Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Jos olet koneoppimisen, tekoälyn tai tietojenkäsittelytieteen harrastaja, ymmärrät luultavasti käsitteen ja tiedon tarpeen, joka auttaa parantamaan tiettyä järjestelmää tai palvelua.
Teknologiajättiläiset ja monikansalliset yritykset käyttävät suuria tietomääriä parantaakseen asiakaskokemusta ja yleistä palvelun laatua ottamalla käyttöön kehittyneitä bisnestiedon tekniikoita ymmärtääkseen tietojaan. Yhtä nousevista ja tärkeimmistä tekniikoista kutsutaan ennustavaksi analytiikkaksi.
Tässä artikkelissa käydään läpi ajatus ennakoivista analytiikkatyökaluista, niiden sovelluksesta ja joukosta esimerkkejä avoimen lähdekoodin työkaluja, joita voit käyttää!
Mitä ennustavat analytiikkatyökalut ovat?
Ennustavat analytiikkatyökalut ovat ohjelmistoja, jotka määrittävät kuvioita ja trendejä analysoimalla ja poimimalla tietoa olemassa olevasta tietojoukosta. Nämä työkalut käyttävät erilaisia tilastotekniikoita, kuten tiedon louhintaa, ennakoivaa mallintamista ja koneoppimista analysoidakseen annettuja tietoja ja tehdäkseen ennusteita.
Näitä työkaluja voidaan käyttää ymmärtämään kuluttajien käyttäytymisen malleja ja aiempia trendejä, jotta voidaan luoda tietyn ajanjakson suunnitelma tietyn palvelun kannattavuuden ja menestyksen lisäämiseksi.
Ennakoivan analyysin sovellukset
Ennustavan analytiikan työkaluilla on monia sovelluksia, jotka vaihtelevat useilla aloilla, mukaan lukien:
Verkkokaupan
- Analysoimme asiakastietoja ihmisten ryhmittelemiseksi heidän ostomieltymyksiensä perusteella ja ennustamalla sitten näiden ryhmien todennäköisyyttä ostaa tuotteita.
- Kohdistettujen markkinointikampanjoiden investoinnin tuoton (ROI) ennustaminen.
- Tietojen kerääminen trendikkäistä verkkokaupoista, kuten Amazon Marketplacesta.
Sosiaalisen median markkinointi
- Postattavan sisällön tyypin ja tyypin suunnittelu.
- Parhaan päivän ja ajan ennustaminen annetun sisällön julkaisemiseen.
- Google-mainosten ja mainosten käsittely yleensä.
Pankki- ja vakuutusala
- Luottoluokitusten selvittäminen.
- Vilpillisen toiminnan tunnistaminen.
Terveydenhuolto
- Terveyden seuranta yleensä.
- Yksilön terveysongelmien varhaisten merkkien tunnistaminen.
valmistus
- Varaston ja toimitusketjujen hallinta.
- Apua lähetys- ja toimitusprosessissa.
Avoimen lähdekoodin ennustavat analytiikkatyökalut
1. Oranssi tiedon louhinta
Orange on tietojen visualisointi- ja analytiikkatyökalu, joka suorittaa ennakoivaa analytiikkaa visuaalisen ohjelmoinnin tai Python-komentosarjan avulla. Tämä työkalupakki tuodaan Python-kirjastona ja sisältää komponentteja Koneen oppiminen, bioinformatiikka, tekstinlouhinta ja muut data-analyyttiset ominaisuudet.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Interaktiivinen datan visualisointi ja graafisen esityksen ominaisuudet.
- Sisältää visuaalisen ohjelmoinnin.
- Canvas-pohjainen graafinen Käyttöliittymä (GUI) on helppokäyttöinen aloittelijoille.
- Pystyy suorittamaan yksinkertaista ja monimutkaista data-analytiikkaa.
2. Anaconda
Avoimen lähdekoodin tietotieteellinen Python- ja R-jakelualusta, jossa on yli 250 erilaista suosittua pakettia, joita käytetään yksinkertaisesti hallintaan ja käyttöönottoon. Tämä jakelu hyödyntää datatieteitä, Koneen oppiminen sovelluksia ja laajamittaista tietojenkäsittelyä ennustavan analytiikan suorittamiseksi.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Kehittynyt analytiikka, työnkulkujen käyttö ja tietojen vuorovaikutus.
- Yhdistä kaikki tietolähteet saadaksesi eniten arvoa tiedoista.
- Luo ennakoivia analyyttisiä malleja Pythonilla, R:llä ja Jupyterin muistikirjat.
- Integroi ennustavat analyyttiset mallisi älykkäisiin verkkosovelluksiin ja interaktiivisiin visualisointeihin.
- Tee yhteistyötä kokonaisten datatieteen ryhmien kesken Anacondan avulla.
3. R Ohjelmistoympäristö
R-ympäristöä käytetään tilastolaskentaan ja grafiikkaan. Se kokoaa ja toimii useissa käyttöjärjestelmissä, mukaan lukien UNIX, Windows ja MAC OS. Tässä ympäristössä on laaja kokoelma välityökaluja data-analytiikkaan ja data-analytiikan graafiseen näyttöön.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Sisältää erilaisia tilastollisia malleja ja graafisia tekniikoita ennustavaa analytiikkaa varten.
- Tehokkaat tiedonkäsittely- ja tallennustilat.
- Operaattoreiden sarja monimutkaisiin tietotaulukoiden laskelmiin ja tilastolliseen analytiikkaan.
- Tuki saatavilla verkossa R-yhteisöstä.
4. Scikit-Opi
Tämä on koneoppimiskirjasto Python-ohjelmointikielelle. Se sisältää erilaisia luokittelu-, regressio- ja klusterointialgoritmeja, mukaan lukien tukivektorikoneet (SVM), satunnaiset metsät ja k-keskiarvoklusterointi, jotka ovat erittäin hyödyllisiä ennustavassa mallintamisessa. Edistynyttä ohjelmointiosaamista tarvitaan kuitenkin ennakoivan analytiikan suorittamiseen Scikit-Learnin avulla.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Kehittynyt tietojenkäsittely sisältää tietojen näyttämisen visuaalisessa ja taulukkomuodossa, tietojen järjestämisen piirrematriiseiksi tai kohdevektoreiksi.
- Ennustavaan analytiikkaan on saatavilla useita luokittelu-, regressio- ja klusterointimalleja.
- Useita tarkkuusmittareita ennustavan mallin suorituskyvyn testaamiseen.
5. Weka Data Mining
Weka on kokoelma Java-kielellä kirjoitettuja koneoppimisalgoritmeja ennakoiviin mallinnustehtäviin. Näitä algoritmeja voidaan soveltaa tietoihisi suoraan tai kutsua Javascriptin avulla. Wekan tarjoamat data-analytiikkamenetelmät sisältävät tiedon louhinta-, esikäsittely- ja visualisointitekniikat. Weka käyttää myös luokittelu-, regressio- ja klusterointimalleja ennustavaan analytiikkaan.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Tiedon esikäsittely- ja visualisointitekniikat.
- Tietojen luokittelu-, regressio- ja klusterointialgoritmit.
- Laajat yhdistämissäännöt tietojen trendien ennustamiseksi.
- Kannettava ja muistitilaa säästävä ohjelmisto.
6. Apache mahout
Yksinkertainen ja laajennettava ohjelmointiympäristö ja kehys skaalautuvien ja tehokkaiden koneoppimisalgoritmien rakentamiseen. Ympäristö sisältää useita valmiita Scala-, Apache Spark- ja Apache Flint -algoritmeja. Tämä ympäristö käyttää Samsaraa, vektorimatematiikan kokeilua, joka on samanlainen kuin R-kieli, joka toimii mittakaavassa.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Yhteistyösuodatus suositusjärjestelmien rakentamiseen.
- Klusterointi- ja luokittelualgoritmit ennustavaa mallintamista varten.
- Tukee toistuvaa kohteiden ajoitusta edistyneeseen tiedonpoimimiseen.
- Lineaarinen algebran operaattori ja hajautettu algebran optimointi edistyneeseen tilastolliseen analytiikkaan.
- Rakentaa skaalautuvia algoritmeja ennustavaa analytiikkaa varten.
7. GNU Octave
Tämä ohjelmisto edustaa korkean tason kieltä, joka on tarkoitettu numeerisiin laskelmiin. Tässä ohjelmistossa on tehokas matemaattinen syntaksi, jossa on sisäänrakennetut piirto- ja visualisointityökalut edistyneeseen data-analytiikkaan. GNU Octave on yhteensopiva MATLAB-skriptien ja käyttöjärjestelmien kanssa, mukaan lukien GNU/Linux, MAC OS ja Windows.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Sisäänrakennetut 2D/3D-tietojen piirtämis- ja visualisointityökalut.
- Tukee useita GNU-tilastopaketteja data-analytiikkaa varten.
- Käyttää matemaattista ennakoivaa mallintamista.
- Kyky ajaa MATLABin ennustavia malleja ja koneoppimisalgoritmeja.
8. SciPy
Kokoelma avoimen lähdekoodin Python-pohjaisia ohjelmistoja, joita käytetään tekniseen ja tieteelliseen laskemiseen. SciPy sisältää ydinpaketteja, jotka tarjoavat laskentatyökaluja Pythonille. Se hyödyntää edistyneitä tiedonkäsittelytekniikoita ja ennakoivia malleja, mukaan lukien k lähin naapuri, satunnainen metsä ja hermoverkkoihin.
SciPy on saatavana muodossa a Python-kirjasto monissa Python-jakeluissa ja se on paketti Anacondassa.
Tärkeimmät ominaisuudet
- Moduulit optimointia, lineaarista algebraa, integrointia, interpolointia, erikoisfunktioita, FFT- ja ODE-ratkaisijoita varten.
- Tarjoaa erilaisia toimintoja signaalin, kuvan ja datan käsittelyyn.
- Tukee NumPyä ja Matplotia.
Yhteenveto
Sinulla pitäisi nyt olla hyvä käsitys avoimen lähdekoodin ennustavista analytiikkatyökaluista, niiden sovelluksista ja siitä, kuinka ne käyttävät edistyneitä tekniikoita ennustaakseen tietojen avulla.
Kaikki mainitut työkalut ovat täysin ilmaisia käyttää ja kaikkien saatavilla. Jos olet käyttänyt näitä työkaluja aiemmin, kerro meille kokemuksistasi kommenteissa.
Jätä vastaus