Съдържание[Крия][Покажи]
Ако сте любител на машинното обучение, изкуствения интелект или компютърните науки, вероятно разбирате концепцията и нуждата от данни, които да помогнат за подобряване на дадена система или услуга.
Технологичните гиганти и мултинационалните компании използват големи обеми данни, за да подобрят изживяването на клиентите и цялостното им качество на услугите, като приемат модерни техники за бизнес разузнаване, за да осмислят своите данни. Една от нововъзникващите и най-важни техники се нарича прогнозна аналитика.
Тази статия разглежда идеята за инструменти за прогнозен анализ, тяхното приложение и редица примери за с отворен код инструменти, които можете да използвате!
Какво представляват инструментите за прогнозен анализ?
Инструментите за прогнозен анализ са софтуер, който определя модели и тенденции чрез анализиране и извличане на информация от съществуващ набор от данни. Тези инструменти използват различни статистически техники, включително извличане на данни, прогнозно моделиране и машинно обучение, за да анализират дадените данни и да правят прогнози.
Тези инструменти могат да се използват за осмисляне на модели в поведението на потребителите и предишни тенденции, за да се създаде план за определен период от време, за да се увеличи рентабилността и успеха на дадена услуга.
Приложения на Predictive Analytics
Има много приложения на инструменти за прогнозен анализ, които варират в редица области, включително:
E-търговия
- Анализиране на данните за клиентите за групиране на хората въз основа на техните предпочитания за покупка и след това прогнозиране на вероятността тези групи да купуват продукти.
- Прогнозиране на възвръщаемостта на инвестициите (ROI) на целевите маркетингови кампании.
- Събиране на данни от модерни онлайн магазини като Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Планиране на типа и вида съдържание за публикуване.
- Прогнозиране на най-добрия ден и час за публикуване на даденото съдържание.
- Работа с Google Ads и реклами като цяло.
Банково и застрахователно
- Изчисляване на кредитни рейтинги.
- Идентифициране на измамни дейности.
Здравеопазване
- Мониторинг на здравето като цяло.
- Идентифициране на ранни признаци на здравословни проблеми при индивида.
производство
- Управление на инвентара и веригите за доставки.
- Помощ в процеса на доставка и изпълнение.
Инструменти за предсказуем анализ с отворен код
1. Orange Data Mining
Orange е инструмент за визуализация и анализ на данни, който извършва прогнозен анализ чрез визуално програмиране или скриптове на Python. Този инструментариум се импортира като библиотека на Python и включва компоненти за Machine Learning, биоинформатика, извличане на текст и други аналитични характеристики на данни.
Ключови характеристики
- интерактивен визуализация на данни и функции за графично представяне.
- Включва визуално програмиране.
- Графика, базирана на канава User Interface (GUI) го прави лесен за използване от начинаещи.
- Възможност за извършване на прост и сложен анализ на данни.
2. Анаконда
Платформа за разпространение на Python и R за наука за данни с отворен код с над 250 различни популярни пакета, използвани за просто управление и внедряване на пакети. Това разпределение използва науката за данни, Machine Learning приложения и мащабна обработка на данни за извършване на прогнозен анализ.
Ключови характеристики
- Разширени анализи, използване на работни потоци и взаимодействие с данни.
- Свържете всички източници на данни, за да извлечете най-голяма стойност от данните.
- Създавайте прогнозни аналитични модели с Python, R и Jupyter преносими компютри.
- Интегрирайте вашите прогнозни аналитични модели в интелигентни уеб приложения и интерактивни визуализации.
- Сътрудничете на цели екипи за наука за данни, използвайки Anaconda.
3. R Софтуерна среда
R средата се използва за статистически изчисления и графики. Той компилира и работи на различни операционни системи, включително UNIX, Windows и MAC OS. Тази среда има голяма колекция от междинни инструменти за анализ на данни и графичен дисплей на анализ на данни.
Ключови характеристики
- Включва разнообразие от статистически модели и графични техники за прогнозен анализ.
- Ефективни съоръжения за обработка и съхранение на данни.
- Пакет от оператори за сложни изчисления на масиви от данни и статистически анализи.
- Поддръжка, достъпна онлайн от R общността.
4. scikit-learn
Това е библиотека за машинно обучение за езика за програмиране Python. Той включва различни алгоритми за класификация, регресия и клъстериране, включително машини за поддържащи вектори (SVM), произволни гори и клъстериране на k-средни, които са много полезни за прогнозно моделиране. Необходими са обаче напреднали познания по програмиране, за да можете да извършвате предсказуем анализ с помощта на Scikit-Learn.
Ключови характеристики
- Разширената обработка на данни включва показване на данни във визуален и табличен вид, подреждане на данните в матрици на характеристиките или целеви вектори.
- Редица модели за класификация, регресия и клъстериране, достъпни за прогнозен анализ.
- Множество показатели за точност за тестване на ефективността на прогнозния модел.
5. Weka Data Mining
Weka е колекция от алгоритми за машинно обучение за задачи за прогнозно моделиране, написани на Java. Тези алгоритми могат да се прилагат директно към вашите данни или да се извикат с помощта на Javascript. Методите за анализ на данни, предоставени от Weka, включват техники за извличане на данни, предварителна обработка и визуализация. Weka също така използва модели за класификация, регресия и клъстериране за прогнозни анализи.
Ключови характеристики
- Техники за предварителна обработка и визуализация на данни.
- Алгоритми за класификация, регресия и групиране на данни.
- Обширни правила за асоцииране за прогнозиране на тенденциите в данните.
- Преносим софтуер, който не позволява пространството на паметта.
6. Apache mahout
Проста и разширяема среда за програмиране и рамка за изграждане на мащабируеми и производителни алгоритми за машинно обучение. Средата включва редица предварително направени алгоритми Scala, Apache Spark и Apache Flint. Тази среда използва Samsara, векторен математически експеримент, подобен на езика R, който работи в мащаб.
Ключови характеристики
- Съвместно филтриране за изграждане на системи за препоръки.
- Алгоритми за групиране и класификация за прогнозно моделиране.
- Поддържа често време на набор от елементи за разширено извличане на данни.
- Оператор на линейна алгебра и оптимизатор на разпределена алгебра за напреднали статистически анализи.
- Създава мащабируеми алгоритми за прогнозни анализи.
7. GNU Octave
Този софтуер представлява език от високо ниво, предназначен за числени изчисления. Този софтуер има мощен математически ориентиран синтаксис с вградени инструменти за начертаване и визуализация за разширен анализ на данни. GNU Octave е съвместим със скриптове и операционни системи на MATLAB, включително GNU/Linux, MAC OS и Windows.
Ключови характеристики
- Вградени 2D/3D инструменти за начертаване на данни и визуализация.
- Поддържа редица GNU статистически пакети за анализ на данни.
- Използва математически ориентирано прогнозно моделиране.
- Възможност за стартиране на MATLAB прогнозни модели и алгоритми за машинно обучение.
8. SciPy
Колекция от базиран на Python софтуер с отворен код, използван за технически и научни изчисления. SciPy разполага с основни пакети, които предоставят изчислителни инструменти за Python. Той използва усъвършенствани техники за обработка на данни и модели за прогнозиране, включително k най-близък съсед, произволна гора и невронни мрежи.
SciPy се предлага като a Библиотека на Python в много дистрибуции на Python и е пакет в Anaconda.
Ключови характеристики
- Модули за оптимизация, линейна алгебра, интеграция, интерполация, специални функции, FFT и ODE решаващи задачи.
- Предлага различни функции за обработка на сигнали, изображения и данни.
- Поддържа NumPy и Matplot.
Заключение
Вече трябва да имате добра представа за инструментите за предсказуем анализ с отворен код, техните приложения и как използват усъвършенствани техники, за да правят прогнози чрез данни.
Всички споменати инструменти са напълно безплатни за използване и достъпни за всеки. Ако сте използвали тези инструменти преди, уведомете ни за вашия опит в коментарите.
Оставете коментар