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Si vous êtes un passionné d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle ou d'informatique, vous comprenez probablement le concept et le besoin de données pour aider à améliorer un système ou un service donné.
Les géants de la technologie et les multinationales utilisent de grands volumes de données pour améliorer l'expérience client et leur qualité de service globale en adoptant des techniques avancées d'intelligence d'affaires pour donner du sens à leurs données. L'une des techniques émergentes et les plus importantes est appelée analyse prédictive.
Cet article passe en revue l'idée des outils d'analyse prédictive, leur application et un certain nombre d'exemples de open-source outils que vous pouvez utiliser!
Que sont les outils d'analyse prédictive ?
Les outils d'analyse prédictive sont des logiciels qui déterminent des modèles et des tendances en analysant et en extrayant des informations d'un ensemble de données existant. Ces outils utilisent une variété de techniques statistiques, notamment l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique pour analyser les données données et faire des prédictions.
Ces outils peuvent être utilisés pour donner un sens aux modèles de comportement des consommateurs et aux tendances précédentes afin de créer un plan pour une durée spécifique afin d'augmenter la rentabilité et le succès d'un service donné.
Applications de l'analyse prédictive
Il existe de nombreuses applications des outils d'analyse prédictive qui couvrent un certain nombre de domaines, notamment :
E-commerce
- Analyser les données des clients pour regrouper les personnes en fonction de leurs préférences d'achat, puis prédire la probabilité que ces groupes achètent des produits.
- Prédire le retour sur investissement (ROI) des campagnes marketing ciblées.
- Collecte de données à partir de boutiques en ligne à la mode comme Amazon Marketplace.
Marketing de Réseaux Sociaux
- Planification du type et du type de contenu à publier.
- Prédire le meilleur jour et l'heure pour publier le contenu donné.
- Gestion de Google Ads et des publicités en général.
Banques et Assurances
- Déterminer les cotes de crédit.
- Identification des activités frauduleuses.
Système de santé
- Surveillance de la santé en général.
- Identifier les premiers signes de problèmes de santé chez un individu.
Fabrication
- Gestion des stocks et des chaînes d'approvisionnement.
- Aider au processus d'expédition et d'exécution.
Outils d'analyse prédictive open source
1. Exploration de données Orange
Orange est un outil de visualisation et d'analyse de données qui effectue des analyses prédictives via une programmation visuelle ou des scripts Python. Cette boîte à outils est importée en tant que bibliothèque Python et comprend des composants pour Machine Learning, la bioinformatique, l'exploration de texte et d'autres caractéristiques d'analyse de données.
Caractéristiques principales
- interactif visualisation de données et les fonctions de représentation graphique.
- Comprend une programmation visuelle.
- Graphique basé sur la toile Interface utilisateur (GUI) le rend facile à utiliser pour les débutants.
- Capable d'exécuter des analyses de données simples et complexes.
2. Anaconda
Une plate-forme de distribution Python et R open source pour la science des données avec plus de 250 packages populaires différents utilisés pour simplifier la gestion et le déploiement des packages. Cette distribution fait appel à la science des données, Machine Learning applications et traitement de données à grande échelle pour effectuer des analyses prédictives.
Caractéristiques principales
- Analyses avancées, utilisation de flux de travail et interaction avec les données.
- Connectez toutes les sources de données pour tirer le meilleur parti des données.
- Créez des modèles analytiques prédictifs avec Python, R et Carnets de Jupyter.
- Intégrez vos modèles analytiques prédictifs dans des applications Web intelligentes et des visualisations interactives.
- Collaborez avec des équipes entières de science des données en utilisant Anaconda.
3. Environnement logiciel R
L'environnement R est utilisé pour le calcul statistique et les graphiques. Il compile et s'exécute sur une variété de systèmes d'exploitation, notamment UNIX, Windows et MAC OS. Cet environnement dispose d'une grande collection d'outils intermédiaires pour l'analyse de données et l'affichage graphique de l'analyse de données.
Caractéristiques principales
- Comprend une variété de modèles statistiques et de techniques graphiques pour l'analyse prédictive.
- Installations efficaces de traitement et de stockage des données.
- Une suite d'opérateurs pour les calculs de tableaux de données complexes et l'analyse statistique.
- Assistance disponible en ligne auprès de la communauté R.
4. Scikit-Apprendre
Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique pour le langage de programmation Python. Il comprend divers algorithmes de classification, de régression et de clustering, notamment les machines à vecteurs de support (SVM), les forêts aléatoires et le clustering k-means qui sont très utiles pour la modélisation prédictive. Cependant, des connaissances avancées en programmation sont nécessaires pour pouvoir effectuer des analyses prédictives à l'aide de Scikit-Learn.
Caractéristiques principales
- La gestion avancée des données comprend l'affichage des données sous forme visuelle et tabulaire, l'organisation des données dans des matrices de caractéristiques ou des vecteurs cibles.
- Un certain nombre de modèles de classification, de régression et de regroupement disponibles pour l'analyse prédictive.
- Mesures de précision multiples pour tester les performances du modèle prédictif.
5. Exploration de données Weka
Weka est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches de modélisation prédictive écrites en Java. Ces algorithmes peuvent être appliqués directement à vos données ou appelés à l'aide de Javascript. Les méthodes d'analyse de données fournies par Weka incluent des techniques d'exploration de données, de prétraitement et de visualisation. Weka utilise également des modèles de classification, de régression et de clustering pour l'analyse prédictive.
Caractéristiques principales
- Techniques de prétraitement et de visualisation des données.
- Algorithmes de classification, de régression et de regroupement des données.
- Règles d'association étendues pour prédire les tendances des données.
- Logiciel portable et peu gourmand en mémoire.
6. Mahout Apache
Un environnement et un cadre de programmation simples et extensibles pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique évolutifs et performants. L'environnement comprend un certain nombre d'algorithmes Scala, Apache Spark et Apache Flint prédéfinis. Cet environnement utilise Samsara, une expérimentation mathématique vectorielle similaire au langage R qui fonctionne à grande échelle.
Caractéristiques principales
- Filtrage collaboratif pour construire des systèmes de recommandation.
- Algorithmes de clustering et de classification pour la modélisation prédictive.
- Prend en charge la synchronisation fréquente des éléments pour l'extraction de données avancée.
- Opérateur d'algèbre linéaire et optimiseur d'algèbre distribuée pour l'analyse statistique avancée.
- Construit des algorithmes évolutifs pour l'analyse prédictive.
7. GNU Octave
Ce logiciel représente un langage de haut niveau destiné aux calculs numériques. Ce logiciel possède une puissante syntaxe orientée vers les mathématiques avec des outils de traçage et de visualisation intégrés pour l'analyse avancée des données. GNU Octave est compatible avec les scripts MATLAB et les systèmes d'exploitation, notamment GNU/Linux, MAC OS et Windows.
Caractéristiques principales
- Outils de traçage et de visualisation de données 2D/3D intégrés.
- Prend en charge un certain nombre de packages statistiques GNU pour l'analyse de données.
- Utilise la modélisation prédictive axée sur les mathématiques.
- Capacité à exécuter des modèles prédictifs MATLAB et des algorithmes d'apprentissage automatique.
8. SciPy
Une collection de logiciels open source basés sur Python utilisés pour le calcul technique et scientifique. SciPy propose des packages de base qui fournissent des outils informatiques pour Python. Il utilise des techniques avancées de traitement des données et des modèles prédictifs, y compris k voisin le plus proche, forêt aléatoire et les réseaux de neurones.
SciPy est disponible en tant que Librairie Python dans de nombreuses distributions Python et est un package dans Anaconda.
Caractéristiques principales
- Modules d'optimisation, d'algèbre linéaire, d'intégration, d'interpolation, de fonctions spéciales, de solveurs FFT et ODE.
- Offre diverses fonctions pour le traitement du signal, de l'image et des données.
- Prend en charge NumPy et Matplot.
Conclusion
Vous devriez maintenant avoir une bonne idée des outils d'analyse prédictive open source, de leurs applications et de la manière dont ils utilisent des techniques avancées pour faire des prédictions à partir de données.
Tous les outils mentionnés sont entièrement gratuits et accessibles à tous. Si vous avez déjà utilisé ces outils, faites-nous part de votre expérience dans les commentaires.
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