Змест[Схаваць][Паказаць]
Калі вы энтузіяст машыннага навучання, штучнага інтэлекту або інфарматыкі, вы, верагодна, разумееце канцэпцыю і патрэбу ў дадзеных для паляпшэння дадзенай сістэмы або сэрвісу.
Тэхналагічныя гіганты і транснацыянальныя кампаніі выкарыстоўваюць вялікія аб'ёмы даных, каб палепшыць вопыт кліентаў і агульную якасць абслугоўвання, ужываючы перадавыя метады бізнес-аналітыкі, каб зразумець іх даныя. Адзін з новых і найбольш важных метадаў называецца прагнастычнай аналітыкай.
У гэтым артыкуле разглядаецца ідэя інструментаў прагнастычнай аналітыкі, іх прымяненне і шэраг прыкладаў з адкрытым зыходным кодам інструменты, якія вы можаце выкарыстоўваць!
Што такое інструменты прагнастычнай аналітыкі?
Інструменты прагнастычнай аналітыкі - гэта праграмнае забеспячэнне, якое вызначае заканамернасці і тэндэнцыі шляхам аналізу і здабывання інфармацыі з існуючага набору даных. Гэтыя інструменты выкарыстоўваюць розныя статыстычныя метады, уключаючы інтэлектуальны аналіз даных, прагнастычнае мадэляванне і машыннае навучанне, каб аналізаваць дадзеныя і рабіць прагнозы.
Гэтыя інструменты могуць быць выкарыстаны, каб зразумець заканамернасці ў паводзінах спажыўцоў і папярэднія тэндэнцыі, каб стварыць план на пэўны перыяд часу для павышэння прыбытковасці і поспеху дадзенай паслугі.
Прымяненне прадказальнай аналітыкі
Ёсць шмат прыкладанняў інструментаў прагнастычнай аналітыкі, якія ахопліваюць шэраг абласцей, у тым ліку:
электронная камерцыя
- Аналіз даных кліентаў для групоўкі людзей на аснове іх пакупніцкіх пераваг, а затым прагназавання верагоднасці куплі прадуктаў гэтымі групамі.
- Прагназаванне вяртання інвестыцый (ROI) мэтавых маркетынгавых кампаній.
- Збор дадзеных з модных інтэрнэт-крам, такіх як Amazon Marketplace.
Маркетынг ў сацыяльных медыя
- Планаванне тыпу і выгляду кантэнту для публікацыі.
- Прагназаванне найлепшых дня і часу для размяшчэння дадзенага кантэнту.
- Апрацоўка Google Ads і рэкламы ў цэлым.
Банкаўская справа і страхаванне
- Высвятленне крэдытных рэйтынгаў.
- Выяўленне махлярскіх дзеянняў.
Здароўе
- Маніторынг здароўя ў цэлым.
- Выяўленне ранніх прыкмет праблем са здароўем у чалавека.
вытворчасць
- Кіраванне запасамі і ланцужкамі паставак.
- Дапамога ў працэсе дастаўкі і выканання.
Інструменты прагнастычнай аналітыкі з адкрытым зыходным кодам
1. Orange Data Mining
Orange - гэта інструмент візуалізацыі і аналітыкі даных, які выконвае прагназуючую аналітыку з дапамогай візуальнага праграмавання або сцэнарыяў Python. Гэты набор інструментаў імпартаваны як бібліятэка Python і ўключае кампаненты для машыннае навучанне, біяінфарматыка, аналіз тэксту і іншыя аналітычныя характарыстыкі дадзеных.
Ключавыя асаблівасці
- Інтэрактыўны візуалізацыя дадзеных і асаблівасці графічнага адлюстравання.
- Уключае візуальнае праграмаванне.
- Графіка на аснове палатна Карыстацкі інтэрфейс (GUI) робіць яго простым у выкарыстанні для пачаткоўцаў.
- Здольны выконваць простую і складаную аналітыку дадзеных.
2. Анаконда
Платформа размеркавання Python і R для навукі аб даных з адкрытым зыходным кодам з больш чым 250 рознымі папулярнымі пакетамі, якія выкарыстоўваюцца для простага кіравання і разгортвання пакетаў. Гэты дыстрыбутыў выкарыстоўвае навуку аб даных, машыннае навучанне прыкладанняў і буйнамаштабнай апрацоўкі даных для выканання прагнастычнай аналітыкі.
Ключавыя асаблівасці
- Пашыраная аналітыка, выкарыстанне працоўных працэсаў і ўзаемадзеянне з дадзенымі.
- Падключыце ўсе крыніцы даных, каб атрымаць максімальную карысць ад даных.
- Стварайце прагнастычныя аналітычныя мадэлі з дапамогай Python, R і Jupyter Ноўтбукі.
- Інтэгруйце свае прагнастычныя аналітычныя мадэлі ў інтэлектуальныя вэб-праграмы і інтэрактыўныя візуалізацыі.
- Супрацоўнічайце з цэлымі групамі навукі аб дадзеных з дапамогай Anaconda.
3. Праграмнае асяроддзе R
Асяроддзе R выкарыстоўваецца для статыстычных вылічэнняў і графікі. Ён кампілюецца і працуе ў розных аперацыйных сістэмах, уключаючы UNIX, Windows і MAC OS. Гэта асяроддзе мае вялікую калекцыю прамежкавых інструментаў для аналізу даных і графічнага адлюстравання аналітыкі даных.
Ключавыя асаблівасці
- Уключае розныя статыстычныя мадэлі і графічныя метады для прагнастычнай аналітыкі.
- Эфектыўная апрацоўка і захаванне даных.
- Набор аператараў для разлікаў складаных масіваў даных і статыстычнай аналітыкі.
- Падтрымка даступная ў Інтэрнэце ад супольнасці R.
4. scikit-learn
Гэта бібліятэка машыннага навучання для мовы праграмавання Python. Ён уключае ў сябе розныя алгарытмы класіфікацыі, рэгрэсіі і кластарызацыі, уключаючы машыны апорных вектараў (SVM), выпадковыя лясы і кластэрызацыю k-сярэдніх, якія вельмі карысныя для прагнастычнага мадэлявання. Тым не менш, неабходныя перадавыя веды праграмавання, каб мець магчымасць выконваць прагназуючую аналітыку з дапамогай Scikit-Learn.
Ключавыя асаблівасці
- Пашыраная апрацоўка даных уключае адлюстраванне даных у візуальнай і таблічнай форме, упарадкаванне даных у матрыцы прыкмет або мэтавыя вектары.
- Шэраг мадэляў класіфікацыі, рэгрэсіі і кластарызацыі, даступных для прагнастычнай аналітыкі.
- Некалькі паказчыкаў дакладнасці для праверкі прадукцыйнасці прагназуючай мадэлі.
5. Weka Data Mining
Weka - гэта набор алгарытмаў машыннага навучання для задач прагнастычнага мадэлявання, напісаных на Java. Гэтыя алгарытмы можна прымяніць да вашых даных непасрэдна або выклікаць з дапамогай Javascript. Метады аналізу даных, якія прапануе Weka, уключаюць метады аналізу даных, папярэдняй апрацоўкі і візуалізацыі. Weka таксама выкарыстоўвае мадэлі класіфікацыі, рэгрэсіі і кластарызацыі для прагнастычнай аналітыкі.
Ключавыя асаблівасці
- Метады папярэдняй апрацоўкі і візуалізацыі даных.
- Алгарытмы класіфікацыі даных, рэгрэсіі і кластарызацыі.
- Шырокія правілы асацыяцыі для прагназавання тэндэнцый у даных.
- Партатыўнае і зручнае для памяці праграмнае забеспячэнне.
6. Apache mahout
Простае і пашыральнае асяроддзе праграмавання і структура для стварэння маштабаваных і прадукцыйных алгарытмаў машыннага навучання. Асяроддзе ўключае шэраг гатовых алгарытмаў Scala, Apache Spark і Apache Flint. Гэта асяроддзе выкарыстоўвае Samsara, вектарны матэматычны эксперымент, падобны да мовы R, які працуе ў маштабе.
Ключавыя асаблівасці
- Сумесная фільтрацыя для стварэння рэкамендацыйных сістэм.
- Алгарытмы кластарызацыі і класіфікацыі для прагнастычнага мадэлявання.
- Падтрымлівае час частага набору элементаў для пашыранага вымання даных.
- Аператар лінейнай алгебры і аптымізатар размеркаванай алгебры для пашыранай статыстычнай аналітыкі.
- Будуе маштабуемыя алгарытмы для прагнастычнай аналітыкі.
7. GNU Octave
Гэта праграмнае забеспячэнне ўяўляе сабой мову высокага ўзроўню, прызначаную для лікавых вылічэнняў. Гэта праграмнае забеспячэнне мае магутны матэматычны сінтаксіс з убудаванымі інструментамі пабудовы і візуалізацыі для пашыранай аналітыкі даных. GNU Octave сумяшчальны са сцэнарыямі MATLAB і аперацыйнымі сістэмамі, уключаючы GNU/Linux, MAC OS і Windows.
Ключавыя асаблівасці
- Убудаваныя інструменты пабудовы і візуалізацыі 2D/3D даных.
- Падтрымлівае шэраг статыстычных пакетаў GNU для аналізу дадзеных.
- Выкарыстоўвае матэматычна-арыентаванае прагнастычнае мадэляванне.
- Магчымасць запускаць прагназуючыя мадэлі MATLAB і алгарытмы машыннага навучання.
8. SciPy
Калекцыя праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам на аснове Python, якое выкарыстоўваецца для тэхнічных і навуковых вылічэнняў. SciPy змяшчае асноўныя пакеты, якія забяспечваюць вылічальныя інструменты для Python. Ён выкарыстоўвае перадавыя метады апрацоўкі даных і прагнастычныя мадэлі, уключаючы k бліжэйшага суседа, выпадковы лес і нейронавыя сеткі.
SciPy даступны як a Бібліятэка Python у многіх дыстрыбутывах Python і з'яўляецца пакетам у Anaconda.
Ключавыя асаблівасці
- Модулі для аптымізацыі, лінейнай алгебры, інтэграцыі, інтэрпаляцыі, спецыяльных функцый, БПФ і вырашальнікаў ODE.
- Прапануе розныя функцыі для апрацоўкі сігналаў, малюнкаў і даных.
- Падтрымлівае NumPy і Matplot.
заключэнне
Цяпер вы павінны мець добрае ўяўленне пра інструменты прагнастычнай аналітыкі з адкрытым зыходным кодам, іх прымяненні і пра тое, як яны выкарыстоўваюць перадавыя метады для прагназавання на аснове даных.
Усе згаданыя інструменты цалкам бясплатныя ў выкарыстанні і даступныя кожнаму. Калі вы раней карысталіся гэтымі інструментамі, раскажыце пра свой вопыт у каментарыях.
Пакінуць каментар