אם אתה חובב למידת מכונה, בינה מלאכותית או מדעי המחשב, אתה כנראה מבין את הרעיון והצורך בנתונים שיעזרו לשפר מערכת או שירות נתון.
ענקיות טכנולוגיה וחברות רב לאומיות עושות שימוש בכמויות גדולות של נתונים כדי לשפר את חווית הלקוח ואת איכות השירות הכוללת שלהם על ידי אימוץ טכניקות מתקדמות של בינה עסקית כדי להבין את הנתונים שלהם. אחת הטכניקות המתפתחות והחשובות ביותר מכונה ניתוח חיזוי.
מאמר זה עובר על הרעיון של כלי ניתוח חזויים, היישום שלהם ומספר דוגמאות של קוד פתוח כלים שאתה יכול להשתמש בהם!
מהם כלי ניתוח חזוי?
כלי ניתוח חיזוי הם תוכנות הקובעות דפוסים ומגמות על ידי ניתוח והפקת מידע ממערך נתונים קיים. כלים אלה עושים שימוש במגוון טכניקות סטטיסטיות כולל כריית נתונים, מודלים חזויים ולמידת מכונה כדי לנתח את הנתונים הנתונים ולבצע תחזיות.
ניתן להשתמש בכלים אלה כדי להבין את דפוסי התנהגות הצרכנים ומגמות קודמות כדי ליצור תוכנית למשך זמן מסוים כדי להגדיל את הרווחיות וההצלחה של שירות נתון.
יישומים של אנליטיקס חזוי
ישנם יישומים רבים של כלי ניתוח חזויים הנעים על פני מספר תחומים, כולל:
מסחר אלקטרוני
- ניתוח נתוני לקוחות לקבוצות על סמך העדפות הקנייה שלהם ולאחר מכן חיזוי הסבירות של קבוצות אלו לרכוש מוצרים.
- חיזוי החזר ההשקעה (ROI) של קמפיינים שיווקיים ממוקדים.
- איסוף נתונים מחנויות מקוונות אופנתיות כמו Amazon Marketplace.
שיווק במידה חברתית
- תכנון סוג וסוג התוכן לפרסום.
- חיזוי היום והשעה הטובים ביותר לפרסום התוכן הנתון.
- טיפול ב-Google Ads ופרסומות באופן כללי.
בנקים וביטוח
- הבנת דירוג האשראי.
- זיהוי פעולות הונאה.
בריאות
- ניטור בריאות באופן כללי.
- זיהוי סימנים מוקדמים לבעיות בריאותיות אצל אדם.
ייצור
- ניהול מלאי ושרשרת אספקה.
- סיוע בתהליך המשלוח וההגשמה.
כלי ניתוח חיזוי בקוד פתוח
1. כריית נתונים אורנג'
Orange הוא כלי להדמיה וניתוח נתונים המבצע ניתוח חזוי באמצעות תכנות ויזואלי או פייתון סקריפטים. ערכת כלים זו מיובאת כספריית Python וכוללת רכיבים עבור למידת מכונה, ביואינפורמטיקה, כריית טקסטים ומאפיינים אנליטיים אחרים של נתונים.
תכונות עיקריות
- אינטרקטיווי נתונים להדמיה ותכונות ייצוג גרפי.
- כולל תכנות ויזואלי.
- גרפי מבוסס קנבס ממשק משתמש (GUI) מקל על השימוש למתחילים.
- מסוגל לבצע ניתוח נתונים פשוט ומורכב.
2. האנקונדה
פלטפורמת הפצה למדעי נתונים בקוד פתוח של Python ו-R עם למעלה מ-250 חבילות פופולריות שונות המשמשות לניהול ופריסה של חבילות פשוטות. הפצה זו עושה שימוש במדעי הנתונים, למידת מכונה יישומים, ועיבוד נתונים בקנה מידה גדול לביצוע ניתוח חזוי.
תכונות עיקריות
- ניתוח מתקדם, שימוש בזרימות עבודה ואינטראקציה עם נתונים.
- חבר את כל מקורות הנתונים כדי להפיק את מירב הערך מהנתונים.
- צור מודלים אנליטיים חזויים עם Python, R ו- מחברות Jupyter.
- שלב את המודלים האנליטיים החזויים שלך באפליקציות אינטרנט אינטליגנטיות והדמיות אינטראקטיביות.
- שיתוף פעולה בין צוותי מדעי הנתונים שלמים באמצעות Anaconda.
3. R סביבת תוכנה
סביבת R משמשת עבור מחשוב סטטיסטי וגרפיקה. הוא מרכיב ופועל על מגוון מערכות הפעלה כולל UNIX, Windows ו-MAC OS. בסביבה זו יש אוסף גדול של כלי ביניים לניתוח נתונים ותצוגה גרפית של ניתוח נתונים.
תכונות עיקריות
- כולל מגוון מודלים סטטיסטיים וטכניקות גרפיות לניתוח חזוי.
- מתקני טיפול ואחסון נתונים יעילים.
- חבילת אופרטורים לחישובי מערכי נתונים מורכבים וניתוח סטטיסטי.
- תמיכה זמינה באופן מקוון מקהילת R.
4. סקיקיט-למד
זוהי ספריית Machine Learning עבור שפת התכנות Python. הוא כולל אלגוריתמים שונים של סיווג, רגרסיה ואשכולות כולל מכונות תמיכת וקטור (SVMs), יערות אקראיים ו-k-means clustering שהם מאוד שימושיים עבור דוגמנות חזויה. עם זאת, נדרש ידע מתקדם בתכנות כדי להיות מסוגל לבצע ניתוח חזוי באמצעות Scikit-Learn.
תכונות עיקריות
- טיפול מתקדם בנתונים כולל הצגת נתונים בצורה ויזואלית וטבלאית, סידור נתונים למטריצות תכונה או לוקטורי יעד.
- מספר מודלים של סיווג, רגרסיה ואשכול זמינים לניתוח חזוי.
- מדדי דיוק מרובים לבדיקת ביצועי מודל חזוי.
5. Weka Data Mining
Weka הוא אוסף של אלגוריתמים של Machine Learning עבור משימות דוגמנות חזוי שנכתבו ב-Java. ניתן להחיל אלגוריתמים אלה על הנתונים שלך ישירות או לקרוא אותם באמצעות Javascript. שיטות ניתוח הנתונים שמספקת Weka כוללות טכניקות כריית נתונים, עיבוד מקדים וטכניקות הדמיה. Weka גם עושה שימוש במודלים של סיווג, רגרסיה ואשכולות לניתוח חיזוי.
תכונות עיקריות
- טכניקות עיבוד מקדים והדמיה של נתונים.
- אלגוריתמים לסיווג נתונים, רגרסיה ואשכולות.
- כללי אסוציאציה נרחבים לניבוי מגמות בנתונים.
- תוכנה ניידת וידידותית לשטח זיכרון.
6. אפאצ'י מהוט
סביבת ומסגרת תכנות פשוטה וניתנת להרחבה לבניית אלגוריתמים של Machine Learning ניתנים להרחבה וביצועים. הסביבה כוללת מספר אלגוריתמים מוכנים מראש של Scala, Apache Spark ו- Apache Flint. סביבה זו משתמשת ב- Samsara, ניסוי מתמטי וקטור הדומה לשפת R הפועלת בקנה מידה.
תכונות עיקריות
- סינון שיתופי לבניית מערכות המלצות.
- אלגוריתמים של אשכול וסיווג למידול חזוי.
- תומך בתזמון ערכות פריטים תכופות עבור חילוץ נתונים מתקדם.
- אופרטור אלגברה לינארית ומייעל אלגברה מבוזרת לניתוח סטטיסטי מתקדם.
- בונה אלגוריתמים ניתנים להרחבה לניתוח חזוי.
7. גנו אוקטבה
תוכנה זו מייצגת שפה ברמה גבוהה המיועדת לחישובים מספריים. לתוכנה זו יש תחביר רב עוצמה בעל אוריינטציה מתמטית עם כלי ציור והדמיה מובנים לניתוח נתונים מתקדם. GNU Octave תואם עם סקריפטים ומערכות הפעלה MATLAB כולל GNU/Linux, MAC OS ו-Windows.
תכונות עיקריות
- כלי צילום והדמיה של נתונים 2D/3D מובנים.
- תומך במספר חבילות סטטיסטיות של GNU לניתוח נתונים.
- עושה שימוש במודל חיזוי מונחה מתמטיקה.
- יכולת להפעיל מודלים חזויים של MATLAB ואלגוריתמים של Machine Learning.
8. SciPy
אוסף של תוכנות מבוססות Python בקוד פתוח המשמשות למחשוב טכני ומדעי. SciPy כולל חבילות ליבה המספקות כלי מחשוב עבור Python. הוא עושה שימוש בטכניקות מתקדמות לטיפול בנתונים ובמודלים חזויים, כולל k שכן הקרוב ביותר, יער אקראי, ו רשתות עצביות.
SciPy זמין בתור א ספריית פייתון בהפצות Python רבות והיא חבילה ב-Anaconda.
תכונות עיקריות
- מודולים לאופטימיזציה, אלגברה לינארית, אינטגרציה, אינטרפולציה, פונקציות מיוחדות, פותרי FFT ו-ODE.
- מציע פונקציות שונות לעיבוד אותות, תמונה ונתונים.
- תומך ב-NumPy וב-Matplot.
סיכום
כעת אמור להיות לך מושג טוב לגבי כלי ניתוח חזויים בקוד פתוח, היישומים שלהם, וכיצד הם עושים שימוש בטכניקות מתקדמות לביצוע תחזיות באמצעות נתונים.
כל הכלים המוזכרים הם לגמרי בחינם לשימוש וזמינים לכולם. אם השתמשת בכלים אלה בעבר, ספר לנו על החוויה שלך בתגובות.
השאירו תגובה