Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Ako ste entuzijast za strojno učenje, umjetnu inteligenciju ili informatiku, vjerojatno razumijete koncept i potrebu za podacima koji će vam pomoći poboljšati određeni sustav ili uslugu.
Tehnološki divovi i multinacionalne tvrtke koriste velike količine podataka kako bi poboljšali korisničko iskustvo i njihovu ukupnu kvalitetu usluge usvajanjem naprednih tehnika poslovne inteligencije kako bi razumjeli svoje podatke. Jedna od novih i najvažnijih tehnika naziva se prediktivna analitika.
Ovaj članak govori o ideji alata za prediktivnu analizu, njihovoj primjeni i nizu primjera open-source alate koje možete koristiti!
Što su alati za prediktivnu analizu?
Alati za prediktivnu analizu softver su koji određuju obrasce i trendove analizom i izdvajanjem informacija iz postojećeg skupa podataka. Ovi alati koriste različite statističke tehnike uključujući rudarenje podataka, prediktivno modeliranje i strojno učenje za analizu zadanih podataka i predviđanja.
Ovi se alati mogu koristiti za razumijevanje obrazaca ponašanja potrošača i prethodnih trendova kako bi se stvorio plan za određeno vremensko trajanje kako bi se povećala profitabilnost i uspjeh određene usluge.
Primjene prediktivne analitike
Postoje mnoge primjene prediktivnih analitičkih alata koje se kreću u brojnim područjima, uključujući:
E-commerce
- Analiziranje podataka o kupcima za grupiranje ljudi na temelju njihovih kupovnih preferencija, a zatim predviđanje vjerojatnosti da će te grupe kupiti proizvode.
- Predviđanje povrata ulaganja (ROI) ciljanih marketinških kampanja.
- Prikupljanje podataka iz modernih internetskih trgovina kao što je Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planiranje vrste i vrste sadržaja za objavljivanje.
- Predviđanje najboljeg dana i vremena za objavljivanje zadanog sadržaja.
- Rukovanje Google Adsom i oglasima općenito.
Bankarstvo i osiguranje
- Određivanje kreditnog rejtinga.
- Identificiranje prijevarnih aktivnosti.
Zdravstvo
- Praćenje zdravlja općenito.
- Prepoznavanje ranih znakova zdravstvenih problema kod pojedinca.
Proizvodnja
- Upravljanje zalihama i lancima opskrbe.
- Pomaganje u procesu otpreme i ispunjenja.
Alati za prediktivnu analitiku otvorenog koda
1. Orange Data Mining
Orange je alat za vizualizaciju podataka i analitiku koji izvodi prediktivnu analitiku putem vizualnog programiranja ili Python skriptiranja. Ovaj alat je uvezen kao Python biblioteka i uključuje komponente za Strojno učenje, bioinformatiku, rudarenje teksta i druge analitičke karakteristike podataka.
Ključne značajke
- Interaktivan vizualizacija podataka i značajke grafičkog prikaza.
- Uključuje vizualno programiranje.
- Grafika na platnu Korisničko sučelje (GUI) početnicima olakšava korištenje.
- Sposoban izvršiti jednostavnu i složenu analizu podataka.
2. anakonda
Python i R distribucijska platforma za znanost o podacima otvorenog koda s više od 250 različitih popularnih paketa koji se koriste za jednostavno upravljanje i implementaciju paketa. Ova distribucija koristi znanost o podacima, Strojno učenje aplikacije i obrada podataka velikih razmjera za izvođenje prediktivne analize.
Ključne značajke
- Napredna analitika, korištenje tijekova rada i interakcija podataka.
- Povežite sve izvore podataka kako biste iz podataka izvukli najveću vrijednost.
- Stvorite prediktivne analitičke modele s Pythonom, R i Jupyter Prijenosna računala.
- Integrirajte svoje prediktivne analitičke modele u inteligentne web aplikacije i interaktivne vizualizacije.
- Surađujte s cijelim timovima za znanost podataka pomoću Anaconde.
3. R softversko okruženje
R okruženje se koristi za statističko računanje i grafiku. Kompilira i radi na raznim operativnim sustavima uključujući UNIX, Windows i MAC OS. Ovo okruženje ima veliku kolekciju srednjih alata za analizu podataka i grafički prikaz analitike podataka.
Ključne značajke
- Uključuje različite statističke modele i grafičke tehnike za prediktivnu analitiku.
- Učinkovito rukovanje podacima i kapaciteti za pohranu.
- Skup operatora za složene izračune niza podataka i statističku analitiku.
- Podrška dostupna online iz R zajednice.
4. scikit-lear
Ovo je knjižnica strojnog učenja za programski jezik Python. Uključuje različite algoritme za klasifikaciju, regresiju i grupiranje, uključujući strojeve vektora podrške (SVM), nasumične šume i k-means grupiranje koji su vrlo korisni za prediktivno modeliranje. Međutim, potrebno je napredno znanje programiranja da biste mogli izvesti prediktivnu analitiku koristeći Scikit-Learn.
Ključne značajke
- Napredno rukovanje podacima uključuje prikaz podataka u vizualnom i tabličnom obliku, sređivanje podataka u matrice značajki ili ciljne vektore.
- Brojni modeli klasifikacije, regresije i grupiranja dostupni su za prediktivnu analitiku.
- Višestruka metrika točnosti za testiranje izvedbe prediktivnog modela.
5. Weka Data Mining
Weka je zbirka algoritama strojnog učenja za zadatke prediktivnog modeliranja napisanih u Javi. Ovi se algoritmi mogu primijeniti izravno na vaše podatke ili pozvati pomoću Javascripta. Metode analize podataka koje pruža Weka uključuju rudarenje podataka, predobradu i tehnike vizualizacije. Weka također koristi modele klasifikacije, regresije i grupiranja za prediktivnu analitiku.
Ključne značajke
- Tehnike predobrade i vizualizacije podataka.
- Algoritmi za klasifikaciju, regresiju i grupiranje podataka.
- Opsežna pravila povezivanja za predviđanje trendova u podacima.
- Prijenosni softver koji štedi prostor u memoriji.
6. Apache mahout
Jednostavno i proširivo programsko okruženje i okvir za izgradnju skalabilnih i učinkovitih algoritama strojnog učenja. Okruženje uključuje niz unaprijed izrađenih algoritama Scala, Apache Spark i Apache Flint. Ovo okruženje koristi Samsara, vektorsko matematičko eksperimentiranje slično R jeziku koji radi u velikim razmjerima.
Ključne značajke
- Suradničko filtriranje za izgradnju sustava preporuka.
- Grupiranje i klasifikacijski algoritmi za prediktivno modeliranje.
- Podržava česte postavke vremena za napredno vađenje podataka.
- Operator linearne algebre i optimizator distribuirane algebre za naprednu statističku analitiku.
- Gradi skalabilne algoritme za prediktivnu analitiku.
7. GNU Octave
Ovaj softver predstavlja jezik visoke razine namijenjen numeričkim izračunima. Ovaj softver ima moćnu matematičku sintaksu s ugrađenim alatima za crtanje i vizualizaciju za naprednu analizu podataka. GNU Octave je kompatibilan sa MATLAB skriptama i operativnim sustavima uključujući GNU/Linux, MAC OS i Windows.
Ključne značajke
- Ugrađeni 2D/3D alati za crtanje i vizualizaciju podataka.
- Podržava brojne GNU statističke pakete za analizu podataka.
- Koristi matematički orijentirano prediktivno modeliranje.
- Sposobnost pokretanja MATLAB prediktivnih modela i algoritama strojnog učenja.
8. SciPy
Zbirka softvera otvorenog koda temeljenog na Pythonu koji se koristi za tehničko i znanstveno računanje. SciPy sadrži osnovne pakete koji pružaju računalne alate za Python. Koristi napredne tehnike rukovanja podacima i prediktivne modele uključujući k najbližeg susjeda, slučajnu šumu i neuronske mreže.
SciPy je dostupan kao a Python knjižnica u mnogim Python distribucijama i paket je u Anacondi.
Ključne značajke
- Moduli za optimizaciju, linearnu algebru, integraciju, interpolaciju, posebne funkcije, FFT i ODE rješavače.
- Nudi različite funkcije za obradu signala, slike i podataka.
- Podržava NumPy i Matplot.
Zaključak
Sada biste trebali imati dobru ideju o alatima za prediktivnu analitiku otvorenog koda, njihovim primjenama i načinu na koji koriste napredne tehnike za predviđanje putem podataka.
Svi navedeni alati potpuno su besplatni za korištenje i dostupni svima. Ako ste već koristili ove alate, javite nam svoje iskustvo u komentarima.
Ostavi odgovor