Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Եթե դուք մեքենայական ուսուցման, արհեստական ինտելեկտի կամ համակարգչային գիտության սիրահար եք, հավանաբար հասկանում եք տվյալների հայեցակարգը և անհրաժեշտությունը, որոնք կօգնեն բարելավել տվյալ համակարգը կամ ծառայությունը:
Տեխնոլոգիական հսկաները և բազմազգ ընկերությունները օգտագործում են մեծ ծավալի տվյալներ՝ բարելավելու հաճախորդների փորձը և նրանց ընդհանուր սպասարկման որակը՝ ընդունելով բիզնես ինտելեկտի առաջադեմ տեխնիկա՝ իրենց տվյալները հասկանալու համար: Առաջացող և ամենակարևոր մեթոդներից մեկը կոչվում է կանխատեսող վերլուծություն:
Այս հոդվածը վերաբերում է կանխատեսող վերլուծական գործիքների գաղափարին, դրանց կիրառմանը և մի շարք օրինակների բաց աղբյուր գործիքներ, որոնք դուք կարող եք օգտագործել!
Որո՞նք են կանխատեսող վերլուծության գործիքները:
Կանխատեսող վերլուծական գործիքները ծրագրային ապահովում են, որոնք որոշում են օրինաչափությունները և միտումները՝ վերլուծելով և արդյունահանելով տեղեկատվություն գոյություն ունեցող տվյալներից: Այս գործիքները օգտագործում են մի շարք վիճակագրական տեխնիկա, ներառյալ տվյալների արդյունահանումը, կանխատեսող մոդելավորումը և մեքենայական ուսուցումը` տվյալ տվյալները վերլուծելու և կանխատեսումներ կատարելու համար:
Այս գործիքները կարող են օգտագործվել սպառողների վարքագծի օրինաչափությունները և նախկին միտումները հասկանալու համար՝ որոշակի ժամանակի պլան ստեղծելու համար՝ տվյալ ծառայության շահութաբերությունն ու հաջողությունը բարձրացնելու համար:
Կանխատեսող վերլուծության կիրառություններ
Կան կանխատեսող վերլուծական գործիքների բազմաթիվ կիրառություններ, որոնք տատանվում են մի շարք ոլորտներում, այդ թվում՝
Էլեկտրոնային առեւտուր
- Հաճախորդների տվյալների վերլուծություն՝ մարդկանց խմբավորելու համար՝ հիմնվելով նրանց գնման նախասիրությունների վրա և այնուհետև կանխատեսել այս խմբերի կողմից ապրանքներ գնելու հավանականությունը:
- Նպատակային մարքեթինգային արշավների ներդրումների վերադարձի (ROI) կանխատեսում:
- Տվյալների հավաքագրում գերժամանակակից առցանց խանութներից, ինչպիսիք են Amazon Marketplace-ը:
Social Media Marketing
- Տեղադրելու համար բովանդակության տեսակը և տեսակը պլանավորելը:
- Տվյալ բովանդակությունը տեղադրելու լավագույն օրվա և ժամի կանխատեսում։
- Google-ի գովազդի և ընդհանրապես գովազդի կառավարում:
Բանկային եւ ապահովագրական
- Պարզելով վարկային վարկանիշները:
- Կեղծ գործողությունների բացահայտում.
Առողջապահություն
- Առողջության ընդհանուր մոնիտորինգ:
- Անհատի մոտ առողջական խնդիրների վաղ նշանների հայտնաբերում:
արտադրություն
- Գույքագրման և մատակարարման շղթաների կառավարում:
- Աջակցություն առաքման և կատարման գործընթացին:
Բաց կոդով կանխատեսող վերլուծության գործիքներ
1. Orange Data Mining
Orange-ը տվյալների վիզուալիզացիայի և վերլուծության գործիք է, որն իրականացնում է կանխատեսող վերլուծություն տեսողական ծրագրավորման կամ Python սկրիպտավորման միջոցով: Այս գործիքակազմը ներմուծված է որպես Python գրադարան և ներառում է բաղադրիչներ Machine Learning, բիոինֆորմատիկա, տեքստային մայնինգ և տվյալների վերլուծական այլ բնութագրեր։
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Ինտերակտիվ տվյալների վիզուալացում և գրաֆիկական ներկայացման առանձնահատկությունները:
- Ներառում է տեսողական ծրագրավորում։
- Կտավի վրա հիմնված գրաֆիկական User Interface (GUI) հեշտացնում է այն օգտագործել սկսնակների համար:
- Տվյալների պարզ և բարդ վերլուծություն կատարելու ունակություն:
2. ANACONDA
Բաց կոդով տվյալների գիտության Python և R բաշխման հարթակ՝ ավելի քան 250 տարբեր հանրաճանաչ փաթեթներով, որոնք օգտագործվում են պարզապես փաթեթների կառավարման և տեղակայման համար: Այս բաշխումն օգտագործում է տվյալների գիտությունը, Machine Learning հավելվածներ և տվյալների լայնածավալ մշակում՝ կանխատեսող վերլուծություններ կատարելու համար:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Ընդլայնված վերլուծություն, աշխատանքային հոսքերի օգտագործում և տվյալների փոխազդեցություն:
- Միացրեք տվյալների բոլոր աղբյուրները՝ տվյալներից առավելագույն արժեք հանելու համար:
- Ստեղծեք կանխատեսող վերլուծական մոդելներ Python-ի, R-ի և Յուպիերային նոթատետրեր.
- Ինտեգրեք ձեր կանխատեսող վերլուծական մոդելները խելացի վեբ հավելվածների և ինտերակտիվ վիզուալիզացիաների մեջ:
- Համագործակցեք տվյալների գիտության ամբողջ թիմերի հետ՝ օգտագործելով Anaconda:
3. R Ծրագրային միջավայր
R միջավայրը օգտագործվում է վիճակագրական հաշվարկների և գրաֆիկայի համար: Այն հավաքում և աշխատում է մի շարք օպերացիոն համակարգերի վրա, ներառյալ UNIX, Windows և MAC OS: Այս միջավայրն ունի տվյալների վերլուծության և տվյալների վերլուծության գրաֆիկական ցուցադրման միջանկյալ գործիքների մեծ հավաքածու:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Ներառում է մի շարք վիճակագրական մոդելներ և գրաֆիկական տեխնիկա կանխատեսող վերլուծության համար:
- Արդյունավետ տվյալների մշակման և պահպանման միջոցներ:
- Օպերատորների հավաքածու՝ տվյալների բարդ զանգվածի հաշվարկների և վիճակագրական վերլուծության համար:
- Աջակցություն առցանց հասանելի է R համայնքից:
4. Scikit-Իմացեք
Սա Machine Learning գրադարան է Python ծրագրավորման լեզվի համար: Այն ներառում է տարբեր դասակարգման, ռեգրեսիայի և կլաստերավորման ալգորիթմներ, ներառյալ Աջակցող վեկտորային մեքենաները (SVMs), պատահական անտառները և k-միջոցների կլաստերավորումը, որոնք շատ օգտակար են կանխատեսող մոդելավորման համար: Այնուամենայնիվ, ծրագրավորման առաջադեմ գիտելիքներ են պահանջվում Scikit-Learn-ի միջոցով կանխատեսող վերլուծություններ իրականացնելու համար:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Տվյալների առաջադեմ մշակումը ներառում է տվյալների ցուցադրումը տեսողական և աղյուսակային տեսքով, տվյալների դասավորությունը հատկանիշի մատրիցների կամ թիրախային վեկտորների մեջ:
- Կանխատեսող վերլուծության համար մատչելի դասակարգման, ռեգրեսիայի և կլաստերավորման մի շարք մոդելներ:
- Բազմաթիվ ճշգրտության չափումներ՝ կանխատեսող մոդելի կատարումը ստուգելու համար:
5. Weka Data Mining
Weka-ն Java-ով գրված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների հավաքածու է կանխատեսող մոդելավորման առաջադրանքների համար: Այս ալգորիթմները կարող են ուղղակիորեն կիրառվել ձեր տվյալների վրա կամ զանգահարել Javascript-ի միջոցով: Weka-ի կողմից տրամադրված տվյալների վերլուծության մեթոդները ներառում են տվյալների արդյունահանման, նախնական մշակման և վիզուալացման տեխնիկա: Weka-ն նաև օգտագործում է դասակարգման, ռեգրեսիայի և կլաստերավորման մոդելները կանխատեսող վերլուծության համար:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Տվյալների նախնական մշակման և արտացոլման տեխնիկա:
- Տվյալների դասակարգում, ռեգրեսիա և կլաստերավորման ալգորիթմներ:
- Ընդարձակ ասոցիացիայի կանոններ՝ տվյալների տենդենցները կանխատեսելու համար:
- Դյուրակիր և հիշողության համար հարմար ծրագրակազմ:
6. Apache mahout
Պարզ և ընդարձակելի ծրագրավորման միջավայր և շրջանակ՝ մասշտաբային և արդյունավետ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ ստեղծելու համար: Շրջակա միջավայրը ներառում է մի շարք նախապես պատրաստված Scala, Apache Spark և Apache Flint ալգորիթմներ: Այս միջավայրը օգտագործում է Samsara, վեկտորային մաթեմատիկական փորձարկում, որը նման է R լեզվին, որն աշխատում է մասշտաբով:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Համատեղ զտում առաջարկությունների համակարգեր ստեղծելու համար:
- Կլաստերավորման և դասակարգման ալգորիթմներ կանխատեսող մոդելավորման համար:
- Աջակցում է տարրերի հաճախակի ժամանակացույցը առաջադեմ տվյալների արդյունահանման համար:
- Գծային հանրահաշիվ օպերատոր և բաշխված հանրահաշվի օպտիմիզատոր առաջադեմ վիճակագրական վերլուծության համար:
- Կառուցում է մասշտաբային ալգորիթմներ կանխատեսող վերլուծության համար:
7. GNU Octave
Այս ծրագիրը ներկայացնում է բարձր մակարդակի լեզու, որը նախատեսված է թվային հաշվարկների համար: Այս ծրագրաշարն ունի մաթեմատիկական ուղղվածություն ունեցող հզոր շարահյուսություն՝ ներկառուցված գծագրման և վիզուալիզացիայի գործիքներով՝ տվյալների առաջադեմ վերլուծության համար: GNU Octave-ը համատեղելի է MATLAB սկրիպտների և օպերացիոն համակարգերի հետ, ներառյալ GNU/Linux, MAC OS և Windows:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Ներկառուցված 2D/3D տվյալների գծագրման և արտացոլման գործիքներ:
- Աջակցում է մի շարք GNU վիճակագրական փաթեթներ տվյալների վերլուծության համար:
- Օգտագործում է մաթեմատիկայի վրա հիմնված կանխատեսող մոդելավորում:
- MATLAB կանխատեսող մոդելներ և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ գործարկելու ունակություն:
8. SciPy
Բաց կոդով Python-ի վրա հիմնված ծրագրաշարի հավաքածու, որն օգտագործվում է տեխնիկական և գիտական հաշվարկների համար: SciPy-ն ունի հիմնական փաթեթներ, որոնք ապահովում են Python-ի հաշվողական գործիքներ: Այն օգտագործում է տվյալների մշակման առաջադեմ տեխնիկա և կանխատեսող մոդելներ, ներառյալ k ամենամոտ հարևանը, պատահական անտառը և նյարդային ցանցեր.
SciPy-ը հասանելի է որպես ա Python գրադարան Python-ի բազմաթիվ բաշխումներում և փաթեթ է Անակոնդայում:
Հիմնական առանձնահատկությունները
- Օպտիմալացման, գծային հանրահաշվի, ինտեգրման, ինտերպոլացիայի, հատուկ գործառույթների, FFT և ODE լուծիչների մոդուլներ:
- Առաջարկում է ազդանշանի, պատկերի և տվյալների մշակման տարբեր գործառույթներ:
- Աջակցում է NumPy-ին և Matplot-ին:
Եզրափակում
Այժմ դուք պետք է լավ պատկերացնեք բաց կոդով կանխատեսող վերլուծական գործիքների, դրանց կիրառությունների և այն մասին, թե ինչպես են նրանք օգտագործում առաջադեմ տեխնիկան տվյալների միջոցով կանխատեսումներ անելու համար:
Նշված բոլոր գործիքները լիովին անվճար են օգտագործման համար և հասանելի բոլորին։ Եթե նախկինում օգտագործել եք այս գործիքները, տեղեկացրեք մեզ ձեր փորձի մասին մեկնաբանություններում:
Թողնել գրառում