Obsah[Skrýt][Ukázat]
Pokud jste nadšenci do strojového učení, umělé inteligence nebo počítačové vědy, pravděpodobně rozumíte konceptu a potřebujete data, která pomohou zlepšit daný systém nebo službu.
Techničtí giganti a nadnárodní společnosti využívají velké objemy dat ke zlepšení zákaznické zkušenosti a jejich celkové kvality služeb tím, že přijmou pokročilé techniky business intelligence, aby jejich data pochopila. Jedna z nově vznikajících a nejdůležitějších technik se nazývá prediktivní analytika.
Tento článek se zabývá myšlenkou nástrojů prediktivní analýzy, jejich aplikací a řadou příkladů open source nástroje, které můžete použít!
Co jsou nástroje prediktivní analýzy?
Nástroje prediktivní analýzy jsou software, který určuje vzory a trendy analýzou a extrakcí informací z existující datové sady. Tyto nástroje využívají různé statistické techniky včetně dolování dat, prediktivního modelování a strojového učení k analýze daných dat a vytváření předpovědí.
Tyto nástroje lze využít k pochopení vzorců chování spotřebitelů a předchozích trendů k vytvoření plánu na konkrétní dobu trvání pro zvýšení ziskovosti a úspěchu dané služby.
Aplikace prediktivní analýzy
Existuje mnoho aplikací prediktivních analytických nástrojů, které se pohybují v mnoha oblastech, včetně:
E-commerce
- Analýza zákaznických dat pro skupiny lidí na základě jejich nákupních preferencí a poté předpovídání pravděpodobnosti, že tyto skupiny zakoupí produkty.
- Predikce návratnosti investic (ROI) cílených marketingových kampaní.
- Sběr dat z módních internetových obchodů, jako je Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Plánování typu a druhu obsahu, který chcete zveřejnit.
- Předpovídání nejlepšího dne a času pro zveřejnění daného obsahu.
- Práce s Google Ads a reklamami obecně.
Bankovnictví a pojišťovnictví
- Zjišťování úvěrových ratingů.
- Identifikace podvodných aktivit.
Zdravotní péče
- Sledování zdraví obecně.
- Identifikace časných příznaků zdravotních problémů u jednotlivce.
Výroba
- Správa zásob a dodavatelských řetězců.
- Pomoc při procesu přepravy a plnění.
Nástroje prediktivní analýzy s otevřeným zdrojem
1. Orange Data Mining
Orange je nástroj pro vizualizaci a analýzu dat, který provádí prediktivní analýzu prostřednictvím vizuálního programování nebo skriptování v Pythonu. Tato sada nástrojů je importována jako knihovna Pythonu a obsahuje komponenty pro Strojové učení, bioinformatika, dolování textu a další charakteristiky analýzy dat.
Klíčové vlastnosti
- interaktivní vizualizace dat a funkce grafického znázornění.
- Zahrnuje vizuální programování.
- Grafika založená na plátně Uživatelské rozhraní (GUI) usnadňuje použití pro začátečníky.
- Dokáže provádět jednoduchou a komplexní analýzu dat.
2. Anaconda
Open-source datová věda Python a distribuční platforma R s více než 250 různými populárními balíčky, které slouží k jednoduché správě a nasazení balíčků. Tato distribuce využívá datovou vědu, Strojové učení aplikace a rozsáhlé zpracování dat pro provádění prediktivní analýzy.
Klíčové vlastnosti
- Pokročilá analytika, využití pracovních postupů a interakce s daty.
- Propojte všechny zdroje dat, abyste z dat získali co největší hodnotu.
- Vytvářejte prediktivní analytické modely pomocí Pythonu, R a Jupyter Notebooky.
- Integrujte své prediktivní analytické modely do inteligentních webových aplikací a interaktivních vizualizací.
- Spolupracujte napříč celými datovými vědeckými týmy pomocí Anaconda.
3. R softwarové prostředí
Prostředí R se používá pro statistické výpočty a grafiku. Kompiluje a běží na různých operačních systémech včetně UNIX, Windows a MAC OS. Toto prostředí má velkou sbírku zprostředkujících nástrojů pro analýzu dat a grafické zobrazení analýzy dat.
Klíčové vlastnosti
- Zahrnuje řadu statistických modelů a grafických technik pro prediktivní analýzu.
- Efektivní zařízení pro manipulaci s daty a jejich ukládání.
- Sada operátorů pro komplexní výpočty datových polí a statistické analýzy.
- Podpora dostupná online od komunity R.
4. scikit-učit se
Toto je knihovna Machine Learning pro programovací jazyk Python. Zahrnuje různé klasifikační, regresní a shlukovací algoritmy včetně podpůrných vektorových strojů (SVM), náhodných lesů a shlukování k-means, které jsou velmi užitečné pro prediktivní modelování. K provádění prediktivní analýzy pomocí Scikit-Learn jsou však nutné pokročilé znalosti programování.
Klíčové vlastnosti
- Pokročilá manipulace s daty zahrnuje zobrazování dat ve vizuální a tabulkové formě, uspořádání dat do matic prvků nebo cílových vektorů.
- Pro prediktivní analýzu je k dispozici řada modelů klasifikace, regrese a shlukování.
- Více metrik přesnosti pro testování výkonu prediktivního modelu.
5. Weka Data Mining
Weka je sbírka algoritmů strojového učení pro úlohy prediktivního modelování napsaná v Javě. Tyto algoritmy lze aplikovat na vaše data přímo nebo je volat pomocí Javascriptu. Metody analýzy dat poskytované společností Weka zahrnují techniky dolování dat, předzpracování a vizualizace. Weka také využívá klasifikační, regresní a shlukovací modely pro prediktivní analytiku.
Klíčové vlastnosti
- Techniky předzpracování a vizualizace dat.
- Klasifikace dat, regrese a shlukovací algoritmy.
- Rozsáhlá asociační pravidla pro předpovídání trendů v datech.
- Přenosný a paměťově nenáročný software.
6. Apache mahout
Jednoduché a rozšiřitelné programovací prostředí a rámec pro vytváření škálovatelných a výkonných algoritmů strojového učení. Prostředí obsahuje řadu předem připravených algoritmů Scala, Apache Spark a Apache Flint. Toto prostředí používá Samsara, vektorové matematické experimentování podobné jazyku R, které funguje v měřítku.
Klíčové vlastnosti
- Kolaborativní filtrování pro vytváření systémů doporučení.
- Shlukovací a klasifikační algoritmy pro prediktivní modelování.
- Podporuje časté načasování sady položek pro pokročilou extrakci dat.
- Operátor lineární algebry a optimalizátor distribuované algebry pro pokročilou statistickou analýzu.
- Vytváří škálovatelné algoritmy pro prediktivní analýzu.
7. GNU Octave
Tento software představuje jazyk vysoké úrovně určený pro numerické výpočty. Tento software má výkonnou matematicky orientovanou syntaxi s vestavěnými vykreslovacími a vizualizačními nástroji pro pokročilou analýzu dat. GNU Octave je kompatibilní se skripty a operačními systémy MATLAB včetně GNU/Linux, MAC OS a Windows.
Klíčové vlastnosti
- Vestavěné nástroje pro vykreslování a vizualizaci 2D/3D dat.
- Podporuje řadu statistických balíčků GNU pro analýzu dat.
- Využívá matematicky orientovaného prediktivního modelování.
- Schopnost spouštět prediktivní modely MATLAB a algoritmy strojového učení.
8. SciPy
Kolekce open-source softwaru založeného na Pythonu používaného pro technické a vědecké výpočty. SciPy obsahuje základní balíčky, které poskytují výpočetní nástroje pro Python. Využívá pokročilé techniky zpracování dat a prediktivní modely včetně k nejbližšího souseda, náhodného lesa a neuronové sítě.
SciPy je k dispozici jako a Knihovna Python v mnoha distribucích Pythonu a je to balíček v Anacondě.
Klíčové vlastnosti
- Moduly pro optimalizaci, lineární algebru, integraci, interpolaci, speciální funkce, řešiče FFT a ODR.
- Nabízí různé funkce pro zpracování signálu, obrazu a dat.
- Podporuje NumPy a Matplot.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Nyní byste měli mít dobrou představu o open source prediktivních analytických nástrojích, jejich aplikacích a o tom, jak využívají pokročilé techniky k předpovědi prostřednictvím dat.
Všechny zmíněné nástroje jsou k použití zcela zdarma a dostupné všem. Pokud jste tyto nástroje již používali, dejte nám vědět o svých zkušenostech v komentářích.
Napsat komentář