Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Jika Anda seorang Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, atau penggemar ilmu komputer, Anda mungkin memahami konsep dan kebutuhan data untuk membantu meningkatkan sistem atau layanan tertentu.
Raksasa teknologi dan perusahaan multinasional memanfaatkan volume data yang besar untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan kualitas layanan mereka secara keseluruhan dengan mengadopsi teknik canggih intelijen bisnis untuk memahami data mereka. Salah satu teknik yang muncul dan paling penting disebut sebagai analitik prediktif.
Artikel ini membahas ide alat analisis prediktif, aplikasinya, dan sejumlah contoh open-source alat yang dapat Anda gunakan!
Apa itu Alat Analisis Prediktif?
Alat analisis prediktif adalah perangkat lunak yang menentukan pola dan tren dengan menganalisis dan mengekstrak informasi dari kumpulan data yang ada. Alat-alat ini menggunakan berbagai teknik statistik termasuk penambangan data, pemodelan prediktif, dan Pembelajaran Mesin untuk menganalisis data yang diberikan dan membuat prediksi.
Alat-alat ini dapat digunakan untuk memahami pola perilaku konsumen dan tren sebelumnya untuk membuat rencana untuk durasi waktu tertentu guna meningkatkan profitabilitas dan keberhasilan layanan yang diberikan.
Aplikasi Analisis Prediktif
Ada banyak aplikasi alat analisis prediktif yang mencakup sejumlah bidang, termasuk:
E-commerce
- Menganalisis data pelanggan untuk mengelompokkan orang berdasarkan preferensi pembelian mereka dan kemudian memprediksi kemungkinan kelompok tersebut untuk membeli produk.
- Memprediksi Pengembalian Investasi (ROI) dari kampanye pemasaran yang ditargetkan.
- Mengumpulkan data dari toko online trendi seperti Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Merencanakan jenis dan jenis konten yang akan diposting.
- Memprediksi hari dan waktu terbaik untuk memposting konten yang diberikan.
- Menangani Google Ads dan iklan pada umumnya.
Perbankan dan Asuransi
- Mencari tahu peringkat kredit.
- Mengidentifikasi kegiatan penipuan.
Kesehatan
- Memantau kesehatan secara umum.
- Mengidentifikasi tanda-tanda awal masalah kesehatan pada individu.
Manufaktur
- Mengelola persediaan dan rantai pasokan.
- Membantu dalam proses pengiriman dan pemenuhan.
Alat Analisis Prediktif Sumber Terbuka
1. Penambangan Data Oranye
Orange adalah visualisasi data dan alat analisis yang melakukan analisis prediktif melalui pemrograman visual atau skrip Python. Toolkit ini diimpor sebagai pustaka Python dan menyertakan komponen untuk Pembelajaran mesin, bioinformatika, penambangan teks, dan karakteristik analitik data lainnya.
Fitur Utama
- Interaktif visualisasi data dan fitur representasi grafis.
- Termasuk pemrograman visual.
- Grafis berbasis kanvas User Interface (GUI) membuatnya mudah digunakan untuk pemula.
- Mampu menjalankan analisis data sederhana dan kompleks.
2. Anaconda
Platform distribusi Python dan R ilmu data open-source dengan lebih dari 250 paket populer berbeda yang digunakan hanya untuk manajemen dan penerapan paket. Distribusi ini memanfaatkan ilmu data, Pembelajaran mesin aplikasi, dan pemrosesan data skala besar untuk melakukan analisis prediktif.
Fitur Utama
- Analitik tingkat lanjut, penggunaan alur kerja, dan interaksi data.
- Hubungkan semua sumber data untuk mengekstrak nilai terbanyak dari data.
- Buat model analitik prediktif dengan Python, R, dan Notebook Jupyter.
- Integrasikan model analitik prediktif Anda ke dalam aplikasi web cerdas dan visualisasi interaktif.
- Berkolaborasi di seluruh tim ilmu data menggunakan Anaconda.
3. Lingkungan Perangkat Lunak R
Lingkungan R digunakan untuk komputasi statistik dan grafik. Ini mengkompilasi dan berjalan pada berbagai sistem operasi termasuk UNIX, Windows, dan MAC OS. Lingkungan ini memiliki banyak koleksi alat perantara untuk analitik data dan tampilan grafis analitik data.
Fitur Utama
- Termasuk berbagai model statistik dan teknik grafis untuk analisis prediktif.
- Fasilitas penanganan dan penyimpanan data yang efektif.
- Serangkaian operator untuk perhitungan array data yang kompleks dan analitik statistik.
- Dukungan tersedia secara online dari komunitas R.
4. Scikit-Belajar
Ini adalah library Machine Learning untuk bahasa pemrograman Python. Ini mencakup berbagai klasifikasi, regresi, dan algoritma pengelompokan termasuk Support Vector Machines (SVMs), hutan acak, dan pengelompokan k-means yang sangat berguna untuk pemodelan prediktif. Namun, pengetahuan pemrograman tingkat lanjut diperlukan untuk dapat melakukan analisis prediktif menggunakan Scikit-Learn.
Fitur Utama
- Penanganan data tingkat lanjut termasuk menampilkan data dalam bentuk visual dan tabular, mengatur data ke dalam matriks fitur atau vektor target.
- Sejumlah model klasifikasi, regresi, dan pengelompokan tersedia untuk analisis prediktif.
- Beberapa metrik akurasi untuk menguji kinerja model prediktif.
5. Penambangan Data Weka
Weka adalah kumpulan algoritma Machine Learning untuk tugas pemodelan prediktif yang ditulis dalam Java. Algoritme ini dapat diterapkan ke data Anda secara langsung atau dipanggil menggunakan Javascript. Metode analisis data yang disediakan oleh Weka meliputi teknik data mining, preprocessing, dan visualisasi. Weka juga menggunakan model klasifikasi, regresi, dan pengelompokan untuk analisis prediktif.
Fitur Utama
- Teknik preprocessing dan visualisasi data.
- Klasifikasi data, regresi, dan algoritma clustering.
- Aturan asosiasi yang luas untuk memprediksi tren dalam data.
- Perangkat lunak ramah-ruang portabel dan memori.
6. Apache mahout
Lingkungan dan kerangka kerja pemrograman yang sederhana dan dapat diperluas untuk membangun algoritme Pembelajaran Mesin yang skalabel dan berkinerja baik. Lingkungan mencakup sejumlah algoritma Scala, Apache Spark, dan Apache Flint yang sudah dibuat sebelumnya. Lingkungan ini menggunakan Samsara, eksperimen matematika vektor yang mirip dengan bahasa R yang bekerja pada skala.
Fitur Utama
- Penyaringan kolaboratif untuk membangun sistem rekomendasi.
- Algoritma pengelompokan dan klasifikasi untuk pemodelan prediktif.
- Mendukung pengaturan waktu item yang sering untuk ekstraksi data tingkat lanjut.
- Operator aljabar linier dan pengoptimal aljabar terdistribusi untuk analisis statistik tingkat lanjut.
- Membangun algoritme yang dapat diskalakan untuk analitik prediktif.
7. GNU Octave
Perangkat lunak ini mewakili bahasa tingkat tinggi yang ditujukan untuk perhitungan numerik. Perangkat lunak ini memiliki sintaks berorientasi matematika yang kuat dengan alat plot dan visualisasi bawaan untuk analitik data tingkat lanjut. GNU Octave kompatibel dengan skrip MATLAB dan sistem operasi termasuk GNU/Linux, MAC OS, dan Windows.
Fitur Utama
- Alat plotting dan visualisasi data 2D/3D bawaan.
- Mendukung sejumlah paket statistik GNU untuk analisis data.
- Memanfaatkan pemodelan prediktif berorientasi matematika.
- Kemampuan untuk menjalankan model prediksi MATLAB dan algoritma Machine Learning.
8. SciPy
Kumpulan perangkat lunak berbasis Python sumber terbuka yang digunakan untuk komputasi teknis dan ilmiah. SciPy menampilkan paket inti yang menyediakan alat komputasi untuk Python. Itu menggunakan teknik penanganan data canggih dan model prediktif termasuk k tetangga terdekat, hutan acak, dan jaringan saraf.
SciPy tersedia sebagai Pustaka Python di banyak distribusi Python dan merupakan paket di Anaconda.
Fitur Utama
- Modul untuk optimasi, aljabar linier, integrasi, interpolasi, fungsi khusus, FFT, dan pemecah ODE.
- Menawarkan berbagai fungsi untuk sinyal, gambar, dan pemrosesan data.
- Mendukung NumPy dan Matplot.
Kesimpulan
Anda sekarang harus memiliki ide yang bagus tentang alat analisis prediktif open source, aplikasinya, dan bagaimana mereka menggunakan teknik lanjutan untuk membuat prediksi melalui data.
Semua alat yang disebutkan benar-benar gratis untuk digunakan dan tersedia untuk semua orang. Jika Anda pernah menggunakan alat ini sebelumnya, beri tahu kami tentang pengalaman Anda di komentar.
Tinggalkan Balasan