Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Ako ste entuzijasta mašinskog učenja, veštačke inteligencije ili računarskih nauka, verovatno razumete koncept i potrebu za podacima koji će vam pomoći da poboljšate dati sistem ili uslugu.
Tehnološki divovi i multinacionalne kompanije koriste velike količine podataka kako bi poboljšali korisničko iskustvo i njihov ukupni kvalitet usluge usvajanjem naprednih tehnika poslovne inteligencije kako bi dobili smisao u svojim podacima. Jedna od novih i najvažnijih tehnika se naziva prediktivna analitika.
Ovaj članak govori o ideji alata za prediktivnu analizu, njihovoj primjeni i nizu primjera Open-source alati koje možete koristiti!
Šta su alati za prediktivnu analitiku?
Alati za prediktivnu analizu su softver koji određuje obrasce i trendove analizom i izdvajanjem informacija iz postojećeg skupa podataka. Ovi alati koriste različite statističke tehnike uključujući rudarenje podataka, prediktivno modeliranje i mašinsko učenje za analizu datih podataka i predviđanja.
Ovi alati se mogu koristiti za razumijevanje obrazaca ponašanja potrošača i prethodnih trendova kako bi se napravio plan za određeno vremensko trajanje kako bi se povećala profitabilnost i uspjeh date usluge.
Primjene prediktivne analitike
Postoje mnoge primjene prediktivnih analitičkih alata koje se kreću u nizu polja, uključujući:
E-commerce
- Analiziranje podataka o kupcima za grupisanje ljudi na osnovu njihovih preferencija pri kupovini, a zatim predviđanje vjerovatnoće da će te grupe kupiti proizvode.
- Predviđanje povrata investicije (ROI) ciljanih marketinških kampanja.
- Prikupljanje podataka iz modernih online prodavnica kao što je Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planiranje vrste i vrste sadržaja za objavljivanje.
- Predviđanje najboljeg dana i vremena za objavljivanje datog sadržaja.
- Rukovanje Google oglasima i oglasima općenito.
Bankarstvo i osiguranje
- Određivanje kreditnog rejtinga.
- Prepoznavanje lažnih aktivnosti.
Zdravstvo
- Praćenje zdravlja uopšte.
- Prepoznavanje ranih znakova zdravstvenih problema kod pojedinca.
Proizvodnja
- Upravljanje zalihama i lancima nabavke.
- Pomaganje u procesu isporuke i ispunjenja.
Alati za prediktivnu analitiku otvorenog koda
1. Orange Data Mining
Orange je alat za vizualizaciju podataka i analitiku koji izvodi prediktivnu analitiku kroz vizualno programiranje ili Python skriptovanje. Ovaj komplet alata je uvezen kao Python biblioteka i uključuje komponente za machine Learning, bioinformatiku, rudarenje teksta i druge analitičke karakteristike podataka.
Glavne karakteristike
- Interaktivni vizualizacija podataka i karakteristike grafičkog predstavljanja.
- Uključuje vizuelno programiranje.
- Grafika na platnu Korisnički interfejs (GUI) olakšava upotrebu početnicima.
- U stanju je izvršiti jednostavnu i složenu analizu podataka.
2. anakonda
Python i R distribucijska platforma za nauku o podacima otvorenog koda sa preko 250 različitih popularnih paketa koji se koriste za jednostavno upravljanje i implementaciju paketa. Ova distribucija koristi nauku o podacima, machine Learning aplikacije i obrada podataka velikih razmjera za izvođenje prediktivne analitike.
Glavne karakteristike
- Napredna analitika, upotreba tokova posla i interakcija podataka.
- Povežite sve izvore podataka kako biste izvukli najveću vrijednost iz podataka.
- Kreirajte prediktivne analitičke modele uz Python, R i Jupyter prenosivi računari.
- Integrirajte svoje prediktivne analitičke modele u inteligentne web aplikacije i interaktivne vizualizacije.
- Sarađujte u čitavim timovima za nauku o podacima koristeći Anaconda.
3. R softversko okruženje
R okruženje se koristi za statističko računanje i grafiku. Kompajlira i radi na raznim operativnim sistemima uključujući UNIX, Windows i MAC OS. Ovo okruženje ima veliku kolekciju srednjih alata za analizu podataka i grafički prikaz analitike podataka.
Glavne karakteristike
- Uključuje različite statističke modele i grafičke tehnike za prediktivnu analitiku.
- Efikasno rukovanje podacima i kapaciteti za skladištenje.
- Paket operatora za složene proračune niza podataka i statističku analitiku.
- Podrška dostupna na mreži iz R zajednice.
4. scikit-learn
Ovo je biblioteka mašinskog učenja za programski jezik Python. Uključuje različite algoritme za klasifikaciju, regresiju i grupisanje uključujući mašine za podršku vektorima (SVM), nasumične šume i k-means klasterisanje koji su vrlo korisni za prediktivno modeliranje. Međutim, potrebno je napredno znanje programiranja da bi se mogla izvesti prediktivna analitika koristeći Scikit-Learn.
Glavne karakteristike
- Napredno rukovanje podacima uključuje prikaz podataka u vizuelnom i tabelarnom obliku, sređivanje podataka u matrice karakteristika ili ciljne vektore.
- Brojni modeli klasifikacije, regresije i grupisanja dostupni su za prediktivnu analitiku.
- Višestruke metrike tačnosti za testiranje performansi prediktivnog modela.
5. Weka Data Mining
Weka je kolekcija algoritama mašinskog učenja za zadatke prediktivnog modeliranja napisanih u Javi. Ovi algoritmi se mogu primijeniti na vaše podatke direktno ili pozvati koristeći Javascript. Metode analize podataka koje pruža Weka uključuju tehnike rudarenja podataka, pretprocesiranja i vizualizacije. Weka također koristi modele klasifikacije, regresije i grupisanja za prediktivnu analitiku.
Glavne karakteristike
- Tehnike predobrade i vizualizacije podataka.
- Algoritmi za klasifikaciju, regresiju i grupisanje podataka.
- Opsežna pravila povezivanja za predviđanje trendova u podacima.
- Prijenosni softver koji štedi prostor za memoriju.
6. Apache mahout
Jednostavno i proširivo programsko okruženje i okvir za izgradnju skalabilnih i učinkovitih algoritama strojnog učenja. Okruženje uključuje niz unaprijed napravljenih algoritama Scala, Apache Spark i Apache Flint. Ovo okruženje koristi Samsara, vektorsko matematičko eksperimentisanje slično R jeziku koji radi na velikom nivou.
Glavne karakteristike
- Kolaborativno filtriranje za izgradnju sistema preporuka.
- Grupiranje i klasifikacioni algoritmi za prediktivno modeliranje.
- Podržava česte postavke vremena za napredno izdvajanje podataka.
- Operator linearne algebre i optimizator distribuirane algebre za naprednu statističku analitiku.
- Gradi skalabilne algoritme za prediktivnu analitiku.
7. GNU Octave
Ovaj softver predstavlja jezik visokog nivoa namenjen numeričkim proračunima. Ovaj softver ima moćnu matematičku sintaksu sa ugrađenim alatima za crtanje i vizualizaciju za naprednu analitiku podataka. GNU Octave je kompatibilan sa MATLAB skriptama i operativnim sistemima uključujući GNU/Linux, MAC OS i Windows.
Glavne karakteristike
- Ugrađeni 2D/3D alati za crtanje i vizualizaciju podataka.
- Podržava brojne GNU statističke pakete za analizu podataka.
- Koristi matematički orijentirano prediktivno modeliranje.
- Sposobnost pokretanja MATLAB prediktivnih modela i algoritama mašinskog učenja.
8. SciPy
Kolekcija softvera otvorenog koda zasnovanog na Python-u koji se koristi za tehničko i naučno računarstvo. SciPy sadrži osnovne pakete koji pružaju računarske alate za Python. Koristi napredne tehnike rukovanja podacima i prediktivne modele uključujući k najbližeg susjeda, slučajnu šumu i neuronske mreže.
SciPy je dostupan kao a Python biblioteka u mnogim Python distribucijama i paket je u Anacondi.
Glavne karakteristike
- Moduli za optimizaciju, linearnu algebru, integraciju, interpolaciju, specijalne funkcije, FFT i ODE rješavače.
- Nudi različite funkcije za obradu signala, slike i podataka.
- Podržava NumPy i Matplot.
zaključak
Sada biste trebali imati dobru ideju o alatima za prediktivnu analitiku otvorenog koda, njihovim primjenama i načinu na koji koriste napredne tehnike za predviđanje putem podataka.
Svi navedeni alati su potpuno besplatni za korištenje i dostupni svima. Ako ste već koristili ove alate, obavijestite nas o svom iskustvu u komentarima.
Ostavite odgovor