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Si es un entusiasta del aprendizaje automático, la inteligencia artificial o la informática, probablemente comprenda el concepto y la necesidad de datos para ayudar a mejorar un sistema o servicio determinado.
Los gigantes tecnológicos y las empresas multinacionales utilizan grandes volúmenes de datos para mejorar la experiencia del cliente y la calidad general del servicio mediante la adopción de técnicas avanzadas de inteligencia comercial para dar sentido a sus datos. Una de las técnicas emergentes y más importantes se conoce como análisis predictivo.
Este artículo repasa la idea de las herramientas de análisis predictivo, su aplicación y una serie de ejemplos de De código abierto ¡herramientas que puedes usar!
¿Qué son las herramientas de análisis predictivo?
Las herramientas de análisis predictivo son software que determinan patrones y tendencias mediante el análisis y la extracción de información de un conjunto de datos existente. Estas herramientas hacen uso de una variedad de técnicas estadísticas que incluyen minería de datos, modelado predictivo y aprendizaje automático para analizar los datos proporcionados y hacer predicciones.
Estas herramientas se pueden utilizar para dar sentido a los patrones en el comportamiento del consumidor y las tendencias anteriores para crear un plan durante un tiempo específico para aumentar la rentabilidad y el éxito de un servicio determinado.
Aplicaciones de análisis predictivo
Hay muchas aplicaciones de herramientas de análisis predictivo que abarcan una serie de campos, que incluyen:
E-commerce
- Analizar los datos de los clientes para agrupar a las personas en función de sus preferencias de compra y luego predecir la probabilidad de que estos grupos compren productos.
- Predecir el retorno de la inversión (ROI) de las campañas de marketing dirigidas.
- Recopilación de datos de tiendas en línea de moda como Amazon Marketplace.
Marketing de Redes Sociales
- Planificación del tipo y tipo de contenido a publicar.
- Predecir el mejor día y hora para publicar el contenido dado.
- Manejo de Google Ads y anuncios en general.
Banca y Seguros
- Averiguar calificaciones crediticias.
- Identificación de actividades fraudulentas.
Healthcare
- Vigilancia de la salud en general.
- Identificar signos tempranos de problemas de salud en un individuo.
Elaboración
- Manejo de inventarios y cadenas de suministro.
- Ayudar en el proceso de envío y cumplimiento.
Herramientas de análisis predictivo de código abierto
1. Minería de datos naranja
Orange es una herramienta de análisis y visualización de datos que realiza análisis predictivos a través de programación visual o secuencias de comandos de Python. Este kit de herramientas se importa como una biblioteca de Python e incluye componentes para Aprendizaje automático (Machine learning & LLM), bioinformática, minería de texto y otras características analíticas de datos.
Características principales
- Formulario Visualización de datos y funciones de representación gráfica.
- Incluye programación visual.
- Gráfico basado en lienzo Interfaz de usuario (GUI) hace que sea fácil de usar para principiantes.
- Capaz de ejecutar análisis de datos simples y complejos.
2. Anaconda
Una plataforma de distribución Python y R de ciencia de datos de código abierto con más de 250 paquetes populares diferentes que se usan para administrar e implementar paquetes de forma sencilla. Esta distribución hace uso de la ciencia de datos, Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) aplicaciones y procesamiento de datos a gran escala para realizar análisis predictivos.
Características principales
- Analítica avanzada, uso de flujos de trabajo e interacción de datos.
- Conecte todas las fuentes de datos para extraer el máximo valor de los datos.
- Cree modelos analíticos predictivos con Python, R y Cuadernos Jupyter.
- Integre sus modelos analíticos predictivos en aplicaciones web inteligentes y visualizaciones interactivas.
- Colabore con equipos completos de ciencia de datos usando Anaconda.
3. Entorno de software R
El entorno R se utiliza para computación estadística y gráficos. Compila y se ejecuta en una variedad de sistemas operativos, incluidos UNIX, Windows y MAC OS. Este entorno tiene una gran colección de herramientas intermedias para el análisis de datos y la visualización gráfica del análisis de datos.
Características principales
- Incluye una variedad de modelos estadísticos y técnicas gráficas para el análisis predictivo.
- Instalaciones efectivas de manejo y almacenamiento de datos.
- Un conjunto de operadores para cálculos complejos de conjuntos de datos y análisis estadístico.
- Soporte disponible en línea de la comunidad R.
4. Scikit-Aprender
Esta es una biblioteca de Machine Learning para el lenguaje de programación Python. Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento, incluidas máquinas de vectores de soporte (SVM), bosques aleatorios y agrupamiento de k-means, que son muy útiles para el modelado predictivo. Sin embargo, se requieren conocimientos avanzados de programación para poder realizar análisis predictivos con Scikit-Learn.
Características principales
- El manejo avanzado de datos incluye la visualización de datos en forma visual y tabular, la organización de datos en matrices de características o vectores objetivo.
- Varios modelos de clasificación, regresión y agrupamiento disponibles para el análisis predictivo.
- Múltiples métricas de precisión para probar el rendimiento del modelo predictivo.
5. Minería de datos Weka
Weka es una colección de algoritmos de aprendizaje automático para tareas de modelado predictivo escritas en Java. Estos algoritmos se pueden aplicar a sus datos directamente o se pueden llamar usando Javascript. Los métodos de análisis de datos proporcionados por Weka incluyen técnicas de extracción, preprocesamiento y visualización de datos. Weka también utiliza modelos de clasificación, regresión y agrupamiento para el análisis predictivo.
Características principales
- Técnicas de preprocesamiento y visualización de datos.
- Algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento de datos.
- Amplias reglas de asociación para predecir tendencias en los datos.
- Software portátil y que ocupa poco espacio en la memoria.
6. Mahout apache
Un marco y un entorno de programación simple y ampliable para crear algoritmos de aprendizaje automático escalables y eficaces. El entorno incluye una serie de algoritmos Scala, Apache Spark y Apache Flint prefabricados. Este entorno utiliza Samsara, una experimentación matemática vectorial similar al lenguaje R que funciona a escala.
Características principales
- Filtrado colaborativo para construir sistemas de recomendación.
- Algoritmos de agrupamiento y clasificación para el modelado predictivo.
- Admite la temporización frecuente de conjuntos de elementos para la extracción avanzada de datos.
- Operador de álgebra lineal y optimizador de álgebra distribuida para análisis estadístico avanzado.
- Construye algoritmos escalables para análisis predictivo.
7. Octava GNU
Este software representa un lenguaje de alto nivel destinado a cálculos numéricos. Este software tiene una poderosa sintaxis orientada a las matemáticas con herramientas integradas de trazado y visualización para análisis de datos avanzados. GNU Octave es compatible con los scripts y sistemas operativos de MATLAB, incluidos GNU/Linux, MAC OS y Windows.
Características principales
- Herramientas integradas de representación y visualización de datos 2D/3D.
- Admite una serie de paquetes estadísticos GNU para análisis de datos.
- Hace uso de modelos predictivos orientados a las matemáticas.
- Capacidad para ejecutar modelos predictivos de MATLAB y algoritmos de Machine Learning.
8. Ciencia
Una colección de software de código abierto basado en Python que se utiliza para la computación técnica y científica. SciPy presenta paquetes básicos que brindan herramientas informáticas para Python. Hace uso de técnicas avanzadas de manejo de datos y modelos predictivos que incluyen k vecino más cercano, bosque aleatorio y redes neuronales.
SciPy está disponible como Biblioteca de Python en muchas distribuciones de Python y es un paquete en Anaconda.
Características principales
- Módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, solucionadores FFT y ODE.
- Ofrece varias funciones para el procesamiento de señales, imágenes y datos.
- Soporta NumPy y Matplot.
Conclusión
Ahora debería tener una buena idea sobre las herramientas de análisis predictivo de código abierto, sus aplicaciones y cómo utilizan técnicas avanzadas para hacer predicciones a través de los datos.
Todas las herramientas mencionadas son de uso completamente gratuito y están disponibles para todos. Si ha utilizado estas herramientas antes, háganos saber su experiencia en los comentarios.
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