Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Hvis du er entusiast for maskinlæring, kunstig intelligens eller datalogi, forstår du sikkert konceptet og behovet for data for at hjælpe med at forbedre et givet system eller en given tjeneste.
Tekniske giganter og multinationale virksomheder gør brug af store mængder data til at forbedre kundeoplevelsen og deres overordnede servicekvalitet ved at anvende avancerede teknikker til business intelligence for at give mening i deres data. En af de nye og vigtigste teknikker omtales som prædiktiv analyse.
Denne artikel gennemgår ideen om prædiktive analyseværktøjer, deres anvendelse og en række eksempler på open source værktøjer, du kan bruge!
Hvad er Predictive Analytics Tools?
Prediktive analyseværktøjer er software, der bestemmer mønstre og tendenser ved at analysere og udtrække information fra et eksisterende datasæt. Disse værktøjer gør brug af en række statistiske teknikker, herunder datamining, prædiktiv modellering og Machine Learning til at analysere de givne data og lave forudsigelser.
Disse værktøjer kan bruges til at forstå mønstre i forbrugeradfærd og tidligere tendenser til at skabe en plan for en bestemt tidsperiode for at øge rentabiliteten og succesen for en given tjeneste.
Anvendelser af Predictive Analytics
Der er mange anvendelser af prædiktive analyseværktøjer, der spænder over en række områder, herunder:
E-handel
- Analyse af kundedata for at gruppere personer baseret på deres købspræferencer og derefter forudsige disse gruppers sandsynlighed for at købe produkter.
- Forudsigelse af investeringsafkastet (ROI) af målrettede marketingkampagner.
- Indsamling af data fra trendy onlinebutikker som Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planlægning af typen og typen af indhold, der skal postes.
- Forudsige den bedste dag og det bedste tidspunkt at poste det givne indhold.
- Håndtering af Google Ads og annoncer generelt.
Bank og forsikring
- At finde ud af kreditvurderinger.
- Identifikation af svigagtige aktiviteter.
Medicinal
- Overvågning af sundhed generelt.
- Identifikation af tidlige tegn på helbredsproblemer hos en person.
Produktion
- Håndtering af lager og forsyningskæder.
- Hjælper med forsendelses- og opfyldelsesprocessen.
Open Source Predictive Analytics Tools
1. Orange Data Mining
Orange er et datavisualiserings- og analyseværktøj, der udfører forudsigende analyser gennem visuel programmering eller Python-scripting. Dette værktøjssæt er importeret som et Python-bibliotek og inkluderer komponenter til Maskinelæring, bioinformatik, tekstmining og andre dataanalytiske egenskaber.
Nøglefunktioner
- Interactive datavisualisering og grafiske repræsentationsfunktioner.
- Inkluderer visuel programmering.
- Lærredsbaseret grafisk Brugergrænseflade (GUI) gør det nemt at bruge for begyndere.
- Kan udføre enkle og komplekse dataanalyser.
2. Anaconda
En open source-datavidenskabs Python- og R-distributionsplatform med over 250 forskellige populære pakker, der bruges til blot at administrere og implementere pakker. Denne distribution gør brug af datavidenskab, Maskinelæring applikationer og databehandling i stor skala til at udføre forudsigende analyser.
Nøglefunktioner
- Avanceret analyse, brug af arbejdsgange og datainteraktion.
- Forbind alle datakilder for at udtrække mest mulig værdi fra data.
- Opret prædiktive analytiske modeller med Python, R og Jupyter Notebooks.
- Integrer dine forudsigelige analytiske modeller i intelligente webapps og interaktive visualiseringer.
- Samarbejd på tværs af hele datavidenskabsteams ved hjælp af Anaconda.
3. R Softwaremiljø
R-miljøet bruges til statistisk databehandling og grafik. Det kompilerer og kører på en række forskellige operativsystemer, herunder UNIX, Windows og MAC OS. Dette miljø har en stor samling af mellemliggende værktøjer til dataanalyse og grafisk visning af dataanalyse.
Nøglefunktioner
- Indeholder en række statistiske modeller og grafiske teknikker til prædiktiv analyse.
- Effektive datahåndterings- og opbevaringsfaciliteter.
- En suite af operatører til komplekse dataarray-beregninger og statistiske analyser.
- Support tilgængelig online fra R-fællesskabet.
4. Scikit-Lær
Dette er et maskinlæringsbibliotek til programmeringssproget Python. Det inkluderer forskellige klassifikations-, regression- og klyngealgoritmer, herunder Support Vector Machines (SVM'er), tilfældige skove og k-betyder klyngedannelse, som er meget nyttige til forudsigende modellering. Der kræves dog avanceret programmeringsviden for at kunne udføre prædiktiv analyse ved hjælp af Scikit-Learn.
Nøglefunktioner
- Avanceret datahåndtering omfatter visning af data i visuel form og tabelform, opstilling af data i funktionsmatricer eller målvektorer.
- En række klassificerings-, regressions- og klyngemodeller tilgængelige for forudsigende analyser.
- Flere nøjagtighedsmålinger til at teste prædiktiv modelydelse.
5. Weka Data Mining
Weka er en samling af Machine Learning-algoritmer til prædiktive modelleringsopgaver skrevet i Java. Disse algoritmer kan anvendes direkte på dine data eller kaldes ved hjælp af Javascript. Dataanalysemetoderne leveret af Weka omfatter data mining, forbehandling og visualiseringsteknikker. Weka gør også brug af klassifikations-, regression- og klyngemodeller til prædiktiv analyse.
Nøglefunktioner
- Dataforbehandling og visualiseringsteknikker.
- Dataklassificering, regression og klyngealgoritmer.
- Omfattende tilknytningsregler til at forudsige tendenser i data.
- Bærbar og hukommelsesvenlig software.
6. Apache mahout
Et simpelt og udvidelsesvenligt programmeringsmiljø og rammer til opbygning af skalerbare og effektive Machine Learning-algoritmer. Miljøet inkluderer en række præfabrikerede Scala-, Apache Spark- og Apache Flint-algoritmer. Dette miljø bruger Samsara, et vektormatematikeksperiment, der ligner R-sproget, som fungerer i skala.
Nøglefunktioner
- Samarbejdsfiltrering for at opbygge anbefalingssystemer.
- Klynge- og klassifikationsalgoritmer til prædiktiv modellering.
- Understøtter hyppig itemset timing for avanceret dataudtræk.
- Lineær algebra operator og distribueret algebra optimizer til avanceret statistisk analyse.
- Opbygger skalerbare algoritmer til forudsigende analyser.
7. GNU Octave
Denne software repræsenterer et sprog på højt niveau beregnet til numeriske beregninger. Denne software har en kraftfuld matematikorienteret syntaks med indbyggede plot- og visualiseringsværktøjer til avanceret dataanalyse. GNU Octave er kompatibel med MATLAB-scripts og operativsystemer inklusive GNU/Linux, MAC OS og Windows.
Nøglefunktioner
- Indbyggede 2D/3D dataplotnings- og visualiseringsværktøjer.
- Understøtter en række GNU-statistiske pakker til dataanalyse.
- Gør brug af matematikorienteret prædiktiv modellering.
- Evne til at køre MATLAB prædiktive modeller og Machine Learning algoritmer.
8. SciPy
En samling af open source Python-baseret software, der bruges til teknisk og videnskabelig databehandling. SciPy har kernepakker, der leverer computerværktøjer til Python. Den gør brug af avancerede datahåndteringsteknikker og prædiktive modeller, herunder k nærmeste nabo, tilfældig skov og neurale netværk.
SciPy er tilgængelig som en Python bibliotek i mange Python-distributioner og er en pakke i Anaconda.
Nøglefunktioner
- Moduler til optimering, lineær algebra, integration, interpolation, specialfunktioner, FFT og ODE løsere.
- Tilbyder forskellige funktioner til signal-, billed- og databehandling.
- Understøtter NumPy og Matplot.
Konklusion
Du bør nu have en god idé om open source forudsigende analyseværktøjer, deres applikationer, og hvordan de gør brug af avancerede teknikker til at lave forudsigelser gennem data.
Alle de nævnte værktøjer er helt gratis at bruge og tilgængelige for alle. Hvis du har brugt disse værktøjer før, så fortæl os om din oplevelse i kommentarerne.
Giv en kommentar