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Se sei un appassionato di Machine Learning, Intelligenza Artificiale o informatica, probabilmente conosci il concetto e hai bisogno di dati per migliorare un determinato sistema o servizio.
I giganti della tecnologia e le multinazionali utilizzano grandi volumi di dati per migliorare l'esperienza del cliente e la qualità complessiva del servizio adottando tecniche avanzate di business intelligence per dare un senso ai propri dati. Una delle tecniche emergenti e più importanti è denominata analisi predittiva.
Questo articolo esamina l'idea di strumenti di analisi predittiva, la loro applicazione e una serie di esempi di open-source strumenti che puoi usare!
Cosa sono gli strumenti di analisi predittiva?
Gli strumenti di analisi predittiva sono software che determinano modelli e tendenze analizzando ed estraendo informazioni da un set di dati esistente. Questi strumenti utilizzano una varietà di tecniche statistiche tra cui data mining, modellazione predittiva e Machine Learning per analizzare i dati forniti e fare previsioni.
Questi strumenti possono essere utilizzati per dare un senso ai modelli di comportamento dei consumatori e alle tendenze precedenti per creare un piano per un periodo di tempo specifico per aumentare la redditività e il successo di un determinato servizio.
Applicazioni di analisi predittiva
Esistono molte applicazioni degli strumenti di analisi predittiva che spaziano in diversi campi, tra cui:
E-commerce
- Analizzare i dati dei clienti per raggruppare le persone in base alle loro preferenze di acquisto e quindi prevedere la probabilità che questi gruppi acquistino prodotti.
- Prevedere il ritorno dell'investimento (ROI) di campagne di marketing mirate.
- Raccolta di dati da negozi online alla moda come Amazon Marketplace.
Social media marketing
- Pianificazione del tipo e del tipo di contenuto da pubblicare.
- Prevedere il giorno e l'ora migliori per pubblicare il contenuto indicato.
- Gestione di Google Ads e pubblicità in genere.
Banche e Assicurazioni
- Capire i rating di credito.
- Individuazione di attività fraudolente.
Sistema Sanitario
- Monitoraggio della salute in generale.
- Identificare i primi segni di problemi di salute in un individuo.
Produzione
- Gestione dell'inventario e delle catene di approvvigionamento.
- Aiutare nel processo di spedizione e di evasione.
Strumenti di analisi predittiva open source
1. Data mining arancione
Orange è uno strumento di visualizzazione e analisi dei dati che esegue analisi predittive attraverso la programmazione visiva o lo scripting Python. Questo toolkit viene importato come libreria Python e include componenti per machine Learning, bioinformatica, estrazione di testo e altre caratteristiche di analisi dei dati.
Funzionalità principali
- Interactive visualizzazione dati e caratteristiche di rappresentazione grafica.
- Include programmazione visiva.
- Grafica basata su tela Interfaccia utente (GUI) lo rende facile da usare per i principianti.
- In grado di eseguire analisi di dati semplici e complesse.
2. Anaconda
Una piattaforma di distribuzione Python e R open source per la scienza dei dati con oltre 250 diversi pacchetti popolari utilizzati per gestire e distribuire semplicemente i pacchetti. Questa distribuzione fa uso della scienza dei dati, machine Learning applicazioni ed elaborazione dati su larga scala per eseguire analisi predittive.
Funzionalità principali
- Analisi avanzate, utilizzo dei flussi di lavoro e interazione dei dati.
- Connetti tutte le origini dati per estrarre il massimo valore dai dati.
- Crea modelli analitici predittivi con Python, R e Taccuini Jupyter.
- Integra i tuoi modelli analitici predittivi in app Web intelligenti e visualizzazioni interattive.
- Collabora tra interi team di data science utilizzando Anaconda.
3. Ambiente software R
L'ambiente R viene utilizzato per il calcolo statistico e la grafica. Compila e funziona su una varietà di sistemi operativi tra cui UNIX, Windows e MAC OS. Questo ambiente dispone di un'ampia raccolta di strumenti intermedi per l'analisi dei dati e la visualizzazione grafica dell'analisi dei dati.
Funzionalità principali
- Include una varietà di modelli statistici e tecniche grafiche per l'analisi predittiva.
- Efficace gestione dei dati e strutture di archiviazione.
- Una suite di operatori per calcoli complessi di array di dati e analisi statistiche.
- Supporto disponibile online dalla community R.
4. Scikit-Impara
Questa è una libreria di Machine Learning per il linguaggio di programmazione Python. Include vari algoritmi di classificazione, regressione e clustering, tra cui Support Vector Machines (SVM), foreste casuali e clustering k-means che sono molto utili per la modellazione predittiva. Tuttavia, sono necessarie conoscenze di programmazione avanzate per poter eseguire analisi predittive utilizzando Scikit-Learn.
Funzionalità principali
- La gestione avanzata dei dati include la visualizzazione dei dati in forma visiva e tabellare, l'organizzazione dei dati in matrici di caratteristiche o vettori di destinazione.
- Numerosi modelli di classificazione, regressione e clustering disponibili per l'analisi predittiva.
- Metriche di accuratezza multiple per testare le prestazioni del modello predittivo.
5. Estrazione di dati Weka
Weka è una raccolta di algoritmi di Machine Learning per attività di modellazione predittiva scritti in Java. Questi algoritmi possono essere applicati direttamente ai tuoi dati o richiamati utilizzando Javascript. I metodi di analisi dei dati forniti da Weka includono tecniche di data mining, preelaborazione e visualizzazione. Weka utilizza anche modelli di classificazione, regressione e clustering per l'analisi predittiva.
Funzionalità principali
- Tecniche di preelaborazione e visualizzazione dei dati.
- Algoritmi di classificazione, regressione e clustering dei dati.
- Regole di associazione estese per prevedere le tendenze nei dati.
- Software portatile e poco ingombrante.
6. Apache mahout
Un ambiente di programmazione semplice ed estensibile e un framework per la creazione di algoritmi di Machine Learning scalabili e performanti. L'ambiente include una serie di algoritmi Scala, Apache Spark e Apache Flint predefiniti. Questo ambiente utilizza Samsara, una sperimentazione di matematica vettoriale simile al linguaggio R che funziona su larga scala.
Funzionalità principali
- Filtraggio collaborativo per creare sistemi di raccomandazione.
- Algoritmi di clustering e classificazione per la modellazione predittiva.
- Supporta i tempi frequenti degli insiemi di elementi per l'estrazione avanzata dei dati.
- Operatore di algebra lineare e ottimizzatore di algebra distribuita per analisi statistiche avanzate.
- Crea algoritmi scalabili per l'analisi predittiva.
7. GNU Octave
Questo software rappresenta un linguaggio di alto livello destinato ai calcoli numerici. Questo software ha una potente sintassi orientata alla matematica con strumenti di visualizzazione e tracciatura integrati per analisi avanzate dei dati. GNU Octave è compatibile con gli script MATLAB e i sistemi operativi inclusi GNU/Linux, MAC OS e Windows.
Funzionalità principali
- Strumenti di visualizzazione e tracciatura di dati 2D/3D integrati.
- Supporta una serie di pacchetti statistici GNU per l'analisi dei dati.
- Fa uso di modelli predittivi orientati alla matematica.
- Capacità di eseguire modelli predittivi MATLAB e algoritmi di Machine Learning.
8. SciPy
Una raccolta di software open source basato su Python utilizzato per l'informatica tecnica e scientifica. SciPy include pacchetti di base che forniscono strumenti informatici per Python. Fa uso di tecniche avanzate di gestione dei dati e modelli predittivi tra cui k vicino più vicino, foresta casuale e reti neurali.
SciPy è disponibile come Libreria Python in molte distribuzioni Python ed è un pacchetto in Anaconda.
Funzionalità principali
- Moduli per ottimizzazione, algebra lineare, integrazione, interpolazione, funzioni speciali, risolutori FFT e ODE.
- Offre varie funzioni per il segnale, l'immagine e l'elaborazione dei dati.
- Supporta NumPy e Matplot.
Conclusione
Ora dovresti avere una buona idea degli strumenti di analisi predittiva open source, delle loro applicazioni e di come utilizzano tecniche avanzate per fare previsioni attraverso i dati.
Tutti gli strumenti citati sono completamente gratuiti e disponibili per tutti. Se hai già utilizzato questi strumenti in precedenza, facci sapere la tua esperienza nei commenti.
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