સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
જો તમે મશીન લર્નિંગ, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અથવા કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના ઉત્સાહી છો, તો તમે આપેલ સિસ્ટમ અથવા સેવાને બહેતર બનાવવામાં મદદ કરવા માટે ડેટાની જરૂરિયાત અને ખ્યાલને સમજો છો.
ટેક જાયન્ટ્સ અને બહુરાષ્ટ્રીય કંપનીઓ તેમના ડેટાને સમજવા માટે બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સની અદ્યતન તકનીકો અપનાવીને ગ્રાહક અનુભવ અને સેવાની તેમની એકંદર ગુણવત્તાને વધારવા માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. ઉભરતી અને સૌથી મહત્વપૂર્ણ તકનીકોમાંની એકને અનુમાનિત વિશ્લેષણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
આ લેખ અનુમાનિત એનાલિટિક્સ ટૂલ્સ, તેમની એપ્લિકેશન અને સંખ્યાબંધ ઉદાહરણોના વિચાર પર જાય છે ખુલ્લા સ્ત્રોત સાધનો કે જે તમે ઉપયોગ કરી શકો છો!
અનુમાનિત વિશ્લેષણ સાધનો શું છે?
પ્રિડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ ટૂલ્સ એ સૉફ્ટવેર છે જે અસ્તિત્વમાં રહેલા ડેટાસેટમાંથી માહિતીનું વિશ્લેષણ અને એક્સ્ટ્રેક્ટ કરીને પેટર્ન અને વલણો નક્કી કરે છે. આ સાધનો વિવિધ આંકડાકીય તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે જેમાં ડેટા માઇનિંગ, પ્રિડિક્ટિવ મોડેલિંગ અને મશીન લર્નિંગનો સમાવેશ થાય છે.
આપેલ સેવાની નફાકારકતા અને સફળતાને વધારવા માટે ચોક્કસ સમયગાળા માટે યોજના બનાવવા માટે આ સાધનોનો ઉપયોગ ગ્રાહક વર્તનમાં પેટર્ન અને અગાઉના વલણોને સમજવા માટે કરી શકાય છે.
આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણોની એપ્લિકેશનો
અનુમાનિત એનાલિટિક્સ ટૂલ્સની ઘણી એપ્લિકેશનો છે જે સંખ્યાબંધ ફીલ્ડમાં રેન્જ ધરાવે છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:
ઇ કોમર્સ
- ગ્રાહકોના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને લોકો તેમની ખરીદીની પસંદગીના આધારે જૂથબદ્ધ કરે છે અને પછી આ જૂથોની ઉત્પાદનો ખરીદવાની સંભાવનાની આગાહી કરે છે.
- લક્ષિત માર્કેટિંગ ઝુંબેશના રોકાણના વળતર (ROI) ની આગાહી કરવી.
- એમેઝોન માર્કેટપ્લેસ જેવા ટ્રેન્ડી ઓનલાઈન સ્ટોર્સમાંથી ડેટા એકત્ર કરવો.
સામાજિક મીડિયા માર્કેટિંગ
- પોસ્ટ કરવા માટેની સામગ્રીના પ્રકાર અને પ્રકારનું આયોજન.
- આપેલ સામગ્રી પોસ્ટ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ દિવસ અને સમયની આગાહી કરવી.
- સામાન્ય રીતે Google જાહેરાતો અને જાહેરાતોનું સંચાલન કરવું.
બેંકિંગ અને વીમા
- ક્રેડિટ રેટિંગ બહાર આકૃતિ.
- કપટપૂર્ણ પ્રવૃત્તિઓની ઓળખ.
સ્વાસ્થ્ય કાળજી
- સામાન્ય રીતે આરોગ્યની દેખરેખ રાખવી.
- વ્યક્તિમાં સ્વાસ્થ્ય સમસ્યાઓના પ્રારંભિક સંકેતોને ઓળખવા.
ઉત્પાદન
- ઈન્વેન્ટરી અને સપ્લાય ચેઈનનું સંચાલન.
- શિપિંગ અને પરિપૂર્ણતા પ્રક્રિયામાં સહાયતા.
ઓપન-સોર્સ પ્રિડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ ટૂલ્સ
1. નારંગી ડેટા માઇનિંગ
ઓરેન્જ એ ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને એનાલિટિક્સ ટૂલ છે જે વિઝ્યુઅલ પ્રોગ્રામિંગ અથવા પાયથોન સ્ક્રિપ્ટીંગ દ્વારા અનુમાનિત વિશ્લેષણ કરે છે. આ ટૂલકીટ Python લાઇબ્રેરી તરીકે આયાત કરવામાં આવી છે અને તેમાં ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે મશીન લર્નિંગ, બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ, ટેક્સ્ટ માઇનિંગ અને અન્ય ડેટા વિશ્લેષણાત્મક લાક્ષણિકતાઓ.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ઇન્ટરેક્ટિવ ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને ગ્રાફિકલ રજૂઆત સુવિધાઓ.
- વિઝ્યુઅલ પ્રોગ્રામિંગનો સમાવેશ થાય છે.
- કેનવાસ આધારિત ગ્રાફિકલ વપરાશકર્તા ઈન્ટરફેસ (GUI) નવા નિશાળીયા માટે ઉપયોગમાં સરળ બનાવે છે.
- સરળ અને જટિલ ડેટા એનાલિટિક્સ ચલાવવા માટે સક્ષમ.
2. એનાકોન્ડા
એક ઓપન-સોર્સ ડેટા સાયન્સ પાયથોન અને આર ડિસ્ટ્રિબ્યુશન પ્લેટફોર્મ જેમાં 250 થી વધુ વિવિધ લોકપ્રિય પેકેજોનો ઉપયોગ ફક્ત પેકેજ મેનેજમેન્ટ અને ડિપ્લોયમેન્ટ માટે થાય છે. આ વિતરણ ડેટા વિજ્ઞાનનો ઉપયોગ કરે છે, મશીન લર્નિંગ અનુમાનિત વિશ્લેષણ કરવા માટે એપ્લિકેશન્સ અને મોટા પાયે ડેટા પ્રોસેસિંગ.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ, વર્કફ્લોનો ઉપયોગ અને ડેટા ઇન્ટરેક્શન.
- ડેટામાંથી સૌથી વધુ મૂલ્ય મેળવવા માટે તમામ ડેટા સ્ત્રોતોને કનેક્ટ કરો.
- Python, R, અને સાથે અનુમાનિત વિશ્લેષણાત્મક મોડેલો બનાવો જ્યુપીટર નોટબુક્સ.
- તમારા અનુમાનિત વિશ્લેષણાત્મક મોડલ્સને બુદ્ધિશાળી વેબ એપ્લિકેશન્સ અને ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુલાઇઝેશનમાં એકીકૃત કરો.
- Anaconda નો ઉપયોગ કરીને સમગ્ર ડેટા સાયન્સ ટીમોમાં સહયોગ કરો.
3. આર સોફ્ટવેર પર્યાવરણ
R પર્યાવરણનો ઉપયોગ આંકડાકીય કમ્પ્યુટિંગ અને ગ્રાફિક્સ માટે થાય છે. તે યુનિક્સ, વિન્ડોઝ અને મેક ઓએસ સહિત વિવિધ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ પર કમ્પાઈલ કરે છે અને ચાલે છે. આ વાતાવરણમાં ડેટા એનાલિટિક્સ અને ડેટા એનાલિટિક્સના ગ્રાફિકલ ડિસ્પ્લે માટેના મધ્યવર્તી સાધનોનો મોટો સંગ્રહ છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- અનુમાનિત વિશ્લેષણો માટે વિવિધ આંકડાકીય મોડેલો અને ગ્રાફિકલ તકનીકોનો સમાવેશ કરે છે.
- અસરકારક ડેટા હેન્ડલિંગ અને સ્ટોરેજ સુવિધાઓ.
- જટિલ ડેટા એરે ગણતરીઓ અને આંકડાકીય વિશ્લેષણો માટે ઓપરેટર્સનો સમૂહ.
- R સમુદાય તરફથી ઓનલાઈન આધાર ઉપલબ્ધ છે.
4. વિજ્ .ાન-શીખો
આ Python પ્રોગ્રામિંગ ભાષા માટે મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી છે. તેમાં વિવિધ વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન અને ક્લસ્ટરીંગ એલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થાય છે જેમાં સપોર્ટ વેક્ટર મશીન (SVM), રેન્ડમ ફોરેસ્ટ્સ અને k-મીન ક્લસ્ટરીંગનો સમાવેશ થાય છે જે અનુમાનિત મોડેલિંગ માટે ખૂબ જ ઉપયોગી છે. જો કે, સ્કિકિટ-લર્નનો ઉપયોગ કરીને અનુમાનિત વિશ્લેષણ કરવા સક્ષમ બનવા માટે અદ્યતન પ્રોગ્રામિંગ જ્ઞાન જરૂરી છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- અદ્યતન ડેટા હેન્ડલિંગમાં વિઝ્યુઅલ અને ટેબ્યુલર સ્વરૂપમાં ડેટા પ્રદર્શિત કરવાનો, ડેટાને ફીચર મેટ્રિસિસ અથવા લક્ષ્ય વેક્ટર્સમાં ગોઠવવાનો સમાવેશ થાય છે.
- અનુમાનિત વિશ્લેષણો માટે ઉપલબ્ધ સંખ્યાબંધ વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન અને ક્લસ્ટરિંગ મોડલ.
- અનુમાનિત મોડેલ પ્રદર્શનને ચકાસવા માટે બહુવિધ સચોટતા મેટ્રિક્સ.
5. વેકા ડેટા માઇનિંગ
Weka એ Java માં લખેલા અનુમાનિત મોડેલિંગ કાર્યો માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો સંગ્રહ છે. આ અલ્ગોરિધમ્સ સીધા તમારા ડેટા પર લાગુ કરી શકાય છે અથવા Javascript નો ઉપયોગ કરીને કૉલ કરી શકાય છે. વેકા દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલ ડેટા એનાલિટિક્સ પદ્ધતિઓમાં ડેટા માઇનિંગ, પ્રીપ્રોસેસિંગ અને વિઝ્યુલાઇઝિંગ તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે. વેકા આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણો માટે વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન અને ક્લસ્ટરિંગ મોડલ્સનો પણ ઉપયોગ કરે છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન તકનીકો.
- ડેટા વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન અને ક્લસ્ટરીંગ અલ્ગોરિધમ્સ.
- ડેટામાં વલણોની આગાહી કરવા માટે વ્યાપક જોડાણ નિયમો.
- પોર્ટેબલ અને મેમરી સ્પેસ-ફ્રેંડલી સોફ્ટવેર.
6. અપાચે મહોત
સ્કેલેબલ અને પરફોર્મન્સ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ બનાવવા માટે એક સરળ અને એક્સ્ટેન્સિબલ પ્રોગ્રામિંગ વાતાવરણ અને માળખું. પર્યાવરણમાં સંખ્યાબંધ પૂર્વ-નિર્મિત સ્કેલા, અપાચે સ્પાર્ક અને અપાચે ફ્લિન્ટ અલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થાય છે. આ પર્યાવરણ સંસારનો ઉપયોગ કરે છે, આર ભાષા જેવો વેક્ટર ગણિત પ્રયોગ જે સ્કેલ પર કામ કરે છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ભલામણ સિસ્ટમ્સ બનાવવા માટે સહયોગી ફિલ્ટરિંગ.
- અનુમાનિત મોડેલિંગ માટે ક્લસ્ટરિંગ અને વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ.
- અદ્યતન ડેટા નિષ્કર્ષણ માટે વારંવાર આઇટમસેટ સમયને સપોર્ટ કરે છે.
- અદ્યતન આંકડાકીય વિશ્લેષણ માટે લીનિયર બીજગણિત ઓપરેટર અને વિતરિત બીજગણિત ઑપ્ટિમાઇઝર.
- અનુમાનિત વિશ્લેષણો માટે સ્કેલેબલ અલ્ગોરિધમ્સ બનાવે છે.
7. જીએનયુ ઓક્ટેવ
આ સોફ્ટવેર આંકડાકીય ગણતરીઓ માટે બનાવાયેલ ઉચ્ચ-સ્તરની ભાષાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. આ સોફ્ટવેરમાં અદ્યતન ડેટા એનાલિટિક્સ માટે બિલ્ટ-ઇન પ્લોટિંગ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સ સાથે શક્તિશાળી ગણિત-લક્ષી સિન્ટેક્સ છે. GNU Octave MATLAB સ્ક્રિપ્ટ્સ અને GNU/Linux, MAC OS અને Windows સહિતની ઑપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ સાથે સુસંગત છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- બિલ્ટ-ઇન 2D/3D ડેટા પ્લોટિંગ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સ.
- ડેટા એનાલિટિક્સ માટે સંખ્યાબંધ GNU આંકડાકીય પેકેજોને સપોર્ટ કરે છે.
- ગણિત-લક્ષી અનુમાનિત મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરે છે.
- MATLAB અનુમાનિત મોડલ અને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ ચલાવવાની ક્ષમતા.
8. સાયપી
તકનીકી અને વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ઓપન સોર્સ પાયથોન-આધારિત સોફ્ટવેરનો સંગ્રહ. SciPy કોર પેકેજો દર્શાવે છે જે પાયથોન માટે કમ્પ્યુટિંગ સાધનો પૂરા પાડે છે. તે અદ્યતન ડેટા હેન્ડલિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે અને k નજીકના પાડોશી, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ અને અનુમાનિત મોડલ્સનો સમાવેશ કરે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ.
SciPy એ તરીકે ઉપલબ્ધ છે પાયથોન લાઇબ્રેરી ઘણા પાયથોન વિતરણોમાં અને એનાકોન્ડામાં પેકેજ છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ઑપ્ટિમાઇઝેશન, રેખીય બીજગણિત, એકીકરણ, પ્રક્ષેપ, વિશેષ કાર્યો, FFT અને ODE સોલ્વર્સ માટેના મોડ્યુલો.
- સિગ્નલ, ઇમેજ અને ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે વિવિધ કાર્યો આપે છે.
- NumPy અને Matplot ને સપોર્ટ કરે છે.
ઉપસંહાર
તમને હવે ઓપન સોર્સ પ્રિડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ ટૂલ્સ, તેમની એપ્લીકેશન્સ અને તેઓ ડેટા દ્વારા અનુમાનો બનાવવા માટે અદ્યતન તકનીકોનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે તે વિશે સારો વિચાર હોવો જોઈએ.
બધા ઉલ્લેખિત સાધનો સંપૂર્ણપણે ઉપયોગ માટે મફત છે અને દરેક માટે ઉપલબ્ધ છે. જો તમે પહેલાં આ સાધનોનો ઉપયોગ કર્યો હોય, તો અમને ટિપ્પણીઓમાં તમારા અનુભવ વિશે જણાવો.
એક જવાબ છોડો