機械学習、人工知能、またはコンピューターサイエンスの愛好家であれば、特定のシステムやサービスの改善に役立つデータの概念と必要性を理解していると思います。
テクノロジーの巨人や多国籍企業は、大量のデータを利用して、データを理解するためのビジネスインテリジェンスの高度な技術を採用することで、顧客体験とサービスの全体的な品質を向上させています。 新しく最も重要な手法のXNUMXつは、予測分析と呼ばれます。
この記事では、予測分析ツールのアイデア、それらのアプリケーション、および オープンソースの 使える道具!
予測分析ツールとは何ですか?
予測分析ツールは、既存のデータセットから情報を分析および抽出することによってパターンと傾向を判断するソフトウェアです。 これらのツールは、データマイニング、予測モデリング、機械学習などのさまざまな統計手法を利用して、特定のデータを分析し、予測を行います。
これらのツールを利用して、消費者の行動や以前の傾向のパターンを理解し、特定の期間の計画を作成して、特定のサービスの収益性と成功を高めることができます。
予測分析のアプリケーション
予測分析ツールには、次のような多くの分野にわたる多くのアプリケーションがあります。
E-コマース
- 顧客データを分析して、購入の好みに基づいて人々をグループ化し、次にこれらのグループが製品を購入する可能性を予測します。
- ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの投資収益率(ROI)を予測します。
- アマゾンマーケットプレイスのような流行のオンラインストアからデータを収集します。
Social Media Marketing
- 投稿するコンテンツの種類と種類を計画します。
- 特定のコンテンツを投稿するのに最適な日時を予測します。
- Google広告と広告の一般的な取り扱い。
銀行と保険
- 信用格付けを把握する。
- 不正行為の特定。
ヘルスケア
- 一般的な健康状態の監視。
- 個人の健康問題の初期兆候を特定する。
製造
- 在庫とサプライチェーンの管理。
- 出荷およびフルフィルメントプロセスを支援します。
オープンソースの予測分析ツール
1. オレンジデータマイニング
Orangeは、ビジュアルプログラミングまたはPythonスクリプトを介して予測分析を実行するデータ視覚化および分析ツールです。 このツールキットはPythonライブラリとしてインポートされ、次のコンポーネントが含まれています。 機械学習、バイオインフォマティクス、テキストマイニング、およびその他のデータ分析特性。
主な特徴
- 対話 データの可視化 およびグラフィック表現機能。
- ビジュアルプログラミングが含まれています。
- キャンバスベースのグラフィカル ユーザーインターフェース (GUI)は初心者でも使いやすいです。
- 単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行できます。
2. アナコンダ
オープンソースのデータサイエンスPythonおよびR配布プラットフォーム。250を超えるさまざまな人気のあるパッケージを使用して、パッケージの管理と展開を簡単に行うことができます。 このディストリビューションはデータサイエンスを利用していますが、 機械学習 アプリケーション、および予測分析を実行するための大規模なデータ処理。
主な特徴
- 高度な分析、ワークフローの使用、およびデータの相互作用。
- すべてのデータソースを接続して、データから最大の価値を引き出します。
- Python、R、および ジュピターノート.
- 予測分析モデルをインテリジェントなWebアプリとインタラクティブな視覚化に統合します。
- Anacondaを使用して、データサイエンスチーム全体でコラボレーションします。
3. Rソフトウェア環境
R環境は、統計計算とグラフィックスに使用されます。 UNIX、Windows、MACOSなどのさまざまなオペレーティングシステムでコンパイルおよび実行されます。 この環境には、データ分析およびデータ分析のグラフィカル表示のための中間ツールの大規模なコレクションがあります。
主な特徴
- 予測分析のためのさまざまな統計モデルとグラフィカルな手法が含まれています。
- 効果的なデータ処理およびストレージ機能。
- 複雑なデータ配列計算と統計分析のための一連の演算子。
- Rコミュニティからオンラインで利用できるサポート。
4. scikit-Learn
これは、Pythonプログラミング言語用の機械学習ライブラリです。 これには、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト、予測モデリングに非常に役立つk-meansクラスタリングなど、さまざまな分類、回帰、およびクラスタリングアルゴリズムが含まれています。 ただし、Scikit-Learnを使用して予測分析を実行するには、高度なプログラミング知識が必要です。
主な特徴
- 高度なデータ処理には、視覚的および表形式でのデータの表示、特徴行列またはターゲットベクトルへのデータの配置が含まれます。
- 予測分析に利用できる多数の分類、回帰、およびクラスタリングモデル。
- 予測モデルのパフォーマンスをテストするための複数の精度メトリック。
5. Wekaデータマイニング
Wekaは、Javaで記述された予測モデリングタスク用の機械学習アルゴリズムのコレクションです。 これらのアルゴリズムは、データに直接適用することも、Javascriptを使用して呼び出すこともできます。 Wekaが提供するデータ分析手法には、データマイニング、前処理、および視覚化の手法が含まれます。 Wekaはまた、予測分析のために分類、回帰、およびクラスタリングモデルを利用します。
主な特徴
- データの前処理と視覚化の手法。
- データ分類、回帰、およびクラスタリングのアルゴリズム。
- データの傾向を予測するための広範な相関ルール。
- ポータブルでメモリスペースに優しいソフトウェア。
6. アパッチ・マハウト
スケーラブルでパフォーマンスの高い機械学習アルゴリズムを構築するための、シンプルで拡張可能なプログラミング環境とフレームワーク。 この環境には、事前に作成されたScala、Apache Spark、およびApacheFlintアルゴリズムが多数含まれています。 この環境では、大規模に機能するR言語に似たベクトル数学実験であるSamsaraを使用します。
主な特徴
- レコメンデーションシステムを構築するための協調フィルタリング。
- 予測モデリングのためのクラスタリングおよび分類アルゴリズム。
- 高度なデータ抽出のための頻繁なアイテムセットのタイミングをサポートします。
- 高度な統計分析のための線形代数演算子と分散代数オプティマイザー。
- 予測分析のためのスケーラブルなアルゴリズムを構築します。
7. GNU Octave
このソフトウェアは、数値計算を目的とした高級言語を表しています。 このソフトウェアは、高度なデータ分析のための組み込みのプロットおよび視覚化ツールを備えた強力な数学指向の構文を備えています。 GNU Octaveは、MATLABスクリプトおよびGNU / Linux、MAC OS、Windowsなどのオペレーティングシステムと互換性があります。
主な特徴
- 組み込みの2D/3Dデータプロットおよび視覚化ツール。
- データ分析用の多数のGNU統計パッケージをサポートします。
- 数学指向の予測モデリングを利用します。
- MATLAB予測モデルと機械学習アルゴリズムを実行する機能。
8. SciPy
技術的および科学的コンピューティングに使用されるオープンソースのPythonベースのソフトウェアのコレクション。 SciPyは、Python用のコンピューティングツールを提供するコアパッケージを備えています。 これは、高度なデータ処理技術と、k最近傍法、ランダムフォレスト、および ニューラルネットワーク.
SciPyはとして利用可能です Pythonライブラリ 多くのPythonディストリビューションで使用されており、Anacondaのパッケージです。
主な特徴
- 最適化、線形代数、積分、内挿、特殊関数、FFT、およびODEソルバーのモジュール。
- 信号、画像、データ処理のためのさまざまな機能を提供します。
- NumPyとMatplotをサポートします。
まとめ
これで、オープンソースの予測分析ツールとそのアプリケーション、およびデータを介して予測を行うために高度な手法をどのように利用するかについて、良いアイデアが得られるはずです。
上記のツールはすべて完全に無料で使用でき、誰でも利用できます。 これらのツールを以前に使用したことがある場合は、コメントで経験をお知らせください。
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