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Sè vo site un entusiasta di Machine Learning, Intelligenza Artificiale o informatica, probabilmente capisce u cuncettu è a necessità di dati per aiutà à migliurà un sistema o serviziu datu.
I giganti tecnulugichi è l'imprese multinaziunali facenu usu di grandi volumi di dati per rinfurzà l'esperienza di u cliente è a so qualità generale di serviziu aduprendu tecniche avanzate di intelligenza cummerciale per dà sensu à i so dati. Una di e tecniche emergenti è più impurtanti hè chjamata analitica predittiva.
Stu articulu passa sopra l'idea di strumenti di analisi predittiva, a so applicazione, è una quantità di esempi di open-source arnesi chì pudete aduprà!
Chì sò i Strumenti di Predictive Analytics?
Strumenti di analisi predittiva sò software chì determinanu mudelli è tendenzi analizendu è estrattendu infurmazioni da un set di dati esistenti. Sti arnesi facenu usu di una varietà di tecniche statistiche cumpresi data mining, mudeli predittivi, è Machine Learning per analizà e dati dati è fà predizioni.
Questi strumenti ponu esse utilizati per fà sensu di mudelli in u cumpurtamentu di u cunsumadore è tendenzi previ per creà un pianu per una durata di tempu specificu per aumentà a prufittuità è u successu di un serviziu determinatu.
Applicazioni di Analitica Predittiva
Ci sò parechje applicazioni di strumenti di analisi predittiva chì varienu in una quantità di campi, cumprese:
E-cummerciu
- Analizà i dati di i clienti à u gruppu di e persone in basa di e so preferenze di compra è dopu predichendu a probabilità di questi gruppi per cumprà prudutti.
- Predizione di u Ritornu di l'Investimentu (ROI) di e campagne di marketing mirate.
- Raccolta di dati da i magazini in linea di moda cum'è Amazon Marketplace.
Gheorghe Social Media
- Pianificà u tipu è u tipu di cuntenutu per post.
- Prevede u megliu ghjornu è ora per postà u cuntenutu datu.
- Gestione di Google Ads è publicità in generale.
Banking and Insurance
- Scuprite i valutazioni di creditu.
- Identificà attività fraudulente.
Sanità
- Monitoraghju a salute in generale.
- Identificà i primi signali di prublemi di salute in un individuu.
Manufacturing
- Gestisce l'inventariu è e catene di supply.
- Aiutu in u prucessu di spedizione è cumplimentu.
Strumenti di analisi predittiva Open-Source
1. Orange Data Mining
Orange hè un strumentu di visualizazione è analitica di dati chì esegue analitiche predittivi attraversu a prugrammazione visuale o scripting Python. Stu toolkit hè impurtatu cum'è una biblioteca Python è include cumpunenti per Locu Machine, bioinformatica, minazione di testu, è altre caratteristiche analitiche di dati.
carattiristichi Key
- Interactive visualizazione di dati e caratteristiche di rapprisintazioni grafica.
- Include prugrammazione visuale.
- Graficu basatu in tela Interfaccia d'Usuariu (GUI) rende faciule d'utilizà per i principianti.
- Capacità di eseguisce analisi di dati simplici è cumplessi.
2. Anaconda
Una piattaforma di distribuzione Python è R di scienza di dati open-source cù più di 250 pacchetti populari diffirenti utilizati per simplificà a gestione è l'implementazione di pacchetti. Questa distribuzione face usu di a scienza di dati, Locu Machine applicazioni, è trasfurmazioni di dati à grande scala per fà analitiche predittivi.
carattiristichi Key
- Analitiche avanzate, usu di flussi di travagliu è interazzione di dati.
- Cunnette tutte e fonti di dati per caccià u più valore da e dati.
- Crea mudelli analitici predittivi cù Python, R è Jupyter Notebooks.
- Integrate i vostri mudelli analitici predittivi in app web intelligenti è visualizazioni interattive.
- Collaborate trà e squadre intere di scienza di dati utilizendu Anaconda.
3. R Software Ambiente
L'ambiente R hè utilizatu per l'informatica statistica è gràfica. Compila è funziona nantu à una varietà di sistemi operativi cumpresi UNIX, Windows è MAC OS. Questu ambiente hà una grande cullizzioni di strumenti intermedi per l'analisi di dati è a visualizazione grafica di l'analisi di dati.
carattiristichi Key
- Include una varietà di mudelli statistichi è tecniche grafiche per l'analisi predittiva.
- Trattamentu efficace di dati è facilità di almacenamento.
- Una suite di operatori per calculi cumplessi di matrici di dati è analisi statistiche.
- Supportu dispunibule in linea da a cumunità R.
4. Scikit-Amparà
Questa hè una libreria di Machine Learning per a lingua di prugrammazione Python. Include diversi algoritmi di classificazione, regressione è clustering cumpresi Support Vector Machines (SVMs), fureste aleatorii è k-means clustering chì sò assai utili per a modellazione predittiva. Tuttavia, una cunniscenza avanzata di prugrammazione hè necessaria per esse capace di realizà analitiche predittivi cù Scikit-Learn.
carattiristichi Key
- A gestione avanzata di dati include a visualizazione di dati in forma visuale è tabulare, organizendu e dati in matrici di caratteristiche o vettori di destinazione.
- Un numeru di mudelli di classificazione, regressione è clustering dispunibuli per l'analisi predittiva.
- Diverse metriche di precisione per pruvà a prestazione di mudelli predittivi.
5. Weka Data Mining
Weka hè una cullizzioni di algoritmi di Machine Learning per i travaglii di modellazione predittiva scritti in Java. Questi algoritmi ponu esse appiicati à i vostri dati direttamente o chjamati cù Javascript. I metudi di analisi di dati furniti da Weka includenu tecniche di data mining, preprocessing è visualizazione. Weka usa ancu mudelli di classificazione, regressione è clustering per l'analisi predittiva.
carattiristichi Key
- Tecniche di preprocessazione è visualizazione di dati.
- Algoritmi di classificazione di dati, regressione è clustering.
- Reguli d'associu estensivu per predichendu tendenzi in dati.
- U software portatile è amichevule à u spaziu di memoria.
6. Apache mahout
Un ambiente di prugrammazione simplice è estensibile è un framework per custruisce algoritmi di Machine Learning scalabili è performanti. L'ambiente include una quantità di algoritmi Scala, Apache Spark è Apache Flint pre-fatti. Questu ambiente usa Samsara, una sperimentazione matematica vettoriale simile à a lingua R chì travaglia à scala.
carattiristichi Key
- Filtrazione cullaburazione per custruisce sistemi di raccomandazione.
- Algoritmi di clustering è classificazione per u modellu predittivu.
- Supporta u timing di l'articuli frequenti per l'estrazione avanzata di dati.
- Operatore di algebra lineare è ottimizzatore di algebra distribuitu per analitiche statistiche avanzate.
- Custruisce algoritmi scalabili per l'analisi predittiva.
7. GNU Octave
Stu software rapprisenta una lingua d'altu livellu destinata à i calculi numerichi. Stu software hà una sintassi putente orientata à a matematica cù strumenti integrati di plotting è visualizazione per analitiche avanzate di dati. GNU Octave hè cumpatibile cù script MATLAB è sistemi operativi cumpresi GNU/Linux, MAC OS è Windows.
carattiristichi Key
- Strumenti di visualizazione è di tracciamentu di dati 2D/3D integrati.
- Supporta una quantità di pacchetti statistici GNU per l'analisi di dati.
- Face l'usu di mudelli predittivi orientati à a matematica.
- Capacità di eseguisce mudelli predittivi MATLAB è algoritmi di Machine Learning.
8. SciPy
Una cullizzioni di software open-source basatu in Python utilizatu per l'informatica tecnica è scientifica. SciPy presenta pacchetti core chì furniscenu strumenti di calculu per Python. Si face usu di tecnichi avanzati di gestione di dati è mudelli predittivi cumpresi k vicinu vicinu, furesta casuale, è Redes neuronali.
SciPy hè dispunibule cum'è a Biblioteca Python in parechje distribuzioni Python è hè un pacchettu in Anaconda.
carattiristichi Key
- Moduli per l'ottimisazione, l'algebra lineale, l'integrazione, l'interpolazione, e funzioni speciali, i risolutori FFT è ODE.
- Offre diverse funzioni per u trattamentu di signali, imaghjini è dati.
- Supporta NumPy è Matplot.
cunchiusioni
Avà duvete avè una bona idea di l'arnesi di analisi predittiva open source, e so applicazioni, è cumu si facenu usu di tecniche avanzate per fà predizioni attraversu e dati.
Tutti i strumenti citati sò cumplettamente liberi di utilizà è dispunibuli per tutti. Se avete utilizatu sti strumenti prima, fateci cunnosce a vostra sperienza in i cumenti.
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