Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Yen sampeyan minangka Machine Learning, Artificial Intelligence, utawa penggemar ilmu komputer, sampeyan bisa uga ngerti konsep lan kabutuhan data kanggo ningkatake sistem utawa layanan sing diwenehake.
Raksasa teknologi lan perusahaan multinasional nggunakake volume data sing akeh kanggo nambah pengalaman pelanggan lan kualitas layanan sakabèhé kanthi nggunakake teknik intelijen bisnis sing canggih kanggo ngerteni data kasebut. Salah sawijining teknik sing muncul lan paling penting diarani analytics prediktif.
Artikel iki ngrembug gagasan alat analytics prediktif, aplikasi, lan sawetara conto Open-sumber alat sing bisa digunakake!
Apa Alat Analitik Prediktif?
Piranti analisis prediktif yaiku piranti lunak sing nemtokake pola lan tren kanthi nganalisa lan ngekstrak informasi saka set data sing wis ana. Piranti kasebut nggunakake macem-macem teknik statistik kalebu data mining, modeling prediktif, lan Machine Learning kanggo nganalisa data sing diwenehake lan nggawe prediksi.
Piranti kasebut bisa digunakake kanggo ngerteni pola prilaku konsumen lan tren sadurunge kanggo nggawe rencana kanggo wektu tartamtu kanggo nambah bathi lan sukses layanan sing diwenehake.
Aplikasi Analytics Prediktif
Ana akeh aplikasi alat analytics prediktif sing ana ing sawetara lapangan, kalebu:
E-commerce
- Nganalisa data pelanggan kanggo klompok wong adhedhasar preferensi tuku banjur prédhiksi kemungkinan klompok kasebut tuku produk.
- Prediksi Return Of Investment (ROI) kampanye pemasaran sing ditargetake.
- Nglumpukake data saka toko online sing trendi kaya Amazon Marketplace.
Marketing Social Media
- Ngrancang jinis lan jinis konten sing bakal dikirim.
- Prediksi dina lan wektu sing paling apik kanggo ngirim konten sing diwenehake.
- Nangani Google Ads lan pariwara umume.
Perbankan lan Asuransi
- Ngerti rating kredit.
- Ngenali kegiatan fraudulent.
Healthcare
- Ngawasi kesehatan umume.
- Ngenali pratandha awal saka masalah kesehatan ing individu.
Manufacturing
- Ngatur persediaan lan rantai pasokan.
- Mbantu ing proses pengiriman lan pemenuhan.
Alat Analitik Prediktif Sumber Terbuka
1. Orange Data Mining
Oranye minangka alat visualisasi lan analytics data sing nindakake analytics prediktif liwat pemrograman visual utawa skrip Python. Toolkit iki diimpor minangka perpustakaan Python lan kalebu komponen kanggo machine Learning, bioinformatika, pertambangan teks, lan karakteristik analisis data liyane.
fitur tombol
- Gawe gathuk ing rembugan visualisasi data lan fitur representasi grafis.
- Kalebu pemrograman visual.
- Grafis adhedhasar kanvas Antarmuka Panganggo (GUI) nggampangake nggunakake kanggo wiwitan.
- Bisa nglakokake analytics data sing prasaja lan rumit.
2. Anaconda
Platform distribusi Python lan R data ilmu open-source kanthi luwih saka 250 paket populer sing digunakake mung kanggo ngatur lan nyebarake paket. Distribusi iki nggunakake ilmu data, machine Learning aplikasi, lan pangolahan data skala gedhe kanggo nindakake analytics prediktif.
fitur tombol
- Analitik lanjutan, panggunaan alur kerja, lan interaksi data.
- Sambungake kabeh sumber data kanggo ngekstrak nilai paling akeh saka data.
- Nggawe model analitik prediktif karo Python, R, lan Notebook Jupyter.
- Gabungke model analitik prediktif menyang aplikasi web sing cerdas lan visualisasi interaktif.
- Kolaborasi ing kabeh tim ilmu data nggunakake Anaconda.
3. R Lingkungan Piranti Lunak
Lingkungan R digunakake kanggo komputasi statistik lan grafis. Iku compiles lan mlaku ing macem-macem sistem operasi kalebu UNIX, Windows, lan MAC OS. Lingkungan iki nduweni koleksi akeh alat penengah kanggo analytics data lan tampilan grafis analytics data.
fitur tombol
- Kalebu macem-macem model statistik lan teknik grafis kanggo analytics prediktif.
- Penanganan data lan fasilitas panyimpenan sing efektif.
- Suite operator kanggo petungan array data rumit lan analytics statistik.
- Dhukungan kasedhiya online saka komunitas R.
4. Scikit-Sinau
Iki minangka perpustakaan Machine Learning kanggo basa pamrograman Python. Iki kalebu macem-macem algoritma klasifikasi, regresi, lan clustering kalebu Mesin Vektor Dhukungan (SVM), alas acak, lan k-means clustering sing migunani banget kanggo pemodelan prediktif. Nanging, kawruh program majeng dibutuhake supaya bisa nindakake analytics prediktif nggunakake Scikit-Learn.
fitur tombol
- Penanganan data lanjut kalebu nampilake data ing wangun visual lan tabel, ngatur data dadi matriks fitur utawa vektor target.
- Sawetara model klasifikasi, regresi, lan clustering kasedhiya kanggo analytics prediktif.
- Metrik akurasi macem-macem kanggo nguji kinerja model prediktif.
5. Weka Data Mining
Weka minangka kumpulan algoritma Machine Learning kanggo tugas pemodelan prediktif sing ditulis ing basa Jawa. Algoritma kasebut bisa ditrapake ing data sampeyan kanthi langsung utawa diarani nggunakake Javascript. Metode analisis data sing diwenehake dening Weka kalebu teknik data mining, preprocessing, lan visualizing. Weka uga nggunakake model klasifikasi, regresi, lan clustering kanggo analytics prediktif.
fitur tombol
- Teknik preprocessing lan visualisasi data.
- Klasifikasi data, regresi, lan algoritma clustering.
- Aturan asosiasi ekstensif kanggo prédhiksi tren data.
- Piranti lunak portabel lan memori sing ramah ruang.
6. Apache mahout
Lingkungan pemrograman sing prasaja lan bisa diperluas lan kerangka kanggo mbangun algoritma Machine Learning sing bisa diukur lan performa. Lingkungan kasebut kalebu sawetara algoritma Scala, Apache Spark, lan Apache Flint sing wis digawe. Lingkungan iki nggunakake Samsara, eksperimen matematika vektor sing padha karo basa R sing bisa digunakake ing skala.
fitur tombol
- Filter kolaboratif kanggo mbangun sistem rekomendasi.
- Clustering lan algoritma klasifikasi kanggo modeling prediktif.
- Ndhukung wektu itemset sing kerep kanggo ekstraksi data lanjut.
- Operator aljabar linier lan pangoptimal aljabar sing disebarake kanggo analisis statistik lanjut.
- Mbangun algoritma skalabel kanggo analytics prediktif.
7. GNU Octave
Piranti lunak iki nggambarake basa tingkat dhuwur sing dimaksudake kanggo komputasi numerik. Piranti lunak iki nduweni sintaks berorientasi matematika sing kuat kanthi alat ngrancang lan visualisasi sing dibangun kanggo analisis data lanjut. GNU Octave kompatibel karo skrip MATLAB lan sistem operasi kalebu GNU/Linux, MAC OS, lan Windows.
fitur tombol
- Dibangun ing 2D/3D data plotting lan alat visualisasi.
- Ndhukung sawetara paket statistik GNU kanggo analytics data.
- Nggunakake modeling prediktif sing berorientasi matematika.
- Kemampuan kanggo mbukak model prediktif MATLAB lan algoritma Machine Learning.
8. SciPy
Koleksi piranti lunak berbasis Python open-source sing digunakake kanggo komputasi teknis lan ilmiah. SciPy nduwe paket inti sing nyedhiyakake alat komputasi kanggo Python. Iku ndadekake nggunakake Techniques nangani data majeng lan model prediktif kalebu k pepadhamu paling cedhak, alas acak, lan jaringan saraf.
SciPy kasedhiya minangka Pustaka Python ing akeh distribusi Python lan paket ing Anaconda.
fitur tombol
- Modul kanggo optimasi, aljabar linier, integrasi, interpolasi, fungsi khusus, FFT, lan pemecah ODE.
- Nawakake macem-macem fungsi kanggo sinyal, gambar, lan pangolahan data.
- Ndhukung NumPy lan Matplot.
kesimpulan
Sampeyan saiki kudu duwe ide sing apik babagan alat analytics prediktif sumber terbuka, aplikasi, lan cara nggunakake teknik canggih kanggo nggawe prediksi liwat data.
Kabeh alat kasebut gratis kanggo digunakake lan kasedhiya kanggo kabeh wong. Yen sampeyan wis nggunakake alat kasebut sadurunge, kabari pengalaman sampeyan ing komentar.
Ninggalake a Reply