Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Se vi estas Maŝina Lernado, Artefarita Inteligenteco aŭ komputika entuziasmulo, vi verŝajne komprenas la koncepton kaj bezonon de datumoj por helpi plibonigi difinitan sistemon aŭ servon.
Teknikaj gigantoj kaj multnaciaj kompanioj uzas grandajn volumojn de datumoj por plibonigi la klientan sperton kaj sian ĝeneralan kvaliton de servo adoptante altnivelajn teknikojn de komerca inteligenteco por kompreni siajn datumojn. Unu el la emerĝantaj kaj plej gravaj teknikoj estas nomata prognoza analizo.
Ĉi tiu artikolo ekzamenas la ideon de prognozaj analizaj iloj, ilian aplikon, kaj kelkajn ekzemplojn de malfermfonto iloj, kiujn vi povas uzi!
Kio estas Prognozaj Analizaj Iloj?
Prognozaj analizaj iloj estas programaro, kiu determinas ŝablonojn kaj tendencojn per analizado kaj eltiro de informoj de ekzistanta datumaro. Ĉi tiuj iloj uzas diversajn statistikajn teknikojn inkluzive de datumminado, prognoza modeligado kaj Maŝina Lernado por analizi la donitajn datumojn kaj fari antaŭdirojn.
Ĉi tiuj iloj povas esti uzataj por kompreni ŝablonojn en konsumanta konduto kaj antaŭaj tendencoj por krei planon por specifa tempodaŭro por pliigi la profitecon kaj sukceson de antaŭfiksita servo.
Aplikoj de Antaŭdira Analitiko
Estas multaj aplikoj de prognozaj analitikaj iloj kiuj ampleksas kelkajn kampojn, inkluzive de:
E-komerco
- Analizante klientajn datumojn por grupigi homojn surbaze de iliaj aĉetaj preferoj kaj tiam antaŭdiri la verŝajnecon de ĉi tiuj grupoj aĉeti produktojn.
- Antaŭdiri la Revenon De Investo (ROI) de celitaj merkataj kampanjoj.
- Kolektante datumojn de laŭmodaj interretaj butikoj kiel Amazon Marketplace.
Socia Amaskomunikilara Merkatumado
- Planante la tipon kaj specon de enhavo por afiŝi.
- Antaŭdiri la plej bonan tagon kaj horon por afiŝi la donitan enhavon.
- Pritrakti Google Ads kaj reklamojn ĝenerale.
Banka kaj Asekuro
- Eltrovi kreditajn taksojn.
- Identigi fraŭdajn agadojn.
Sanzorgo
- Monitorado de sano ĝenerale.
- Identigi fruajn signojn de sanproblemoj en individuo.
fabrikado
- Administri inventaron kaj provizoĉenojn.
- Helpante en la sendado kaj plenumado.
Malfermfontaj Prognozaj Analizaj Iloj
1. Orange Datuma Minado
Orange estas datuma bildigo kaj analiza ilo, kiu faras prognozan analizon per vida programado aŭ Python-skripto. Ĉi tiu ilaro estas importita kiel Python-biblioteko kaj inkluzivas komponantojn por maŝino Lernado, bioinformadiko, tekstminado, kaj aliaj datumaj analizaj karakterizaĵoj.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- interaga bildigo de datumoj kaj grafikaj reprezentaj trajtoj.
- Inkluzivas vidan programadon.
- Kanvas-bazita Grafiko uzanto Interfaco (GUI) faciligas uzi ĝin por komencantoj.
- Kapabla efektivigi simplajn kaj kompleksajn datumajn analizojn.
2. Anakondo
Malfermfonta datumscienco Python kaj R-distribuplatformo kun pli ol 250 malsamaj popularaj pakaĵoj uzataj por simple pakaĵadministrado kaj deplojo. Ĉi tiu distribuo uzas datumsciencon, maŝino Lernado aplikoj, kaj grandskala datumtraktado por plenumi prognozajn analizojn.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Altnivela analizo, uzo de laborfluoj kaj datuma interago.
- Konektu ĉiujn datumfontojn por ĉerpi la plej grandan valoron el datumoj.
- Kreu prognozajn analizajn modelojn kun Python, R, kaj Jupyter-Kajeroj.
- Integri viajn prognozajn analizajn modelojn en inteligentajn retprogramojn kaj interagajn bildigojn.
- Kunlaboru tra tutaj datumsciencaj teamoj uzante Anaconda.
3. R Programaro Medio
La R-medio estas uzata por statistika komputado kaj grafiko. Ĝi kompilas kaj funkcias per diversaj operaciumoj inkluzive de UNIX, Vindozo kaj MAC OS. Ĉi tiu medio havas grandan kolekton de mezaj iloj por datuma analizo kaj la grafika montrado de datum-analitiko.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Inkludas diversajn statistikajn modelojn kaj grafikajn teknikojn por prognoza analizo.
- Efika datumtraktado kaj stokado-instalaĵoj.
- Aro de funkciigistoj por kompleksaj daten-taraj kalkuloj kaj statistika analizo.
- Subteno disponebla interrete de la R-komunumo.
4. Scikit-Lernu
Ĉi tio estas Maŝinlernada biblioteko por la programlingvo Python. Ĝi inkluzivas diversajn klasifikajn, regresajn kaj grupigantajn algoritmojn inkluzive de Subtenaj Vektoraj Maŝinoj (SVMoj), hazardaj arbaroj, kaj k-means clustering, kiuj estas tre utilaj por prognoza modeligado. Tamen, altnivela programa scio estas postulata por povi fari prognozan analizon uzante Scikit-Learn.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Altnivela datumtraktado inkluzivas montradon de datumoj en vida kaj tabela formo, aranĝante datumojn en trajtajn matricojn aŭ celvektorojn.
- Kelkaj klasifiko, regreso, kaj grupiganta modeloj haveblaj por prognoza analizo.
- Multoblaj precizecaj metrikoj por testi prognozan modelefikecon.
5. Weka Datumminado
Weka estas kolekto de Maŝinlernado-algoritmoj por prognozaj modelaj taskoj skribitaj en Java. Ĉi tiuj algoritmoj povas esti aplikataj al viaj datumoj rekte aŭ nomataj uzante Javascript. La metodoj de analizo de datumoj provizitaj de Weka inkluzivas datumminadon, antaŭprilaboradon kaj bildigajn teknikojn. Weka ankaŭ faras uzon de klasifiko, regreso, kaj clustering modeloj por prognoza analizo.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Teknikoj pri antaŭtraktado kaj bildigo de datumoj.
- Datumklasifiko, regreso, kaj clustering algoritmoj.
- Vastaj asociaj reguloj por antaŭdiri tendencojn en datumoj.
- Portebla kaj memorspaca programaro.
6. Apache mahout
Simpla kaj etendebla programa medio kaj kadro por konstrui skaleblajn kaj efikajn algoritmojn por Maŝinlernado. La medio inkluzivas kelkajn antaŭfaritajn Scala, Apache Spark kaj Apache Flint-algoritmojn. Ĉi tiu medio uzas Samsaron, vektoran matematikan eksperimentadon similan al la R-lingvo kiu funkcias ĉe skalo.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Kunlabora filtrado por konstrui rekomendajn sistemojn.
- Clustering kaj klasifikaj algoritmoj por prognoza modeligado.
- Subtenas oftan eron-tempigon por altnivela eltiro de datumoj.
- Lineara algebra funkciigisto kaj distribuita algebra optimumiganto por altnivela statistika analizo.
- Konstruas skaleblajn algoritmojn por prognoza analizo.
7. GNU Octave
Ĉi tiu programaro reprezentas altnivelan lingvon celitan por nombraj komputadoj. Ĉi tiu programaro havas potencan matematikan orientitan sintakson kun enkonstruitaj intrigo kaj bildigaj iloj por altnivela datuma analizo. GNU Octave estas kongrua kun MATLAB-skriptoj kaj operaciumoj inkluzive de GNU/Linukso, MAC OS kaj Vindozo.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Enkonstruitaj 2D/3D-datumaj iloj pri bildigo kaj bildigo.
- Subtenas kelkajn GNU-statistikajn pakaĵojn por datuma analizo.
- Faras uzon de matematik-orientita prognoza modelado.
- Kapablo ruli MATLAB prognozajn modelojn kaj maŝinlernajn algoritmojn.
8. SciPy
Kolekto de malfermfonteca Python-bazita programaro uzata por teknika kaj scienca komputiko. SciPy prezentas kernajn pakaĵojn, kiuj provizas komputilojn por Python. Ĝi uzas altnivelajn datumajn teknikojn kaj prognozajn modelojn inkluzive de k plej proksima najbaro, hazarda arbaro, kaj Neŭraj retoj.
SciPy estas disponebla kiel a Biblioteko Python en multaj Python-distribuoj kaj estas pakaĵo en Anaconda.
Ŝlosilo karakterizaĵoj
- Moduloj por optimumigo, lineara algebro, integriĝo, interpolado, specialaj funkcioj, FFT, kaj ODE-solvantoj.
- Proponas diversajn funkciojn por signalo, bildo kaj datumtraktado.
- Elportas NumPy kaj Matplot.
konkludo
Vi nun devus havi bonan ideon pri malfermfontaj prognozaj analizaj iloj, iliaj aplikoj, kaj kiel ili uzas altnivelajn teknikojn por fari antaŭdirojn per datumoj.
Ĉiuj menciitaj iloj estas tute senpagaj uzeblaj kaj disponeblaj por ĉiuj. Se vi antaŭe uzis ĉi tiujn ilojn, informu nin pri via sperto en la komentoj.
Lasi Respondon