Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Ha Ön a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia vagy a számítástechnika rajongója, akkor valószínűleg megérti a fogalmat és az adatok szükségességét egy adott rendszer vagy szolgáltatás fejlesztéséhez.
A technológiai óriáscégek és a multinacionális vállalatok nagy mennyiségű adatot használnak fel az ügyfelek élményének és szolgáltatásuk általános minőségének javítására azáltal, hogy az üzleti intelligencia fejlett technikáit alkalmazzák adataik értelmezésére. Az egyik feltörekvő és legfontosabb technikát prediktív analitikának nevezik.
Ez a cikk áttekinti a prediktív elemző eszközök ötletét, azok alkalmazását, és számos példát mutat rá nyílt forráskódú használható eszközöket!
Mik azok a prediktív analitikai eszközök?
A prediktív elemző eszközök olyan szoftverek, amelyek a mintákat és trendeket határozzák meg egy meglévő adatkészlet elemzésével és információinak kinyerésével. Ezek az eszközök számos statisztikai technikát használnak, beleértve az adatbányászatot, a prediktív modellezést és a gépi tanulást az adott adatok elemzéséhez és előrejelzések készítéséhez.
Ezek az eszközök felhasználhatók a fogyasztói magatartás mintáinak és a korábbi trendeknek a megértésére, és egy meghatározott időtartamra szóló tervet készíthetünk az adott szolgáltatás jövedelmezőségének és sikerének növelésére.
A prediktív elemzés alkalmazásai
A prediktív analitikai eszközöknek számos alkalmazása létezik, amelyek számos területen terjednek ki, többek között:
E-kereskedelem
- Az ügyfelek adatainak elemzése, hogy az embereket vásárlási preferenciáik alapján csoportosítsa, majd megjósolja, mekkora valószínűséggel vásárolnak termékeket.
- A célzott marketingkampányok befektetésarányos megtérülésének (ROI) előrejelzése.
- Adatgyűjtés olyan divatos online áruházakból, mint az Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- A közzétenni kívánt tartalom típusának és típusának megtervezése.
- Az adott tartalom közzétételének legjobb napjának és időpontjának előrejelzése.
- A Google hirdetések és általában a hirdetések kezelése.
Banki és biztosítási
- A hitelminősítések meghatározása.
- A csaló tevékenységek azonosítása.
Egészségügy
- Az egészség általános megfigyelése.
- Az egyén egészségügyi problémáinak korai jeleinek azonosítása.
Gyártás
- Készlet- és ellátási láncok kezelése.
- Segítségnyújtás a szállítási és teljesítési folyamatban.
Nyílt forráskódú prediktív elemzési eszközök
1. Orange Data Mining
Az Orange egy adatvizualizációs és -elemző eszköz, amely prediktív elemzést végez vizuális programozáson vagy Python-szkripteken keresztül. Ez az eszközkészlet Python-könyvtárként van importálva, és összetevőket tartalmaz a következőhöz Gépi tanulás, bioinformatika, szövegbányászat és egyéb adatelemzési jellemzők.
Főbb jellemzők
- interaktív adatmegjelenítés és grafikus megjelenítési funkciók.
- Tartalmazza a vizuális programozást.
- Vászon alapú grafika felhasználói felület (GUI) megkönnyíti a használatát a kezdők számára.
- Képes egyszerű és összetett adatelemzés végrehajtására.
2. Anakonda
Nyílt forráskódú adattudományi Python és R disztribúciós platform több mint 250 különböző népszerű csomaggal, amelyek egyszerű csomagkezelésre és telepítésre szolgálnak. Ez az elosztás az adattudományt használja, Gépi tanulás alkalmazások és nagyszabású adatfeldolgozás a prediktív elemzés végrehajtásához.
Főbb jellemzők
- Fejlett analitika, munkafolyamatok használata és adatinterakció.
- Csatlakoztassa az összes adatforrást, hogy a legtöbb értéket kinyerhesse az adatokból.
- Hozzon létre prediktív analitikai modelleket a Python, az R és a Jupyter Notebooks.
- Integrálja prediktív analitikai modelljeit intelligens webalkalmazásokba és interaktív vizualizációkba.
- Együttműködjön teljes adattudományi csapatokkal az Anaconda használatával.
3. R Szoftverkörnyezet
Az R környezetet statisztikai számításokhoz és grafikákhoz használják. Különféle operációs rendszereket fordít és futtat, köztük UNIX, Windows és MAC OS. Ez a környezet köztes eszközök széles gyűjteményével rendelkezik az adatelemzéshez és az adatelemzés grafikus megjelenítéséhez.
Főbb jellemzők
- Számos statisztikai modellt és grafikus technikát tartalmaz a prediktív elemzéshez.
- Hatékony adatkezelési és tárolási lehetőségek.
- Operátorcsomag összetett adattömb-számításokhoz és statisztikai elemzésekhez.
- A támogatás online elérhető az R közösségtől.
4. scikit-learn
Ez egy gépi tanulási könyvtár a Python programozási nyelvhez. Különféle osztályozási, regressziós és klaszterező algoritmusokat tartalmaz, beleértve a támogatási vektorgépeket (SVM), a véletlenszerű erdőket és a k-mean klaszterezést, amelyek nagyon hasznosak a prediktív modellezésben. Azonban fejlett programozási ismeretekre van szükség ahhoz, hogy a Scikit-Learn segítségével prediktív elemzéseket lehessen végezni.
Főbb jellemzők
- A fejlett adatkezelés magában foglalja az adatok vizuális és táblázatos formában történő megjelenítését, az adatok jellemző mátrixokba vagy célvektorokba rendezését.
- Számos osztályozási, regressziós és klaszterezési modell áll rendelkezésre a prediktív elemzéshez.
- Több pontossági mérőszám a prediktív modell teljesítményének teszteléséhez.
5. Weka adatbányászat
A Weka gépi tanulási algoritmusok gyűjteménye Java nyelven írt prediktív modellezési feladatokhoz. Ezek az algoritmusok közvetlenül alkalmazhatók az adatokra, vagy meghívhatók Javascript használatával. A Weka által biztosított adatelemzési módszerek közé tartozik az adatbányászat, az előfeldolgozás és a vizualizációs technikák. A Weka osztályozási, regressziós és klaszterezési modelleket is használ a prediktív elemzéshez.
Főbb jellemzők
- Adat-előfeldolgozási és vizualizációs technikák.
- Adatosztályozási, regressziós és klaszterezési algoritmusok.
- Kiterjedt asszociációs szabályok az adatok trendjeinek előrejelzésére.
- Hordozható és memóriabarát szoftver.
6. Apache mahout
Egyszerű és bővíthető programozási környezet és keretrendszer méretezhető és hatékony gépi tanulási algoritmusok készítéséhez. A környezet számos előre elkészített Scala, Apache Spark és Apache Flint algoritmust tartalmaz. Ez a környezet a Samsara-t, az R nyelvhez hasonló vektoros matematikai kísérletet használ, amely skálán működik.
Főbb jellemzők
- Együttműködési szűrés ajánlási rendszerek felépítéséhez.
- Klaszterezési és osztályozási algoritmusok prediktív modellezéshez.
- Támogatja a gyakori elemkészlet-időzítést a fejlett adatkinyeréshez.
- Lineáris algebra operátor és elosztott algebra optimalizáló a fejlett statisztikai elemzésekhez.
- Skálázható algoritmusokat hoz létre a prediktív elemzéshez.
7. GNU Octave
Ez a szoftver egy magas szintű nyelvet képvisel numerikus számításokhoz. Ez a szoftver hatékony matematikai szintaxissal rendelkezik, beépített ábrázoló és vizualizációs eszközökkel a fejlett adatelemzés érdekében. A GNU Octave kompatibilis a MATLAB szkriptekkel és operációs rendszerekkel, beleértve a GNU/Linuxot, a MAC OS-t és a Windowst.
Főbb jellemzők
- Beépített 2D/3D adatrajzoló és -vizualizációs eszközök.
- Számos GNU statisztikai csomagot támogat az adatelemzéshez.
- Matematikai orientált prediktív modellezést használ.
- Képes MATLAB prediktív modellek és gépi tanulási algoritmusok futtatására.
8. SciPy
Nyílt forráskódú Python-alapú szoftverek gyűjteménye, amelyeket műszaki és tudományos számítástechnikai célokra használnak. A SciPy olyan alapcsomagokat tartalmaz, amelyek számítási eszközöket biztosítanak a Python számára. Fejlett adatkezelési technikákat és prediktív modelleket használ, beleértve a k legközelebbi szomszédot, a véletlenszerű erdőt és neurális hálózatok.
A SciPy a Python könyvtár sok Python disztribúcióban, és egy csomag az Anacondában.
Főbb jellemzők
- Modulok optimalizáláshoz, lineáris algebra, integráció, interpoláció, speciális függvények, FFT és ODE megoldók.
- Különféle funkciókat kínál jel-, kép- és adatfeldolgozáshoz.
- Támogatja a NumPy-t és a Matplot-ot.
Következtetés
Most már rendelkeznie kell egy jó ötlettel a nyílt forráskódú prediktív elemző eszközökről, azok alkalmazásairól, és arról, hogyan használják fel a fejlett technikákat az adatokon keresztüli előrejelzések készítésére.
Az összes említett eszköz teljesen ingyenesen használható és mindenki számára elérhető. Ha már használta ezeket az eszközöket, ossza meg velünk tapasztalatait a megjegyzésekben.
Hagy egy Válaszol