Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Егер сіз машиналық оқыту, жасанды интеллект немесе информатика әуесқойы болсаңыз, берілген жүйені немесе қызметті жақсартуға көмектесетін деректер тұжырымдамасы мен қажеттілігін түсінетін шығарсыз.
Технологиялық алпауыттар мен трансұлттық компаниялар өз деректерін түсіну үшін бизнес-барлаудың озық әдістерін қолдану арқылы тұтынушылар тәжірибесін және олардың жалпы қызмет көрсету сапасын жақсарту үшін деректердің үлкен көлемін пайдаланады. Жаңадан пайда болған және ең маңызды әдістердің бірі болжамдық аналитика деп аталады.
Бұл мақалада болжамды талдау құралдары идеясы, олардың қолданылуы және бірқатар мысалдар қарастырылады Ашық көзі қолдануға болатын құралдар!
Болжалды талдау құралдары дегеніміз не?
Болжалды аналитика құралдары бар деректер жиынынан ақпаратты талдау және шығару арқылы үлгілер мен үрдістерді анықтайтын бағдарламалық құрал болып табылады. Бұл құралдар берілген деректерді талдау және болжамдар жасау үшін деректерді іздеу, болжамды модельдеу және Machine Learning сияқты әртүрлі статистикалық әдістерді пайдаланады.
Бұл құралдарды тұтынушылардың мінез-құлқындағы үлгілерді және берілген қызметтің табыстылығы мен табыстылығын арттыру үшін белгілі бір уақыт ұзақтығына жоспар құру үшін алдыңғы тенденцияларды түсіну үшін пайдалануға болады.
Болжалды аналитиканың қолданылуы
Бірнеше өрістерді қамтитын болжамды талдау құралдарының көптеген қолданбалары бар, соның ішінде:
Электрондық коммерция
- Адамдарды сатып алу қалаулары негізінде топтастыру үшін тұтынушылар деректерін талдау, содан кейін осы топтардың өнімді сатып алу ықтималдығын болжау.
- Мақсатты маркетингтік науқандардың инвестицияның қайтарылуын (ROI) болжау.
- Amazon Marketplace сияқты сәнді интернет-дүкендерден деректерді жинау.
Social Media Marketing
- Жарияланатын мазмұнның түрі мен түрін жоспарлау.
- Берілген мазмұнды орналастыру үшін ең жақсы күн мен уақытты болжау.
- Google жарнамаларын және жалпы жарнамаларды өңдеу.
Банк және сақтандыру
- Несие рейтингтерін анықтау.
- Алаяқтық әрекеттерді анықтау.
Денсаулық сақтау
- Жалпы денсаулықты бақылау.
- Адамның денсаулығына байланысты проблемалардың алғашқы белгілерін анықтау.
Өндіріс
- Түгендеу және жеткізу тізбегін басқару.
- Жеткізу және орындау процесіне көмектесу.
Ашық бастапқы болжамды талдау құралдары
1. Orange Data Mining
Orange — көрнекі бағдарламалау немесе Python сценарийі арқылы болжамды талдауды орындайтын деректерді визуализациялау және талдау құралы. Бұл құралдар жинағы Python кітапханасы ретінде импортталады және оның құрамдастарын қамтиды Машина жасау, биоинформатика, мәтінді өңдеу және басқа да деректердің аналитикалық сипаттамалары.
Басты ерекшеліктер
- интерактивті деректерді визуализациялау және графикалық бейнелеу мүмкіндіктері.
- Көрнекі бағдарламалауды қамтиды.
- Кенепке негізделген графикалық пайдаланушы интерфейсі (GUI) жаңадан бастаушылар үшін пайдалануды жеңілдетеді.
- Қарапайым және күрделі деректерді талдауды орындай алады.
2. Анаконда
Пакетті басқару және орналастыру үшін пайдаланылатын 250-ден астам әртүрлі танымал пакеттері бар ашық бастапқы деректер ғылымы Python және R тарату платформасы. Бұл тарату деректер ғылымын пайдаланады, Машина жасау қолданбалар және болжамды талдауды орындау үшін ауқымды деректерді өңдеу.
Басты ерекшеліктер
- Жетілдірілген аналитика, жұмыс процестерін пайдалану және деректердің өзара әрекеттесуі.
- Деректерден ең көп мәнді алу үшін барлық деректер көздерін қосыңыз.
- Python, R және көмегімен болжамды аналитикалық үлгілерді жасаңыз Jupyter Notebooks.
- Болжалды аналитикалық үлгілерді интеллектуалды веб-қолданбаларға және интерактивті визуализацияларға біріктіріңіз.
- Anaconda көмегімен деректер ғылымының барлық командаларымен бірлесіп жұмыс жасаңыз.
3. R Бағдарламалық құрал ортасы
R ортасы статистикалық есептеулер мен графика үшін пайдаланылады. Ол UNIX, Windows және MAC OS сияқты әртүрлі операциялық жүйелерді құрастырады және жұмыс істейді. Бұл ортада деректерді талдауға және деректер талдауының графикалық көрінісіне арналған аралық құралдардың үлкен жинағы бар.
Басты ерекшеліктер
- Болжалды аналитика үшін әртүрлі статистикалық модельдер мен графикалық әдістерді қамтиды.
- Тиімді деректерді өңдеу және сақтау құралдары.
- Күрделі деректер массивін есептеуге және статистикалық аналитикаға арналған операторлар жинағы.
- Қолдау R қауымдастығынан онлайн қолжетімді.
4. Scikit-үйреніңіз
Бұл Python бағдарламалау тіліне арналған Machine Learning кітапханасы. Ол әртүрлі жіктеу, регрессия және кластерлеу алгоритмдерін қамтиды, соның ішінде Қолдау векторлық машиналары (SVMs), кездейсоқ ормандар және болжамды модельдеу үшін өте пайдалы k-means кластерленуі. Дегенмен, Scikit-Learn көмегімен болжамды аналитиканы орындай алу үшін қосымша бағдарламалау білімі қажет.
Басты ерекшеліктер
- Жетілдірілген деректерді өңдеу деректерді көрнекі және кестелік пішінде көрсетуді, деректерді мүмкіндік матрицаларына немесе мақсатты векторларға реттеуді қамтиды.
- Болжалды аналитика үшін қол жетімді бірқатар жіктеу, регрессия және кластерлеу үлгілері.
- Болжалды үлгі өнімділігін тексеру үшін бірнеше дәлдік көрсеткіштері.
5. Weka Data Mining
Weka — Java тілінде жазылған болжамды модельдеу тапсырмаларына арналған Machine Learning алгоритмдерінің жинағы. Бұл алгоритмдерді деректеріңізге тікелей қолдануға немесе Javascript арқылы шақыруға болады. Weka ұсынған деректерді талдау әдістеріне деректерді өңдеу, алдын ала өңдеу және визуализация әдістері кіреді. Weka сонымен қатар болжамды талдау үшін жіктеу, регрессия және кластерлеу үлгілерін пайдаланады.
Басты ерекшеліктер
- Деректерді алдын ала өңдеу және визуализация әдістері.
- Деректерді жіктеу, регрессия және кластерлеу алгоритмдері.
- Деректердегі тенденцияларды болжауға арналған кеңейтілген ассоциация ережелері.
- Портативті және жад кеңістігіне қолайлы бағдарламалық қамтамасыз ету.
6. Apache махут
Қарапайым және кеңейтілетін бағдарламалау ортасы және масштабталатын және өнімді Machine Learning алгоритмдерін құруға арналған негіз. Қоршаған ортаға алдын ала жасалған Scala, Apache Spark және Apache Flint алгоритмдері кіреді. Бұл ортада масштабта жұмыс істейтін R тіліне ұқсас Samsara векторлық математикалық эксперимент қолданылады.
Басты ерекшеліктер
- Ұсыныс жүйелерін құру үшін бірлескен сүзгілеу.
- Болжамды модельдеуге арналған кластерлеу және жіктеу алгоритмдері.
- Жетілдірілген деректерді алу үшін жиі элементтер жиынтығы уақытын қолдайды.
- Жетілдірілген статистикалық аналитика үшін сызықтық алгебра операторы және бөлінген алгебра оңтайландырғышы.
- Болжалды аналитика үшін масштабталатын алгоритмдерді құрастырады.
7. GNU Octave
Бұл бағдарламалық құрал сандық есептеулерге арналған жоғары деңгейлі тілді білдіреді. Бұл бағдарламалық құралда кеңейтілген деректерді талдауға арналған кірістірілген графиктер мен визуализация құралдары бар қуатты математикаға бағытталған синтаксисі бар. GNU Octave MATLAB сценарийлерімен және GNU/Linux, MAC OS және Windows сияқты операциялық жүйелермен үйлесімді.
Басты ерекшеліктер
- Кірістірілген 2D/3D деректерді салу және визуализация құралдары.
- Деректерді талдауға арналған бірқатар GNU статистикалық пакеттерін қолдайды.
- Математикалық бағдарланған болжамды модельдеуді пайдаланады.
- MATLAB болжамдық үлгілерін және Machine Learning алгоритмдерін іске қосу мүмкіндігі.
8. SciPy
Техникалық және ғылыми есептеулер үшін пайдаланылатын ашық бастапқы Python негізіндегі бағдарламалық қамтамасыз ету жинағы. SciPy Python үшін есептеу құралдарын қамтамасыз ететін негізгі пакеттерді ұсынады. Ол деректерді өңдеудің озық әдістерін және болжамды үлгілерді пайдаланады, соның ішінде k жақын көрші, кездейсоқ орман және нейрондық желілер.
SciPy ретінде қол жетімді Python кітапханасы көптеген Python дистрибутивтерінде және Анаконда пакеті болып табылады.
Басты ерекшеліктер
- Оңтайландыруға арналған модульдер, сызықтық алгебра, интеграция, интерполяция, арнайы функциялар, FFT және ODE шешушілері.
- Сигнал, кескін және деректерді өңдеу үшін әртүрлі функцияларды ұсынады.
- NumPy және Matplot қолдайды.
қорытынды
Енді сізде ашық бастапқы болжамды аналитика құралдары, олардың қолданбалары және деректер арқылы болжам жасау үшін кеңейтілген әдістерді қалай пайдаланатыны туралы жақсы идея болуы керек.
Барлық аталған құралдар толығымен тегін және барлығына қол жетімді. Бұл құралдарды бұрын пайдаланған болсаңыз, түсініктемелерде тәжірибеңіз туралы бізге хабарлаңыз.
пікір қалдыру