نصوص MATLAB وأنظمة التشغيل بما في ذلك GNU / Linux و MAC OS و Windows.
الملامح الرئيسية
- أدوات تخطيط وتصور بيانات ثنائية وثلاثية الأبعاد مدمجة.
- يدعم عددًا من حزم GNU الإحصائية لتحليل البيانات.
- يستخدم النمذجة التنبؤية الموجهة للرياضيات.
- القدرة على تشغيل نماذج MATLAB التنبؤية وخوارزميات التعلم الآلي.
8. SciPy
مجموعة من البرامج مفتوحة المصدر المستندة إلى Python المستخدمة في الحوسبة التقنية والعلمية. يتميز SciPy بالحزم الأساسية التي توفر أدوات الحوسبة لـ Python. يستفيد من تقنيات معالجة البيانات المتقدمة والنماذج التنبؤية بما في ذلك k الأقرب ، والغابة العشوائية ، و الشبكات العصبية.
SciPy متاح كملف مكتبة بايثون في العديد من توزيعات Python وهي حزمة في Anaconda.
الملامح الرئيسية
- وحدات للتحسين ، والجبر الخطي ، والتكامل ، والاستيفاء ، والوظائف الخاصة ، وحلول FFT ، و ODE.
- يقدم وظائف مختلفة للإشارة والصور ومعالجة البيانات.
- يدعم NumPy و Matplot.
وفي الختام
يجب أن يكون لديك الآن فكرة جيدة عن أدوات التحليلات التنبؤية مفتوحة المصدر وتطبيقاتها وكيفية الاستفادة من التقنيات المتقدمة لعمل تنبؤات من خلال البيانات.
جميع الأدوات المذكورة مجانية تمامًا للاستخدام ومتاحة للجميع. إذا كنت قد استخدمت هذه الأدوات من قبل ، فأخبرنا بتجربتك في التعليقات.
اترك تعليق