Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Si sou un entusiasta de l'aprenentatge automàtic, la intel·ligència artificial o la informàtica, probablement entengueu el concepte i la necessitat de les dades per ajudar a millorar un sistema o servei determinat.
Els gegants tecnològics i les empreses multinacionals fan ús de grans volums de dades per millorar l'experiència del client i la seva qualitat general de servei mitjançant l'adopció de tècniques avançades d'intel·ligència empresarial per donar sentit a les seves dades. Una de les tècniques emergents i més importants es coneix com a anàlisi predictiva.
Aquest article repassa la idea de les eines d'anàlisi predictiva, la seva aplicació i una sèrie d'exemples de codi obert eines que pots utilitzar!
Què són les eines d'anàlisi predictiva?
Les eines d'anàlisi predictiva són programari que determinen patrons i tendències mitjançant l'anàlisi i l'extracció d'informació d'un conjunt de dades existent. Aquestes eines fan servir una varietat de tècniques estadístiques com ara la mineria de dades, el modelatge predictiu i l'aprenentatge automàtic per analitzar les dades donades i fer prediccions.
Aquestes eines es poden utilitzar per donar sentit als patrons de comportament dels consumidors i tendències anteriors per crear un pla per a una durada de temps específica per augmentar la rendibilitat i l'èxit d'un servei determinat.
Aplicacions de l'anàlisi predictiva
Hi ha moltes aplicacions d'eines d'anàlisi predictiva que varien en diversos camps, com ara:
E-commerce
- Analitzar les dades dels clients per agrupar persones en funció de les seves preferències de compra i, a continuació, predir la probabilitat que aquests grups compren productes.
- Predicció del retorn de la inversió (ROI) de les campanyes de màrqueting dirigides.
- Recull de dades de botigues en línia de moda com Amazon Marketplace.
Social Media Màrqueting
- Planificació del tipus i tipus de contingut a publicar.
- Predicció del millor dia i hora per publicar el contingut donat.
- Gestió de Google Ads i anuncis en general.
Banca i Assegurances
- Determinació de qualificacions creditícies.
- Identificació d'activitats fraudulentes.
Salut
- Vigilància de la salut en general.
- Identificar els primers signes de problemes de salut en una persona.
Fabricació
- Gestió d'inventaris i cadenes de subministrament.
- Ajuda en el procés d'enviament i compliment.
Eines d'anàlisi predictiva de codi obert
1. Orange Data Mining
Orange és una eina de visualització i anàlisi de dades que realitza anàlisis predictives mitjançant programació visual o scripts Python. Aquest conjunt d'eines s'importa com a biblioteca de Python i inclou components per a Aprenentatge automàtic, bioinformàtica, mineria de text i altres característiques analítiques de dades.
Característiques principals
- Interactiu visualització de dades i característiques de representació gràfica.
- Inclou programació visual.
- Gràfic basat en llenç User Interface (GUI) fa que sigui fàcil d'utilitzar per a principiants.
- Capaç d'executar anàlisis de dades simples i complexes.
2. anaconda
Una plataforma de distribució Python i R de ciència de dades de codi obert amb més de 250 paquets populars diferents que s'utilitzen simplement per gestionar i desplegar paquets. Aquesta distribució fa ús de la ciència de dades, Aprenentatge automàtic aplicacions i processament de dades a gran escala per realitzar anàlisis predictives.
Característiques principals
- Anàlisis avançades, ús de fluxos de treball i interacció de dades.
- Connecteu totes les fonts de dades per extreure el màxim valor de les dades.
- Creeu models analítics predictius amb Python, R i Cadenes Jupyter.
- Integra els teus models analítics predictius en aplicacions web intel·ligents i visualitzacions interactives.
- Col·labora entre equips sencers de ciència de dades utilitzant Anaconda.
3. Entorn de programari R
L'entorn R s'utilitza per a la computació estadística i els gràfics. Compila i s'executa en una varietat de sistemes operatius com UNIX, Windows i MAC OS. Aquest entorn té una gran col·lecció d'eines intermèdies per a l'anàlisi de dades i la visualització gràfica de l'anàlisi de dades.
Característiques principals
- Inclou una varietat de models estadístics i tècniques gràfiques per a l'anàlisi predictiva.
- Instal·lacions efectives de tractament i emmagatzematge de dades.
- Un conjunt d'operadors per a càlculs complexos de matrius de dades i anàlisis estadístiques.
- Suport disponible en línia des de la comunitat R.
4. Scikit-Learn
Aquesta és una biblioteca d'aprenentatge automàtic per al llenguatge de programació Python. Inclou diversos algorismes de classificació, regressió i agrupació, com ara màquines de vectors de suport (SVM), boscos aleatoris i agrupació de k-means que són molt útils per al modelatge predictiu. Tanmateix, es requereixen coneixements avançats de programació per poder realitzar anàlisis predictives mitjançant Scikit-Learn.
Característiques principals
- El maneig de dades avançat inclou la visualització de dades en forma visual i tabular, l'organització de les dades en matrius de característiques o vectors objectiu.
- Diversos models de classificació, regressió i agrupació disponibles per a l'anàlisi predictiva.
- Múltiples mètriques de precisió per provar el rendiment del model predictiu.
5. Weka Data Mining
Weka és una col·lecció d'algorismes d'aprenentatge automàtic per a tasques de modelatge predictiu escrites en Java. Aquests algorismes es poden aplicar a les vostres dades directament o cridar-se mitjançant Javascript. Els mètodes d'anàlisi de dades proporcionats per Weka inclouen tècniques de mineria de dades, preprocessament i visualització. Weka també fa ús de models de classificació, regressió i agrupació per a l'anàlisi predictiva.
Característiques principals
- Tècniques de preprocessament i visualització de dades.
- Algorismes de classificació, regressió i agrupació de dades.
- Regles d'associació àmplies per predir les tendències de les dades.
- Programari portàtil i amb espai de memòria.
6. Apache mahout
Un entorn i un marc de programació senzills i extensibles per crear algorismes d'aprenentatge automàtic escalables i de rendiment. L'entorn inclou una sèrie d'algoritmes prefabricats de Scala, Apache Spark i Apache Flint. Aquest entorn utilitza Samsara, una experimentació matemàtica vectorial similar al llenguatge R que funciona a escala.
Característiques principals
- Filtrat col·laboratiu per crear sistemes de recomanació.
- Algorismes d'agrupació i classificació per al modelatge predictiu.
- Admet el temps de conjunt d'elements freqüent per a l'extracció de dades avançada.
- Operador d'àlgebra lineal i optimitzador d'àlgebra distribuïda per a l'anàlisi estadística avançada.
- Crea algorismes escalables per a l'anàlisi predictiva.
7. GNU Octave
Aquest programari representa un llenguatge d'alt nivell destinat a càlculs numèrics. Aquest programari té una potent sintaxi orientada a les matemàtiques amb eines de traçat i visualització integrades per a l'anàlisi de dades avançada. GNU Octave és compatible amb scripts i sistemes operatius MATLAB, inclosos GNU/Linux, MAC OS i Windows.
Característiques principals
- Eines de visualització i traçat de dades 2D/3D integrades.
- Admet una sèrie de paquets estadístics GNU per a l'anàlisi de dades.
- Fa ús de models predictius orientats a les matemàtiques.
- Capacitat per executar models predictius de MATLAB i algorismes d'aprenentatge automàtic.
8. SciPy
Una col·lecció de programari de codi obert basat en Python utilitzat per a la informàtica tècnica i científica. SciPy inclou paquets bàsics que proporcionen eines informàtiques per a Python. Fa ús de tècniques avançades de maneig de dades i models predictius que inclouen k veí més proper, bosc aleatori i xarxes neuronals.
SciPy està disponible com a Biblioteca Python en moltes distribucions de Python i és un paquet a Anaconda.
Característiques principals
- Mòduls d'optimització, àlgebra lineal, integració, interpolació, funcions especials, solucionadors FFT i EDO.
- Ofereix diverses funcions per al processament de senyals, imatges i dades.
- Admet NumPy i Matplot.
Conclusió
Ara hauríeu de tenir una bona idea sobre les eines d'anàlisi predictiva de codi obert, les seves aplicacions i com fan ús de tècniques avançades per fer prediccions mitjançant dades.
Totes les eines esmentades són totalment gratuïtes i estan disponibles per a tothom. Si heu utilitzat aquestes eines abans, feu-nos saber la vostra experiència als comentaris.
Deixa un comentari