فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
اگر از علاقه مندان به یادگیری ماشین، هوش مصنوعی یا علوم کامپیوتر هستید، احتمالاً مفهوم و نیاز به داده ها را برای کمک به بهبود یک سیستم یا سرویس معین درک می کنید.
غولهای فناوری و شرکتهای چندملیتی از حجم زیادی از دادهها برای افزایش تجربه مشتری و کیفیت کلی خدمات خود با استفاده از تکنیکهای پیشرفته هوش تجاری برای درک دادههای خود استفاده میکنند. یکی از تکنیک های نوظهور و مهم، تحلیل پیش بینی کننده است.
این مقاله به ایده ابزارهای تحلیل پیشبینیکننده، کاربرد آنها و تعدادی مثال میپردازد منبع باز ابزارهایی که می توانید استفاده کنید!
ابزارهای پیش بینی کننده تجزیه و تحلیل چیست؟
ابزارهای تحلیل پیش بینی کننده نرم افزاری هستند که با تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات از مجموعه داده های موجود، الگوها و روندها را تعیین می کنند. این ابزارها از انواع تکنیک های آماری از جمله داده کاوی، مدل سازی پیش بینی کننده و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های داده شده و انجام پیش بینی ها استفاده می کنند.
از این ابزارها می توان برای درک الگوهای رفتار مصرف کننده و روندهای قبلی برای ایجاد برنامه ای برای مدت زمانی خاص برای افزایش سودآوری و موفقیت یک سرویس استفاده کرد.
برنامه های تجزیه و تحلیل پیش بینی
کاربردهای زیادی از ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده وجود دارد که در زمینههای مختلفی از جمله:
تجارت الکترونیک
- تجزیه و تحلیل داده های مشتری برای گروه بندی افراد بر اساس ترجیحات خرید آنها و سپس پیش بینی احتمال خرید این گروه ها از محصولات.
- پیش بینی بازگشت سرمایه (ROI) کمپین های بازاریابی هدفمند.
- جمع آوری داده ها از فروشگاه های آنلاین مد روز مانند Amazon Marketplace.
بازاریابی رسانه های اجتماعی
- برنامه ریزی برای نوع و نوع محتوا برای ارسال.
- پیش بینی بهترین روز و زمان برای ارسال مطالب داده شده.
- مدیریت تبلیغات گوگل و به طور کلی تبلیغات.
بانکداری و بیمه
- تشخیص رتبه های اعتباری
- شناسایی فعالیت های متقلبانه
بهداشت و درمان
- نظارت بر سلامت به طور کلی
- شناسایی علائم اولیه مشکلات سلامتی در یک فرد.
ساخت
- مدیریت موجودی و زنجیره تامین
- کمک به فرآیند حمل و نقل و تکمیل.
ابزارهای تحلیل پیشگویانه منبع باز
1. داده کاوی نارنجی
نارنجی یک ابزار تجسم و تجزیه و تحلیل داده است که تجزیه و تحلیل پیش بینی را از طریق برنامه نویسی بصری یا برنامه نویسی پایتون انجام می دهد. این جعبه ابزار به عنوان یک کتابخانه پایتون وارد شده و شامل اجزایی برای فراگیری ماشین، بیوانفورماتیک، متن کاوی و سایر ویژگی های تحلیلی داده ها.
ویژگی های کلیدی
- سلامت تجسم داده ها و ویژگی های نمایش گرافیکی
- شامل برنامه نویسی بصری
- گرافیک مبتنی بر بوم رابط کاربری (GUI) استفاده از آن را برای مبتدیان آسان می کند.
- قادر به اجرای تجزیه و تحلیل داده های ساده و پیچیده است.
2. آناکوندا
یک پلتفرم توزیع علوم داده منبع باز پایتون و R با بیش از 250 بسته محبوب مختلف که برای مدیریت و استقرار بسته استفاده می شود. این توزیع از علم داده استفاده می کند، فراگیری ماشین برنامه های کاربردی و پردازش داده ها در مقیاس بزرگ برای انجام تحلیل های پیش بینی.
ویژگی های کلیدی
- تجزیه و تحلیل پیشرفته، استفاده از گردش کار، و تعامل داده ها.
- همه منابع داده را به هم متصل کنید تا بیشترین ارزش را از داده ها استخراج کنید.
- ایجاد مدل های تحلیلی پیش بینی با پایتون، R و نوت بوک Jupyter.
- مدل های تحلیلی پیش بینی خود را در برنامه های وب هوشمند و تجسم های تعاملی ادغام کنید.
- با استفاده از Anaconda در کل تیم های علم داده همکاری کنید.
3. محیط نرم افزار R
محیط R برای محاسبات آماری و گرافیک استفاده می شود. این برنامه بر روی انواع سیستم عامل ها از جمله UNIX، Windows و MAC OS کامپایل و اجرا می شود. این محیط دارای مجموعه بزرگی از ابزارهای میانی برای تجزیه و تحلیل داده ها و نمایش گرافیکی تجزیه و تحلیل داده ها است.
ویژگی های کلیدی
- شامل انواع مدل های آماری و تکنیک های گرافیکی برای تجزیه و تحلیل پیش بینی است.
- تسهیلات مدیریت و ذخیره سازی موثر داده ها.
- مجموعه ای از عملگرها برای محاسبات آرایه داده های پیچیده و تحلیل های آماری.
- پشتیبانی آنلاین از جامعه R در دسترس است.
4. Scikit یاد بگیرید
این یک کتابخانه یادگیری ماشینی برای زبان برنامه نویسی پایتون است. این شامل الگوریتمهای مختلف طبقهبندی، رگرسیون و خوشهبندی از جمله ماشینهای بردار پشتیبان (SVM)، جنگلهای تصادفی، و خوشهبندی k-means است که برای مدلسازی پیشبینیکننده بسیار مفید هستند. با این حال، دانش برنامه نویسی پیشرفته مورد نیاز است تا بتوان با استفاده از Scikit-Learn تجزیه و تحلیل های پیش بینی را انجام داد.
ویژگی های کلیدی
- مدیریت پیشرفته داده ها شامل نمایش داده ها به صورت تصویری و جدولی، مرتب کردن داده ها در ماتریس های ویژگی یا بردارهای هدف است.
- تعدادی از مدلهای طبقهبندی، رگرسیون و خوشهبندی موجود برای تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده.
- معیارهای دقت چندگانه برای آزمایش عملکرد مدل پیش بینی.
5. داده کاوی Weka
Weka مجموعهای از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای کارهای مدلسازی پیشبینی است که در جاوا نوشته شدهاند. این الگوریتم ها را می توان مستقیماً روی داده های شما اعمال کرد یا با استفاده از جاوا اسکریپت فراخوانی کرد. روش های تجزیه و تحلیل داده ارائه شده توسط Weka شامل تکنیک های داده کاوی، پیش پردازش و تجسم است. Weka همچنین از مدلهای طبقهبندی، رگرسیون و خوشهبندی برای تحلیلهای پیشبینیکننده استفاده میکند.
ویژگی های کلیدی
- تکنیک های پیش پردازش و تجسم داده ها.
- طبقه بندی داده ها، رگرسیون و الگوریتم های خوشه بندی.
- قوانین ارتباط گسترده برای پیش بینی روند در داده ها.
- نرم افزار قابل حمل و حافظه مناسب فضا.
6. آپاچی ماهوت
یک محیط و چارچوب برنامه نویسی ساده و قابل توسعه برای ساخت الگوریتم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و کارآمد. این محیط شامل تعدادی از الگوریتم های از پیش ساخته Scala، Apache Spark و Apache Flint است. این محیط از Samsara استفاده می کند، یک آزمایش ریاضی بردار شبیه به زبان R که در مقیاس کار می کند.
ویژگی های کلیدی
- فیلتر مشارکتی برای ساخت سیستم های توصیه.
- الگوریتم های خوشه بندی و طبقه بندی برای مدل سازی پیش بینی.
- پشتیبانی از زمان بندی مکرر مجموعه آیتم ها برای استخراج پیشرفته داده ها.
- عملگر جبر خطی و بهینه ساز جبر توزیع شده برای تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته.
- الگوریتم های مقیاس پذیر را برای تجزیه و تحلیل پیش بینی می سازد.
7. GNU Octave
این نرم افزار نشان دهنده یک زبان سطح بالا برای محاسبات عددی است. این نرم افزار دارای یک نحو قدرتمند ریاضی گرا با ابزار ترسیم و تصویرسازی داخلی برای تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته است. گنو اکتاو با اسکریپت های متلب و سیستم عامل ها از جمله گنو/لینوکس، مک او اس و ویندوز سازگار است.
ویژگی های کلیدی
- ابزارهای ترسیم و تجسم داده های 2 بعدی/3 بعدی داخلی.
- از تعدادی بسته آماری گنو برای تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی می کند.
- از مدلسازی پیشبینیکننده ریاضیمحور استفاده میکند.
- امکان اجرای مدل های پیش بینی متلب و الگوریتم های یادگیری ماشین.
8. SciPy
مجموعه ای از نرم افزارهای منبع باز مبتنی بر پایتون که برای محاسبات فنی و علمی استفاده می شود. SciPy دارای بستههای اصلی است که ابزارهای محاسباتی را برای پایتون فراهم میکند. از تکنیک های پیشرفته پردازش داده ها و مدل های پیش بینی از جمله k نزدیکترین همسایه، جنگل تصادفی و شبکه های عصبی.
SciPy به عنوان یک موجود است کتابخانه پایتون در بسیاری از توزیع های پایتون و یک بسته در آناکوندا است.
ویژگی های کلیدی
- ماژول هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام، درون یابی، توابع ویژه، حل کننده های FFT و ODE.
- عملکردهای مختلفی را برای پردازش سیگنال، تصویر و داده ارائه می دهد.
- از NumPy و Matplot پشتیبانی می کند.
نتیجه
اکنون باید ایده خوبی در مورد ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشگویانه منبع باز، کاربردهای آنها و نحوه استفاده آنها از تکنیک های پیشرفته برای پیش بینی از طریق داده داشته باشید.
تمامی ابزارهای ذکر شده برای استفاده کاملا رایگان و در دسترس همگان هستند. اگر قبلاً از این ابزارها استفاده کرده اید، تجربه خود را در نظرات با ما در میان بگذارید.
پاسخ دهید