Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
Se es un entusiasta da aprendizaxe automática, da intelixencia artificial ou da informática, probablemente entendes o concepto e a necesidade de datos para axudar a mellorar un determinado sistema ou servizo.
Os xigantes tecnolóxicos e as empresas multinacionais fan uso de grandes volumes de datos para mellorar a experiencia do cliente e a súa calidade global de servizo mediante a adopción de técnicas avanzadas de intelixencia empresarial para dar sentido aos seus datos. Unha das técnicas emerxentes e máis importantes denomínase analítica preditiva.
Este artigo repasa a idea das ferramentas de análise preditiva, a súa aplicación e unha serie de exemplos open-source ferramentas que podes usar!
Que son as ferramentas de análise preditiva?
As ferramentas de análise preditiva son software que determinan patróns e tendencias mediante a análise e a extracción de información dun conxunto de datos existente. Estas ferramentas fan uso dunha variedade de técnicas estatísticas, incluíndo minería de datos, modelado preditivo e Machine Learning para analizar os datos dados e facer predicións.
Estas ferramentas pódense utilizar para dar sentido aos patróns de comportamento do consumidor e as tendencias anteriores para crear un plan para un período de tempo específico para aumentar a rendibilidade e o éxito dun determinado servizo.
Aplicacións da análise predictiva
Hai moitas aplicacións de ferramentas de análise preditiva que abarcan varios campos, incluíndo:
E-commerce
- Analizar os datos dos clientes para agrupar persoas en función das súas preferencias de compra e, a continuación, prever a probabilidade de que estes grupos compren produtos.
- Predición do retorno do investimento (ROI) das campañas de mercadotecnia dirixidas.
- Recopilación de datos de tendas en liña de moda como Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planificación do tipo e tipo de contido a publicar.
- Predicir o mellor día e hora para publicar o contido dado.
- Manexo de Google Ads e anuncios en xeral.
Banca e seguros
- Determinación de cualificacións crediticias.
- Identificación de actividades fraudulentas.
Saúde
- Vixilancia da saúde en xeral.
- Identificar os primeiros signos de problemas de saúde nun individuo.
fabricación
- Xestión de inventarios e cadeas de subministración.
- Axudando no proceso de envío e cumprimento.
Ferramentas de análise preditiva de código aberto
1. Orange Data Mining
Orange é unha ferramenta de visualización e análise de datos que realiza análises preditivas mediante programación visual ou script Python. Este conxunto de ferramentas impórtase como biblioteca de Python e inclúe compoñentes para Aprendizaxe automática, bioinformática, minería de textos e outras características analíticas de datos.
As características clave
- Interactivo visualización de datos e características de representación gráfica.
- Inclúe programación visual.
- Gráfica baseada en lenzos Interface de usuario (GUI) fai que sexa fácil de usar para principiantes.
- Capaz de realizar análises de datos sinxelas e complexas.
2. jibóia
Unha plataforma de distribución Python e R de ciencia de datos de código aberto con máis de 250 paquetes populares diferentes utilizados para xestionar e implementar simplemente paquetes. Esta distribución fai uso da ciencia de datos, Aprendizaxe automática aplicacións e procesamento de datos a gran escala para realizar análises preditivas.
As características clave
- Analítica avanzada, uso de fluxos de traballo e interacción de datos.
- Conecta todas as fontes de datos para extraer o máximo valor dos datos.
- Crea modelos analíticos preditivos con Python, R e Cadernos Jupyter.
- Integra os teus modelos analíticos preditivos en aplicacións web intelixentes e visualizacións interactivas.
- Colabora entre equipos completos de ciencia de datos usando Anaconda.
3. Entorno de software R
O ambiente R úsase para a computación estatística e os gráficos. Compila e execútase nunha variedade de sistemas operativos, incluíndo UNIX, Windows e MAC OS. Este ambiente ten unha gran colección de ferramentas intermedias para a análise de datos e a visualización gráfica da análise de datos.
As características clave
- Inclúe unha variedade de modelos estatísticos e técnicas gráficas para a análise preditiva.
- Instalacións eficaces de almacenamento e tratamento de datos.
- Un conxunto de operadores para cálculos complexos de matrices de datos e análises estatísticas.
- Soporte dispoñible en liña na comunidade R.
4. Scikit-Aprender
Esta é unha biblioteca de Machine Learning para a linguaxe de programación Python. Inclúe varios algoritmos de clasificación, regresión e agrupación, incluíndo máquinas vectoriais de soporte (SVM), bosques aleatorios e agrupación de k-means, que son moi útiles para o modelado preditivo. Non obstante, son necesarios coñecementos avanzados de programación para poder realizar análises preditivas mediante Scikit-Learn.
As características clave
- O manexo avanzado de datos inclúe mostrar os datos en forma visual e tabular, organizando os datos en matrices de características ou vectores obxectivo.
- Varios modelos de clasificación, regresión e agrupación dispoñibles para a análise preditiva.
- Múltiples métricas de precisión para probar o rendemento do modelo preditivo.
5. Weka Data Mining
Weka é unha colección de algoritmos de Machine Learning para tarefas de modelado preditivo escritos en Java. Estes algoritmos pódense aplicar aos teus datos directamente ou chamalos mediante Javascript. Os métodos de análise de datos proporcionados por Weka inclúen técnicas de minería de datos, preprocesamento e visualización. Weka tamén fai uso de modelos de clasificación, regresión e agrupación para a análise preditiva.
As características clave
- Técnicas de preprocesamento e visualización de datos.
- Algoritmos de clasificación, regresión e agrupación de datos.
- Regras de asociación extensas para predecir tendencias nos datos.
- Software portátil e amigable para o espazo de memoria.
6. Apache mahout
Un contorno e un marco de programación sinxelos e extensibles para construír algoritmos de aprendizaxe automática escalables e eficaces. O ambiente inclúe unha serie de algoritmos prefabricados de Scala, Apache Spark e Apache Flint. Este ambiente usa Samsara, unha experimentación matemática vectorial similar á linguaxe R que funciona a escala.
As características clave
- Filtrado colaborativo para construír sistemas de recomendación.
- Algoritmos de agrupación e clasificación para modelado preditivo.
- Admite a temporización frecuente do conxunto de elementos para a extracción avanzada de datos.
- Operador de álxebra lineal e optimizador de álxebra distribuída para análises estatísticas avanzadas.
- Crea algoritmos escalables para análises preditivas.
7. GNU Octave
Este software representa unha linguaxe de alto nivel destinada a cálculos numéricos. Este software ten unha potente sintaxe orientada ás matemáticas con ferramentas de trazado e visualización incorporadas para análise de datos avanzada. GNU Octave é compatible con scripts e sistemas operativos MATLAB, incluíndo GNU/Linux, MAC OS e Windows.
As características clave
- Ferramentas de visualización e trazado de datos 2D/3D integradas.
- Admite unha serie de paquetes estatísticos GNU para a análise de datos.
- Utiliza modelos preditivos orientados ás matemáticas.
- Capacidade para executar modelos preditivos de MATLAB e algoritmos de Machine Learning.
8. SciPy
Unha colección de software baseado en Python de código aberto usado para a informática técnica e científica. SciPy presenta paquetes básicos que proporcionan ferramentas informáticas para Python. Fai uso de técnicas avanzadas de manexo de datos e modelos preditivos, incluíndo k veciño máis próximo, bosque aleatorio e redes neuronales.
SciPy está dispoñible como un Biblioteca Python en moitas distribucións de Python e é un paquete en Anaconda.
As características clave
- Módulos de optimización, álxebra lineal, integración, interpolación, funcións especiais, solucionadores FFT e EDO.
- Ofrece varias funcións para o procesamento de sinal, imaxe e datos.
- Soporta NumPy e Matplot.
Conclusión
Agora deberías ter unha boa idea sobre as ferramentas de análise preditiva de código aberto, as súas aplicacións e como fan uso de técnicas avanzadas para facer predicións a través dos datos.
Todas as ferramentas mencionadas son totalmente gratuítas e están dispoñibles para todos. Se xa usaches estas ferramentas antes, indícanos a túa experiencia nos comentarios.
Deixe unha resposta