Sisukord[Peida][Näita]
Kui olete masinõppe, tehisintellekti või arvutiteaduse entusiast, mõistate tõenäoliselt mõistet ja vajadust andmete järele, mis aitavad antud süsteemi või teenust täiustada.
Tehnikahiiglased ja rahvusvahelised ettevõtted kasutavad suuri andmemahtusid kliendikogemuse ja üldise teenusekvaliteedi parandamiseks, võttes kasutusele äriteabe täiustatud tehnikad, et oma andmeid mõtestada. Ühte esilekerkivat ja kõige olulisemat tehnikat nimetatakse ennustavaks analüütikaks.
Selles artiklis käsitletakse ennustava analüüsi tööriistade ideed, nende rakendust ja mitmeid näiteid avatud lähtekoodiga tööriistad, mida saate kasutada!
Mis on ennustavad analüüsi tööriistad?
Ennustavad analüüsitööriistad on tarkvara, mis määrab mustrid ja suundumused, analüüsides ja eraldades teavet olemasolevast andmekogumist. Need tööriistad kasutavad antud andmete analüüsimiseks ja prognooside tegemiseks mitmesuguseid statistilisi tehnikaid, sealhulgas andmekaevet, ennustavat modelleerimist ja masinõpet.
Neid tööriistu saab kasutada tarbijakäitumise mustrite ja varasemate suundumuste mõtestamiseks, et luua kindla ajavahemiku jaoks plaan, et suurendada antud teenuse kasumlikkust ja edu.
Ennustava analüüsi rakendused
Ennustava analüüsi tööriistade rakendusi on palju, mis hõlmavad mitmeid valdkondi, sealhulgas:
E-kaubandus
- Kliendiandmete analüüsimine, et rühmitada inimesi nende ostueelistuste põhjal ja seejärel prognoosida nende rühmade tõenäosust tooteid osta.
- Sihitud turunduskampaaniate investeeringutasuvuse (ROI) ennustamine.
- Andmete kogumine trendikatest veebipoodidest, nagu Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Postitatava sisu tüübi ja tüübi kavandamine.
- Parima päeva ja kellaaja ennustamine antud sisu postitamiseks.
- Google'i reklaamide ja reklaamide käsitlemine üldiselt.
Pangandus ja kindlustus
- Krediidireitingute välja selgitamine.
- Pettuste tuvastamine.
Tervishoid
- Tervise jälgimine üldiselt.
- Inimese terviseprobleemide varajaste tunnuste tuvastamine.
tootmine
- Varude ja tarneahelate haldamine.
- Abi tarne- ja täitmise protsessis.
Avatud lähtekoodiga ennustavad analüüsitööriistad
1. Oranž andmekaevandamine
Orange on andmete visualiseerimise ja analüüsimise tööriist, mis teostab visuaalse programmeerimise või Pythoni skriptimise kaudu ennustavat analüüsi. See tööriistakomplekt imporditakse Pythoni teegina ja sisaldab komponente Masinõpe, bioinformaatika, tekstikaevandamine ja muud andmeanalüüsi omadused.
Peamised omadused
- Interaktiivne andmete visualiseerimine ja graafilise esituse funktsioonid.
- Sisaldab visuaalset programmeerimist.
- Lõuendipõhine graafiline Kasutajaliides (GUI) muudab selle kasutamise algajatele lihtsaks.
- Oskab teostada lihtsat ja keerulist andmeanalüüsi.
2. Anakonda
Avatud lähtekoodiga andmeteaduse Python ja R levitamisplatvorm, millel on üle 250 erineva populaarse paketi, mida kasutatakse lihtsalt pakettide haldamiseks ja juurutamiseks. See jaotus kasutab andmeteadust, Masinõpe rakendusi ja suuremahulist andmetöötlust ennustava analüüsi tegemiseks.
Peamised omadused
- Täiustatud analüüs, töövoogude kasutamine ja andmete interaktsioon.
- Andmetest suurima väärtuse saamiseks ühendage kõik andmeallikad.
- Looge ennustavaid analüütilisi mudeleid Pythoni, R-i ja Jupyteri sülearvutid.
- Integreerige oma ennustavad analüütilised mudelid intelligentsetesse veebirakendustesse ja interaktiivsetesse visualiseerimistesse.
- Tehke Anaconda abil koostööd tervete andmeteaduse meeskondade vahel.
3. R Tarkvarakeskkond
R-keskkonda kasutatakse statistiliseks arvutamiseks ja graafikaks. See kompileerib ja töötab mitmesugustes operatsioonisüsteemides, sealhulgas UNIX, Windows ja MAC OS. Selles keskkonnas on suur hulk vahepealseid tööriistu andmeanalüütikaks ja andmeanalüütika graafiliseks kuvamiseks.
Peamised omadused
- Sisaldab erinevaid statistilisi mudeleid ja graafilisi tehnikaid ennustava analüütika jaoks.
- Tõhusad andmetöötlus- ja salvestusruumid.
- Operaatorite komplekt keerukate andmemassiivide arvutuste ja statistilise analüüsi jaoks.
- Tugi on Internetis saadaval R-kogukonnast.
4. scikit-õppida
See on Pythoni programmeerimiskeele masinõppe teek. See sisaldab erinevaid klassifitseerimis-, regressiooni- ja rühmitamisalgoritme, sealhulgas tugivektori masinaid (SVM), juhuslikke metsi ja k-keskmiste rühmitamist, mis on ennustava modelleerimise jaoks väga kasulikud. Ent Scikit-Learni abil ennustava analüüsi tegemiseks on vaja täiustatud programmeerimisteadmisi.
Peamised omadused
- Täiustatud andmetöötlus hõlmab andmete kuvamist visuaalsel ja tabeli kujul, andmete järjestamist tunnusmaatriksiteks või sihtvektoriteks.
- Ennustava analüüsi jaoks on saadaval mitmeid klassifitseerimis-, regressiooni- ja klastrite mudeleid.
- Mitu täpsusmõõdikut ennustava mudeli jõudluse testimiseks.
5. Weka andmekaeve
Weka on masinõppe algoritmide kogumik Javas kirjutatud ennustavate modelleerimisülesannete jaoks. Neid algoritme saab teie andmetele otse rakendada või Javascripti abil välja kutsuda. Weka pakutavad andmeanalüüsi meetodid hõlmavad andmekaeve-, eeltöötlus- ja visualiseerimistehnikaid. Weka kasutab ennustava analüütika jaoks ka klassifitseerimis-, regressiooni- ja klasterdamismudeleid.
Peamised omadused
- Andmete eeltöötluse ja visualiseerimise tehnikad.
- Andmete klassifitseerimise, regressiooni ja rühmitamise algoritmid.
- Ulatuslikud seosereeglid andmete suundumuste ennustamiseks.
- Kaasaskantav ja mäluruumisõbralik tarkvara.
6. Apache mahout
Lihtne ja laiendatav programmeerimiskeskkond ja raamistik skaleeritavate ja toimivate masinõppe algoritmide loomiseks. Keskkond sisaldab mitmeid eelvalmistatud Scala, Apache Sparki ja Apache Flinti algoritme. See keskkond kasutab Samsarat, vektormatemaatika eksperimenti, mis sarnaneb R-keelega, mis töötab mastaapselt.
Peamised omadused
- Koostöö filtreerimine soovitussüsteemide loomiseks.
- Klasterdamis- ja klassifitseerimisalgoritmid ennustavaks modelleerimiseks.
- Toetab sagedast üksuste komplekti ajastust täpsemaks andmete ekstraheerimiseks.
- Lineaarne algebra operaator ja hajutatud algebra optimeerija täiustatud statistilise analüüsi jaoks.
- Loob ennustava analüüsi jaoks skaleeritavaid algoritme.
7. GNU Octave
See tarkvara esindab kõrgetasemelist keelt, mis on mõeldud numbrilisteks arvutusteks. Sellel tarkvaral on võimas matemaatikale orienteeritud süntaks koos sisseehitatud joonistamis- ja visualiseerimistööriistadega täiustatud andmeanalüüsi jaoks. GNU Octave ühildub MATLAB-i skriptide ja operatsioonisüsteemidega, sealhulgas GNU/Linux, MAC OS ja Windows.
Peamised omadused
- Sisseehitatud 2D/3D andmete joonistamise ja visualiseerimise tööriistad.
- Toetab mitmeid GNU statistikapakette andmeanalüütika jaoks.
- Kasutab matemaatikale orienteeritud ennustavat modelleerimist.
- Võimalus käitada MATLAB-i ennustavaid mudeleid ja masinõppe algoritme.
8. SciPy
Kogumik avatud lähtekoodiga Pythonil põhinevat tarkvara, mida kasutatakse tehniliseks ja teaduslikuks andmetöötluseks. SciPy sisaldab põhipakette, mis pakuvad Pythoni jaoks arvutustööriistu. See kasutab täiustatud andmetöötlustehnikaid ja ennustavaid mudeleid, sealhulgas k lähim naaber, juhuslik mets ja närvivõrgud.
SciPy on saadaval kujul a Pythoni raamatukogu paljudes Pythoni distributsioonides ja see on pakett Anacondas.
Peamised omadused
- Moodulid optimeerimiseks, lineaaralgebraks, integreerimiseks, interpoleerimiseks, erifunktsioonid, FFT ja ODE lahendajad.
- Pakub erinevaid funktsioone signaali-, pildi- ja andmetöötluseks.
- Toetab NumPy ja Matplot.
Järeldus
Nüüd peaks teil olema hea ettekujutus avatud lähtekoodiga ennustavatest analüüsitööriistadest, nende rakendustest ja sellest, kuidas nad kasutavad andmete põhjal prognooside tegemiseks täiustatud tehnikaid.
Kõik mainitud tööriistad on täiesti tasuta kasutamiseks ja kõigile kättesaadavad. Kui olete neid tööriistu varem kasutanud, andke meile oma kogemustest kommentaarides teada.
Jäta vastus