Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Εάν είστε λάτρης της Μηχανικής Μάθησης, της Τεχνητής Νοημοσύνης ή της επιστήμης των υπολογιστών, πιθανότατα κατανοείτε την έννοια και την ανάγκη για δεδομένα που θα βοηθήσουν στη βελτίωση ενός δεδομένου συστήματος ή υπηρεσίας.
Οι τεχνολογικοί γίγαντες και οι πολυεθνικές εταιρείες χρησιμοποιούν μεγάλο όγκο δεδομένων για να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και τη συνολική ποιότητα των υπηρεσιών τους, υιοθετώντας προηγμένες τεχνικές επιχειρηματικής ευφυΐας για να κατανοήσουν τα δεδομένα τους. Μία από τις αναδυόμενες και πιο σημαντικές τεχνικές αναφέρεται ως predictive analytics.
Αυτό το άρθρο εξετάζει την ιδέα των εργαλείων προγνωστικής ανάλυσης, την εφαρμογή τους και ορισμένα παραδείγματα ανοικτού κώδικα εργαλεία που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε!
Τι είναι τα Εργαλεία Predictive Analytics;
Τα εργαλεία προγνωστικής ανάλυσης είναι λογισμικό που καθορίζει μοτίβα και τάσεις αναλύοντας και εξάγοντας πληροφορίες από ένα υπάρχον σύνολο δεδομένων. Αυτά τα εργαλεία χρησιμοποιούν μια ποικιλία στατιστικών τεχνικών, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης δεδομένων, της προγνωστικής μοντελοποίησης και της Μηχανικής Μάθησης για την ανάλυση των δεδομένων και την πραγματοποίηση προβλέψεων.
Αυτά τα εργαλεία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κατανοήσουν τα πρότυπα στη συμπεριφορά των καταναλωτών και τις προηγούμενες τάσεις για τη δημιουργία ενός σχεδίου για μια συγκεκριμένη χρονική διάρκεια για την αύξηση της κερδοφορίας και της επιτυχίας μιας δεδομένης υπηρεσίας.
Εφαρμογές του Predictive Analytics
Υπάρχουν πολλές εφαρμογές εργαλείων πρόβλεψης ανάλυσης που κυμαίνονται σε διάφορα πεδία, όπως:
E-commerce
- Ανάλυση δεδομένων πελατών για ομαδοποίηση ατόμων με βάση τις αγοραστικές τους προτιμήσεις και στη συνέχεια πρόβλεψη της πιθανότητας αυτών των ομάδων να αγοράσουν προϊόντα.
- Πρόβλεψη της απόδοσης της επένδυσης (ROI) των στοχευμένων καμπανιών μάρκετινγκ.
- Συλλογή δεδομένων από μοντέρνα ηλεκτρονικά καταστήματα όπως το Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Σχεδιασμός του είδους και του είδους του περιεχομένου που θα δημοσιεύσετε.
- Πρόβλεψη της καλύτερης ημέρας και ώρας για τη δημοσίευση του δεδομένου περιεχομένου.
- Χειρισμός διαφημίσεων Google και γενικά διαφημίσεων.
Τραπεζικές και ασφαλιστικές
- Υπολογίζοντας τις αξιολογήσεις πιστοληπτικής ικανότητας.
- Εντοπισμός δόλιων δραστηριοτήτων.
Φροντίδα Υγείας
- Παρακολούθηση της υγείας γενικότερα.
- Εντοπισμός πρώιμων σημείων προβλημάτων υγείας σε ένα άτομο.
Βιομηχανίες
- Διαχείριση αποθεμάτων και αλυσίδων εφοδιασμού.
- Βοήθεια στη διαδικασία αποστολής και εκπλήρωσης.
Εργαλεία πρόβλεψης ανάλυσης ανοιχτού κώδικα
1. Εξόρυξη δεδομένων πορτοκαλιού
Το Orange είναι ένα εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων και ανάλυσης που εκτελεί προγνωστικές αναλύσεις μέσω οπτικού προγραμματισμού ή δέσμης ενεργειών Python. Αυτή η εργαλειοθήκη εισάγεται ως βιβλιοθήκη Python και περιλαμβάνει στοιχεία για Μηχανική μάθηση, βιοπληροφορική, εξόρυξη κειμένου και άλλα αναλυτικά χαρακτηριστικά δεδομένων.
Βασικά χαρακτηριστικά
- διαδραστικό οπτικοποίηση δεδομένων και χαρακτηριστικά γραφικής αναπαράστασης.
- Περιλαμβάνει οπτικό προγραμματισμό.
- Γραφικό που βασίζεται σε καμβά Διεπαφής χρήστη (GUI) το καθιστά εύκολο στη χρήση για αρχάριους.
- Ικανός να εκτελεί απλές και σύνθετες αναλύσεις δεδομένων.
2. ανακόνδας
Μια πλατφόρμα διανομής της επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα Python και R με περισσότερα από 250 διαφορετικά δημοφιλή πακέτα που χρησιμοποιούνται για απλή διαχείριση και ανάπτυξη πακέτων. Αυτή η διανομή κάνει χρήση της επιστήμης δεδομένων, Μηχανική μάθηση εφαρμογές και επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας για την εκτέλεση προγνωστικών αναλύσεων.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Προηγμένες αναλύσεις, χρήση ροών εργασίας και αλληλεπίδραση δεδομένων.
- Συνδέστε όλες τις πηγές δεδομένων για να εξαγάγετε τη μεγαλύτερη αξία από τα δεδομένα.
- Δημιουργήστε προγνωστικά αναλυτικά μοντέλα με Python, R και Jupyter Notebooks.
- Ενσωματώστε τα προγνωστικά αναλυτικά μοντέλα σας σε έξυπνες εφαρμογές ιστού και διαδραστικές απεικονίσεις.
- Συνεργαστείτε σε ολόκληρες ομάδες επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Anaconda.
3. Περιβάλλον λογισμικού R
Το περιβάλλον R χρησιμοποιείται για στατιστικούς υπολογισμούς και γραφικά. Μεταγλωττίζει και τρέχει σε μια ποικιλία λειτουργικών συστημάτων, συμπεριλαμβανομένων των UNIX, Windows και MAC OS. Αυτό το περιβάλλον διαθέτει μια μεγάλη συλλογή από ενδιάμεσα εργαλεία για την ανάλυση δεδομένων και τη γραφική απεικόνιση των αναλυτικών στοιχείων δεδομένων.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Περιλαμβάνει μια ποικιλία στατιστικών μοντέλων και γραφικών τεχνικών για προγνωστικές αναλύσεις.
- Αποτελεσματικές εγκαταστάσεις χειρισμού και αποθήκευσης δεδομένων.
- Μια σουίτα τελεστών για υπολογισμούς σύνθετων συστοιχιών δεδομένων και στατιστικές αναλύσεις.
- Υποστήριξη διαθέσιμη διαδικτυακά από την κοινότητα R.
4. Scikit-Μάθετε
Αυτή είναι μια βιβλιοθήκη Machine Learning για τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Περιλαμβάνει διάφορους αλγόριθμους ταξινόμησης, παλινδρόμησης και ομαδοποίησης, συμπεριλαμβανομένων των Υποστήριξης Διανυσματικών Μηχανών (SVM), των τυχαίων δασών και της ομαδοποίησης k-means που είναι πολύ χρήσιμοι για προγνωστική μοντελοποίηση. Ωστόσο, απαιτούνται προηγμένες γνώσεις προγραμματισμού για να είναι δυνατή η εκτέλεση προγνωστικών αναλύσεων χρησιμοποιώντας το Scikit-Learn.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Ο προηγμένος χειρισμός δεδομένων περιλαμβάνει την εμφάνιση δεδομένων σε οπτική και πινακοειδή μορφή, τη διάταξη δεδομένων σε πίνακες χαρακτηριστικών ή διανύσματα στόχων.
- Ένας αριθμός μοντέλων ταξινόμησης, παλινδρόμησης και ομαδοποίησης είναι διαθέσιμα για προγνωστικές αναλύσεις.
- Πολλαπλές μετρήσεις ακρίβειας για τον έλεγχο της προγνωστικής απόδοσης του μοντέλου.
5. Εξόρυξη δεδομένων Weka
Το Weka είναι μια συλλογή αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης για εργασίες πρόβλεψης μοντελοποίησης γραμμένες σε Java. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να εφαρμοστούν στα δεδομένα σας απευθείας ή να κληθούν χρησιμοποιώντας Javascript. Οι μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων που παρέχονται από την Weka περιλαμβάνουν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, προεπεξεργασίας και οπτικοποίησης. Το Weka χρησιμοποιεί επίσης μοντέλα ταξινόμησης, παλινδρόμησης και ομαδοποίησης για προγνωστικές αναλύσεις.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Τεχνικές προεπεξεργασίας και οπτικοποίησης δεδομένων.
- Αλγόριθμοι ταξινόμησης δεδομένων, παλινδρόμησης και ομαδοποίησης.
- Εκτενείς κανόνες συσχέτισης για την πρόβλεψη των τάσεων στα δεδομένα.
- Φορητό και φιλικό στη μνήμη λογισμικό.
6. Apache mahout
Ένα απλό και επεκτάσιμο περιβάλλον προγραμματισμού και πλαίσιο για τη δημιουργία κλιμακωτών και αποδοτικών αλγορίθμων Machine Learning. Το περιβάλλον περιλαμβάνει έναν αριθμό προκατασκευασμένων αλγορίθμων Scala, Apache Spark και Apache Flint. Αυτό το περιβάλλον χρησιμοποιεί Samsara, έναν διανυσματικό μαθηματικό πειραματισμό παρόμοιο με τη γλώσσα R που λειτουργεί σε κλίμακα.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Συνεργατικό φιλτράρισμα για τη δημιουργία συστημάτων προτάσεων.
- Αλγόριθμοι ομαδοποίησης και ταξινόμησης για προγνωστική μοντελοποίηση.
- Υποστηρίζει συχνό χρονισμό συνόλων στοιχείων για προηγμένη εξαγωγή δεδομένων.
- Χειριστής γραμμικής άλγεβρας και βελτιστοποιητής κατανεμημένης άλγεβρας για προηγμένες στατιστικές αναλύσεις.
- Δημιουργεί κλιμακωτούς αλγόριθμους για προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία.
7. GNU Octave
Αυτό το λογισμικό αντιπροσωπεύει μια γλώσσα υψηλού επιπέδου που προορίζεται για αριθμητικούς υπολογισμούς. Αυτό το λογισμικό έχει μια ισχυρή σύνταξη προσανατολισμένη στα μαθηματικά με ενσωματωμένα εργαλεία σχεδίασης και οπτικοποίησης για προηγμένες αναλύσεις δεδομένων. Το GNU Octave είναι συμβατό με σενάρια και λειτουργικά συστήματα MATLAB, συμπεριλαμβανομένων των GNU/Linux, MAC OS και Windows.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Ενσωματωμένα εργαλεία σχεδίασης και οπτικοποίησης δεδομένων 2D/3D.
- Υποστηρίζει μια σειρά από στατιστικά πακέτα GNU για ανάλυση δεδομένων.
- Χρησιμοποιεί προγνωστική μοντελοποίηση προσανατολισμένη στα μαθηματικά.
- Δυνατότητα εκτέλεσης προγνωστικών μοντέλων MATLAB και αλγορίθμων Machine Learning.
8. SciPy
Μια συλλογή λογισμικού ανοιχτού κώδικα που βασίζεται σε Python που χρησιμοποιείται για τεχνικούς και επιστημονικούς υπολογιστές. Το SciPy διαθέτει βασικά πακέτα που παρέχουν υπολογιστικά εργαλεία για την Python. Χρησιμοποιεί προηγμένες τεχνικές χειρισμού δεδομένων και προγνωστικά μοντέλα, όπως k πλησιέστερο γείτονα, τυχαίο δάσος και νευρωνικά δίκτυα.
Το SciPy είναι διαθέσιμο ως Βιβλιοθήκη Python σε πολλές διανομές Python και είναι πακέτο στο Anaconda.
Βασικά χαρακτηριστικά
- Ενότητες για βελτιστοποίηση, γραμμική άλγεβρα, ολοκλήρωση, παρεμβολή, ειδικές συναρτήσεις, λύτες FFT και ODE.
- Προσφέρει διάφορες λειτουργίες για επεξεργασία σήματος, εικόνας και δεδομένων.
- Υποστηρίζει NumPy και Matplot.
Συμπέρασμα
Θα πρέπει τώρα να έχετε μια καλή ιδέα για τα εργαλεία πρόβλεψης ανάλυσης ανοιχτού κώδικα, τις εφαρμογές τους και τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούν προηγμένες τεχνικές για να κάνουν προβλέψεις μέσω δεδομένων.
Όλα τα αναφερόμενα εργαλεία είναι εντελώς δωρεάν στη χρήση και διαθέσιμα σε όλους. Εάν έχετε χρησιμοποιήσει αυτά τα εργαλεία στο παρελθόν, ενημερώστε μας για την εμπειρία σας στα σχόλια.
Αφήστε μια απάντηση