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Wenn Sie ein Enthusiast für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz oder Informatik sind, verstehen Sie wahrscheinlich das Konzept und den Bedarf an Daten, um ein bestimmtes System oder einen bestimmten Dienst zu verbessern.
Tech-Giganten und multinationale Unternehmen nutzen große Datenmengen, um das Kundenerlebnis und ihre allgemeine Servicequalität zu verbessern, indem sie fortschrittliche Techniken der Business Intelligence anwenden, um ihre Daten zu verstehen. Eine der aufkommenden und wichtigsten Techniken wird als Predictive Analytics bezeichnet.
Dieser Artikel geht auf die Idee von Predictive-Analytics-Tools, ihre Anwendung und eine Reihe von Beispielen ein Open-Source Werkzeuge, die Sie verwenden können!
Was sind Predictive Analytics Tools?
Predictive-Analytics-Tools sind Software, die Muster und Trends ermittelt, indem sie Informationen aus einem vorhandenen Datensatz analysiert und extrahiert. Diese Tools nutzen eine Vielzahl statistischer Techniken, darunter Data Mining, Vorhersagemodellierung und maschinelles Lernen, um die gegebenen Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
Diese Tools können verwendet werden, um Muster im Verbraucherverhalten und frühere Trends zu verstehen, um einen Plan für eine bestimmte Zeitdauer zu erstellen, um die Rentabilität und den Erfolg einer bestimmten Dienstleistung zu steigern.
Anwendungen von Predictive Analytics
Es gibt viele Anwendungen von Predictive-Analytics-Tools, die sich über eine Reihe von Bereichen erstrecken, darunter:
E-Commerce
- Analysieren von Kundendaten, um Personen basierend auf ihren Kaufpräferenzen zu gruppieren und dann die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass diese Gruppen Produkte kaufen.
- Vorhersage des Return of Investment (ROI) gezielter Marketingkampagnen.
- Sammeln von Daten aus trendigen Online-Shops wie Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planung der Art und Art der zu veröffentlichenden Inhalte.
- Vorhersage des besten Tages und der besten Uhrzeit zum Posten des angegebenen Inhalts.
- Umgang mit Google Ads und Werbung im Allgemeinen.
Banken und Versicherungen
- Bonitätseinstufungen herausfinden.
- Identifizierung betrügerischer Aktivitäten.
Gesundheitswesen
- Überwachung der Gesundheit im Allgemeinen.
- Erkennung früher Anzeichen von Gesundheitsproblemen bei einer Person.
Fertigung
- Verwalten von Lagerbeständen und Lieferketten.
- Unterstützung beim Versand- und Erfüllungsprozess.
Open-Source-Predictive-Analytics-Tools
1. Orangefarbenes Data-Mining
Orange ist ein Datenvisualisierungs- und Analysetool, das prädiktive Analysen durch visuelle Programmierung oder Python-Skripting durchführt. Dieses Toolkit wird als Python-Bibliothek importiert und enthält Komponenten für Maschinelles lernen, Bioinformatik, Text Mining und andere datenanalytische Merkmale.
Hauptfunktionen
- Interaktiv Datenvisualisierung und grafische Darstellungsmerkmale.
- Inklusive visueller Programmierung.
- Canvas-basierte Grafik Benutzerschnittstelle (GUI) macht es für Anfänger einfach zu bedienen.
- Kann einfache und komplexe Datenanalysen durchführen.
2. Anaconda
Eine Open-Source-Data-Science-Python- und R-Verteilungsplattform mit über 250 verschiedenen beliebten Paketen, die zur einfachen Paketverwaltung und -bereitstellung verwendet werden. Diese Distribution nutzt Data Science, Maschinelles lernen Anwendungen und umfangreiche Datenverarbeitung zur Durchführung von Predictive Analytics.
Hauptfunktionen
- Erweiterte Analysen, Verwendung von Workflows und Dateninteraktion.
- Verbinden Sie alle Datenquellen, um den größtmöglichen Nutzen aus Daten zu ziehen.
- Erstellen Sie prädiktive Analysemodelle mit Python, R und Jupyter Notizbücher.
- Integrieren Sie Ihre Predictive-Analytics-Modelle in intelligente Web-Apps und interaktive Visualisierungen.
- Arbeiten Sie mit Anaconda über ganze Data-Science-Teams hinweg zusammen.
3. R-Softwareumgebung
Die R-Umgebung wird für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet. Es wird auf einer Vielzahl von Betriebssystemen kompiliert und ausgeführt, darunter UNIX, Windows und MAC OS. Diese Umgebung verfügt über eine große Sammlung von Zwischenwerkzeugen für die Datenanalyse und die grafische Anzeige der Datenanalyse.
Hauptfunktionen
- Umfasst eine Vielzahl von statistischen Modellen und grafischen Techniken für Predictive Analytics.
- Effektive Datenverarbeitungs- und Speichereinrichtungen.
- Eine Reihe von Operatoren für komplexe Berechnungen von Datenarrays und statistische Analysen.
- Support ist online von der R-Community verfügbar.
4. Scikit-Lernen
Dies ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python. Es enthält verschiedene Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen, einschließlich Support Vector Machines (SVMs), Random Forests und k-Means-Clustering, die für die Vorhersagemodellierung sehr nützlich sind. Allerdings sind fortgeschrittene Programmierkenntnisse erforderlich, um Vorhersageanalysen mit Scikit-Learn durchführen zu können.
Hauptfunktionen
- Die erweiterte Datenverarbeitung umfasst die Anzeige von Daten in visueller und tabellarischer Form sowie die Anordnung von Daten in Merkmalsmatrizen oder Zielvektoren.
- Eine Reihe von Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Modellen für Predictive Analytics verfügbar.
- Mehrere Genauigkeitsmetriken zum Testen der Vorhersagemodellleistung.
5. Weka Data-Mining
Weka ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Vorhersagemodellierungsaufgaben, die in Java geschrieben sind. Diese Algorithmen können direkt auf Ihre Daten angewendet oder per Javascript aufgerufen werden. Die von Weka bereitgestellten Datenanalysemethoden umfassen Data-Mining-, Vorverarbeitungs- und Visualisierungstechniken. Weka nutzt auch Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Modelle für Predictive Analytics.
Hauptfunktionen
- Datenvorverarbeitungs- und Visualisierungstechniken.
- Datenklassifizierung, Regression und Clustering-Algorithmen.
- Umfangreiche Assoziationsregeln zur Vorhersage von Trends in Daten.
- Tragbare und speicherplatzfreundliche Software.
6. Apache Mahout
Eine einfache und erweiterbare Programmierumgebung und ein Framework zum Erstellen skalierbarer und leistungsfähiger Algorithmen für maschinelles Lernen. Die Umgebung enthält eine Reihe vorgefertigter Scala-, Apache Spark- und Apache Flint-Algorithmen. Diese Umgebung verwendet Samsara, ein Vektor-Mathematik-Experiment ähnlich der R-Sprache, die im großen Maßstab funktioniert.
Hauptfunktionen
- Kollaborative Filterung zum Aufbau von Empfehlungssystemen.
- Clustering- und Klassifizierungsalgorithmen für die Vorhersagemodellierung.
- Unterstützt häufiges Itemset-Timing für erweiterte Datenextraktion.
- Operator für lineare Algebra und Optimierer für verteilte Algebra für erweiterte statistische Analysen.
- Erstellt skalierbare Algorithmen für Predictive Analytics.
7. GNU Octave
Diese Software stellt eine Hochsprache dar, die für numerische Berechnungen bestimmt ist. Diese Software verfügt über eine leistungsstarke mathematisch orientierte Syntax mit integrierten Plot- und Visualisierungstools für erweiterte Datenanalysen. GNU Octave ist kompatibel mit MATLAB-Skripten und Betriebssystemen, einschließlich GNU/Linux, MAC OS und Windows.
Hauptfunktionen
- Integrierte 2D/3D-Datenplot- und Visualisierungstools.
- Unterstützt eine Reihe von GNU-Statistikpaketen für die Datenanalyse.
- Verwendet mathematisch orientierte prädiktive Modellierung.
- Fähigkeit, MATLAB-Vorhersagemodelle und Algorithmen für maschinelles Lernen auszuführen.
8. SciPy
Eine Sammlung von Python-basierter Open-Source-Software, die für technische und wissenschaftliche Berechnungen verwendet wird. SciPy bietet Kernpakete, die Rechenwerkzeuge für Python bereitstellen. Es nutzt fortschrittliche Datenverarbeitungstechniken und Vorhersagemodelle, einschließlich k nächster Nachbar, Random Forest und Neuronale Netze.
SciPy ist als Python-Bibliothek in vielen Python-Distributionen und ist ein Paket in Anaconda.
Hauptfunktionen
- Module für Optimierung, lineare Algebra, Integration, Interpolation, Sonderfunktionen, FFT- und ODE-Löser.
- Bietet verschiedene Funktionen zur Signal-, Bild- und Datenverarbeitung.
- Unterstützt NumPy und Matplot.
Zusammenfassung
Sie sollten jetzt eine gute Vorstellung von Open-Source-Tools für die Vorhersageanalyse, ihren Anwendungen und der Nutzung fortschrittlicher Techniken haben, um Vorhersagen anhand von Daten zu treffen.
Alle genannten Tools sind völlig kostenlos und für jedermann verfügbar. Wenn Sie diese Tools bereits verwendet haben, teilen Sie uns Ihre Erfahrungen in den Kommentaren mit.
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