სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
თუ თქვენ ხართ მანქანათმცოდნეობის, ხელოვნური ინტელექტის ან კომპიუტერული მეცნიერების მოყვარული, ალბათ გესმით კონცეფცია და მონაცემების საჭიროება, რათა დაგეხმაროთ მოცემული სისტემის ან სერვისის გაუმჯობესებაში.
ტექნიკური გიგანტები და მრავალეროვნული კომპანიები იყენებენ დიდი მოცულობის მონაცემებს მომხმარებელთა გამოცდილების გასაუმჯობესებლად და მათი მომსახურების ხარისხის გასაუმჯობესებლად, ბიზნეს ინტელექტის მოწინავე ტექნიკის გამოყენებით მათი მონაცემების გასაგებად. ერთ-ერთ განვითარებად და ყველაზე მნიშვნელოვან ტექნიკას მოიხსენიებენ, როგორც პროგნოზირებად ანალიტიკას.
ეს სტატია განიხილავს პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტების იდეას, მათ გამოყენებას და რამდენიმე მაგალითს ღია ინსტრუმენტები, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ!
რა არის პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტები?
პროგნოზირებადი ანალიტიკური ინსტრუმენტები არის პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც განსაზღვრავს შაბლონებს და ტენდენციებს არსებული მონაცემთა ნაკრებიდან ინფორმაციის ანალიზით და ამოღებით. ეს ხელსაწყოები იყენებს სხვადასხვა სტატისტიკურ ტექნიკას, მათ შორის მონაცემთა მოპოვებას, პროგნოზირებად მოდელირებას და მანქანათმცოდნეობას მოცემული მონაცემების გასაანალიზებლად და პროგნოზების გასაკეთებლად.
ეს ხელსაწყოები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებელთა ქცევისა და წინა ტენდენციების ნიმუშების გასაგებად, რათა შეიქმნას გეგმა კონკრეტული დროის ხანგრძლივობისთვის, რათა გაიზარდოს მოცემული სერვისის მომგებიანობა და წარმატება.
პროგნოზირების ანალიტიკის პროგრამები
არსებობს პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტების მრავალი აპლიკაცია, რომელიც მოიცავს რამდენიმე ველს, მათ შორის:
ელექტრონული კომერცია
- მომხმარებელთა მონაცემების გაანალიზება ადამიანთა ჯგუფისთვის მათი შესყიდვის პრეფერენციების საფუძველზე და შემდეგ ამ ჯგუფების პროდუქციის შეძენის ალბათობის პროგნოზირება.
- მიზნობრივი მარკეტინგული კამპანიების ინვესტიციის დაბრუნების (ROI) პროგნოზირება.
- მონაცემთა შეგროვება მოდური ონლაინ მაღაზიებიდან, როგორიცაა Amazon Marketplace.
სოციალური მედია მარკეტინგის
- განსათავსებელი შინაარსისა და ტიპის დაგეგმვა.
- საუკეთესო დღისა და დროის პროგნოზირება მოცემული შინაარსის განთავსებისთვის.
- გუგლის რეკლამებისა და ზოგადად რეკლამების მართვა.
საბანკო და სადაზღვევო საქმე
- საკრედიტო რეიტინგების გარკვევა.
- თაღლითური საქმიანობის იდენტიფიცირება.
ჯანდაცვის
- ზოგადად ჯანმრთელობის მონიტორინგი.
- პიროვნების ჯანმრთელობის პრობლემების ადრეული ნიშნების იდენტიფიცირება.
წარმოება
- მარაგის და მიწოდების ჯაჭვების მართვა.
- დახმარება გადაზიდვისა და შესრულების პროცესში.
ღია წყაროს წინასწარმეტყველური ანალიტიკის ინსტრუმენტები
1. ნარინჯისფერი მონაცემთა მოპოვება
Orange არის მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და ანალიტიკის ინსტრუმენტი, რომელიც ახორციელებს პროგნოზირებულ ანალიტიკას ვიზუალური პროგრამირების ან პითონის სკრიპტირების მეშვეობით. ეს ხელსაწყოთა ნაკრები იმპორტირებულია, როგორც პითონის ბიბლიოთეკა და შეიცავს კომპონენტებს მანქანა სწავლა, ბიოინფორმატიკა, ტექსტის მოპოვება და სხვა მონაცემთა ანალიტიკური მახასიათებლები.
ძირითადი მახასიათებლები
- ინტერაქტიული მონაცემთა ვიზუალიზაცია და გრაფიკული გამოსახულების მახასიათებლები.
- მოიცავს ვიზუალურ პროგრამირებას.
- ტილოზე დაფუძნებული გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისი (GUI) აადვილებს გამოყენებას დამწყებთათვის.
- შეუძლია შეასრულოს მარტივი და რთული მონაცემთა ანალიტიკა.
2. anaconda
ღია კოდის მონაცემთა მეცნიერების Python და R სადისტრიბუციო პლატფორმა 250-ზე მეტი სხვადასხვა პოპულარული პაკეტით, რომლებიც გამოიყენება უბრალოდ პაკეტების მართვისა და განლაგებისთვის. ეს განაწილება იყენებს მონაცემთა მეცნიერებას, მანქანა სწავლა აპლიკაციები და მონაცემთა ფართომასშტაბიანი დამუშავება პროგნოზირებადი ანალიტიკის შესასრულებლად.
ძირითადი მახასიათებლები
- გაფართოებული ანალიტიკა, სამუშაო პროცესების გამოყენება და მონაცემთა ურთიერთქმედება.
- დააკავშირეთ ყველა მონაცემთა წყარო, რომ ამოიღოთ მონაცემებიდან ყველაზე მეტი მნიშვნელობა.
- შექმენით პროგნოზირებადი ანალიტიკური მოდელები Python, R და იუპიტერ ნოუთბუქები.
- გააერთიანეთ თქვენი პროგნოზირებადი ანალიტიკური მოდელები ინტელექტუალურ ვებ აპებში და ინტერაქტიულ ვიზუალიზაციაში.
- ითანამშრომლეთ მონაცემთა მეცნიერების მთელ გუნდში ანაკონდას გამოყენებით.
3. R პროგრამული გარემო
R გარემო გამოიყენება სტატისტიკური გამოთვლებისთვის და გრაფიკისთვის. ის ადგენს და მუშაობს სხვადასხვა ოპერაციულ სისტემაზე, მათ შორის UNIX, Windows და MAC OS. ამ გარემოს აქვს შუალედური ხელსაწყოების დიდი კოლექცია მონაცემთა ანალიტიკისთვის და მონაცემთა ანალიტიკის გრაფიკული ჩვენებისთვის.
ძირითადი მახასიათებლები
- მოიცავს მრავალფეროვან სტატისტიკურ მოდელს და გრაფიკულ ტექნიკას წინასწარმეტყველური ანალიტიკისთვის.
- მონაცემთა დამუშავებისა და შენახვის ეფექტური საშუალებები.
- ოპერატორების ნაკრები რთული მონაცემთა მასივის გამოთვლებისთვის და სტატისტიკური ანალიტიკისთვის.
- მხარდაჭერა ხელმისაწვდომია ონლაინ R საზოგადოებისგან.
4. Scikit- ისწავლე
ეს არის მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკა Python პროგრამირების ენისთვის. იგი მოიცავს სხვადასხვა კლასიფიკაციის, რეგრესიის და დაჯგუფების ალგორითმებს, მათ შორის დამხმარე ვექტორულ მანქანებს (SVM), შემთხვევით ტყეებს და k-საშუალებების კლასტერირებას, რომლებიც ძალიან სასარგებლოა პროგნოზირებადი მოდელირებისთვის. თუმცა, პროგრამირების გაფართოებული ცოდნაა საჭირო იმისათვის, რომ შეძლოთ პროგნოზირებადი ანალიტიკის შესრულება Scikit-Learn-ის გამოყენებით.
ძირითადი მახასიათებლები
- მონაცემთა გაფართოებული დამუშავება მოიცავს მონაცემთა ვიზუალური და ცხრილის სახით ჩვენებას, მონაცემების მატრიცებში ან სამიზნე ვექტორებად დალაგებას.
- რიგი კლასიფიკაციის, რეგრესიის და კლასტერული მოდელების ხელმისაწვდომია პროგნოზირებადი ანალიტიკისთვის.
- მრავალი სიზუსტის მეტრიკა პროგნოზირებადი მოდელის მუშაობის შესამოწმებლად.
5. Weka Data Mining
Weka არის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების კრებული ჯავაში დაწერილი პროგნოზირებადი მოდელირების ამოცანებისთვის. ეს ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას თქვენს მონაცემებზე პირდაპირ ან გამოიძახოთ Javascript-ის გამოყენებით. Weka-ს მიერ მოწოდებული მონაცემთა ანალიზის მეთოდები მოიცავს მონაცემთა მოპოვებას, წინასწარ დამუშავებას და ვიზუალიზაციის ტექნიკას. Weka ასევე იყენებს კლასიფიკაციის, რეგრესიის და კლასტერირების მოდელებს წინასწარმეტყველური ანალიტიკისთვის.
ძირითადი მახასიათებლები
- მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისა და ვიზუალიზაციის ტექნიკა.
- მონაცემთა კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერული ალგორითმები.
- ვრცელი ასოციაციის წესები მონაცემების ტენდენციების პროგნოზირებისთვის.
- პორტატული და მეხსიერების სივრცისთვის მოსახერხებელი პროგრამული უზრუნველყოფა.
6. Apache mahout
მარტივი და გაფართოებადი პროგრამირების გარემო და ჩარჩო მასშტაბირებადი და ეფექტური მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების შესაქმნელად. გარემო მოიცავს რამდენიმე წინასწარ დამზადებულ Scala, Apache Spark და Apache Flint ალგორითმს. ეს გარემო იყენებს სამსარას, ვექტორულ მათემატიკურ ექსპერიმენტს R ენის მსგავსი, რომელიც მუშაობს მასშტაბით.
ძირითადი მახასიათებლები
- ერთობლივი ფილტრაცია სარეკომენდაციო სისტემების შესაქმნელად.
- კლასტერიზაციისა და კლასიფიკაციის ალგორითმები პროგნოზირებადი მოდელირებისთვის.
- მხარს უჭერს ელემენტების ხშირ ვადებს მონაცემთა გაფართოებული მოპოვებისთვის.
- ხაზოვანი ალგებრის ოპერატორი და განაწილებული ალგებრის ოპტიმიზატორი მოწინავე სტატისტიკური ანალიტიკისთვის.
- აშენებს მასშტაბირებად ალგორითმებს პროგნოზირებადი ანალიტიკისთვის.
7. GNU ოქტვეი
ეს პროგრამა წარმოადგენს მაღალი დონის ენას, რომელიც განკუთვნილია რიცხვითი გამოთვლებისთვის. ამ პროგრამულ უზრუნველყოფას აქვს მძლავრი მათემატიკაზე ორიენტირებული სინტაქსი ჩაშენებული შედგენისა და ვიზუალიზაციის ხელსაწყოებით მონაცემთა გაფართოებული ანალიტიკისთვის. GNU Octave თავსებადია MATLAB სკრიპტებთან და ოპერაციულ სისტემებთან, მათ შორის GNU/Linux, MAC OS და Windows.
ძირითადი მახასიათებლები
- ჩამონტაჟებული 2D/3D მონაცემთა შედგენისა და ვიზუალიზაციის ხელსაწყოები.
- მხარს უჭერს GNU სტატისტიკურ პაკეტებს მონაცემთა ანალიტიკისთვის.
- იყენებს მათემატიკაზე ორიენტირებულ პროგნოზირებულ მოდელს.
- MATLAB პროგნოზირებადი მოდელების და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების გაშვების შესაძლებლობა.
8. მეცნიერი
ღია კოდის პითონზე დაფუძნებული პროგრამული უზრუნველყოფის კოლექცია, რომელიც გამოიყენება ტექნიკური და სამეცნიერო გამოთვლებისთვის. SciPy შეიცავს ძირითად პაკეტებს, რომლებიც უზრუნველყოფენ გამოთვლით ხელსაწყოებს Python-ისთვის. ის იყენებს მონაცემთა დამუშავების გაფართოებულ ტექნიკას და პროგნოზირების მოდელებს, მათ შორის k უახლოეს მეზობელს, შემთხვევით ტყეს და ნეირონული ქსელები.
SciPy ხელმისაწვდომია როგორც ა პითონის ბიბლიოთეკა პითონის ბევრ დისტრიბუციაში და არის პაკეტი ანაკონდაში.
ძირითადი მახასიათებლები
- მოდულები ოპტიმიზაციის, წრფივი ალგებრას, ინტეგრაციის, ინტერპოლაციის, სპეციალური ფუნქციების, FFT და ODE ამომხსნელისთვის.
- გთავაზობთ სხვადასხვა ფუნქციებს სიგნალის, გამოსახულების და მონაცემთა დამუშავებისთვის.
- მხარს უჭერს NumPy-ს და Matplot-ს.
დასკვნა
ახლა თქვენ უნდა გქონდეთ კარგი წარმოდგენა ღია კოდის პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტების, მათი აპლიკაციების შესახებ და როგორ იყენებენ ისინი მოწინავე ტექნიკას მონაცემების საშუალებით პროგნოზების გასაკეთებლად.
ყველა აღნიშნული ინსტრუმენტი სრულიად უფასოა გამოსაყენებლად და ყველასთვის ხელმისაწვდომი. თუ ადრე იყენებდით ამ ინსტრუმენტებს, შეგვატყობინეთ თქვენი გამოცდილების შესახებ კომენტარებში.
დატოვე პასუხი