Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Ger hûn fêrbûna makîneyê, îstîxbarata çêkirî, an dilşewatiya zanistiya computerê ne, dibe ku hûn têgeh û hewcedariya daneyê fam bikin da ku ji bo baştirkirina pergalek an karûbarek diyarkirî arîkariya çêtir bikin.
Dêwên teknolojiyê û pargîdaniyên pirneteweyî jimarên mezin ên daneyê bikar tînin da ku ezmûna xerîdar û kalîteya wan a giştî ya karûbarê zêde bikin bi pejirandina teknîkên pêşkeftî yên îstîxbarata karsaziyê da ku daneyên xwe fêm bikin. Yek ji teknîkên derketî û herî girîng wekî analîtîka pêşdîtinê tê binav kirin.
Ev gotar li ser ramana amûrên analîtîk ên pêşbînîker, serîlêdana wan, û çend mînakan derbas dibe vekirî amûrên ku hûn dikarin bikar bînin!
Amûrên Analîtîk ên Pêşbînî çi ne?
Amûrên analîtîk ên pêşdîtin nermalava ku bi analîzkirin û derxistina agahdariya ji danehevek heyî, qalib û meylan diyar dikin. Van amûran cûrbecûr teknîkên statîstîkî bikar tînin, di nav de derxistina daneyê, modela pêşbînîker, û Fêrbûna Makîneyê da ku daneyên daneyan analîz bikin û pêşbîniyan bikin.
Van amûran dikarin werin bikar anîn da ku têgihîştina qalibên di behreya xerîdar û meylên berê de were çêkirin da ku nexşeyek ji bo demek taybetî biafirîne da ku berjewendî û serfiraziya karûbarek diyar zêde bike.
Serlêdanên Analîzên Pêşbînî
Gelek serîlêdanên amûrên analîtîk ên pêşdîtinî hene ku li ser gelek qadan têne rêz kirin, di nav de:
E-commerce
- Analîzkirina daneyên xerîdar ji bo komkirina mirovan li ser bingeha vebijarkên kirîna wan û dûv re pêşbîniya hebûna van koman a kirîna hilberan.
- Pêşbînkirina Vegera Veberhênanê (ROI) ya kampanyayên kirrûbirra armanckirî.
- Komkirina daneyan ji firotgehên serhêl ên trendy ên mîna Amazon Marketplace.
Marketing Social Media
- Plansazkirina celeb û celebê naverokê ji bo şandinê.
- Pêşbînkirina roj û wextê çêtirîn ji bo şandina naveroka hatî dayîn.
- Bi gelemperî Rêklamên Google û reklaman birêve dibin.
Banking û Sîgorteyê
- Fêrbûna rêjeyên krediyê.
- Naskirina çalakiyên xapînok.
Parastina saxlemîyê
- Bi gelemperî çavdêriya tenduristiyê.
- Naskirina nîşanên destpêkê yên pirsgirêkên tenduristiyê di kesek de.
manufacturing
- Birêvebirina envanter û zincîreyên peydakirinê.
- Alîkarî di pêvajoya barkirin û bicîhkirinê de.
Amûrên Analîtîk ên Pêşbîniya Çavkaniya Vekirî
1. Orange Daneyên Madenê
Orange amûrek dîtbarî û analîtîkê ya daneyê ye ku bi bernameya dîtbarî an nivîsandina Python ve analîtîkên pêşdîtinê pêk tîne. Ev toolkit wekî pirtûkxaneyek Python tê derxistin û ji bo pêkhateyan vedihewîne Fêrbûna Machine, bioinformatics, kanankirina nivîsê, û taybetmendiyên din ên analîtîk ên daneyê.
Key features
- înteraktîf xuyangkirina daneyê û taybetmendiyên temsîla grafîkî.
- Di nav bernameya dîtbarî de ye.
- Graphical-based Canvas Interface (GUI) karanîna ji bo destpêkkaran hêsan dike.
- Dikare analîtîkên daneya hêsan û tevlihev pêk bîne.
2. Anaconda
Platformek belavkirina zanistiya daneya çavkaniya vekirî Python û R bi zêdetirî 250 pakêtên populer ên cihêreng ên ku ji bo birêvebirin û bicîhkirina pakêtê tenê têne bikar anîn. Ev belavkirina zanistiya daneyê bikar tîne, Fêrbûna Machine serîlêdan, û pêvajoyek daneya mezin ji bo pêkanîna analîtîkên pêşdîtin.
Key features
- Analîtîkên pêşkeftî, karanîna karûbaran, û danûstendina daneyê.
- Hemî çavkaniyên daneyê girêdin da ku herî zêde nirxê ji daneyan derxînin.
- Bi Python, R, û modelên analîtîk ên pêşbînîker biafirînin Notebooks Jupyter.
- Modelên xweyên analîtîk ên pêşbînîkirî di nav sepanên tevnvî yên aqilmend û dîmenên înteraktîf de yek bikin.
- Bi tevahî tîmên zanistiya daneyê bi karanîna Anaconda re hevkariyê bikin.
3. R Software Jîngehê
Jîngeha R ji bo hesabkirina îstatîstîkî û grafîkî tê bikar anîn. Ew li ser cûrbecûr pergalên xebitandinê di nav de UNIX, Windows, û MAC OS berhev dike û dimeşîne. Vê hawîrdorê ji bo analîtîka daneyan û pêşandana grafîkî ya analîtîka daneyan berhevokek mezin a amûrên navîn heye.
Key features
- Ji bo analîtîkên pêşbînîker cûrbecûr modelên îstatîstîkî û teknîkên grafîkî vedihewîne.
- Tesîsên hilanînê û hilanînê yên bi bandor.
- Komek operatoran ji bo hesabên berhevoka daneya tevlihev û analîtîkên statîstîkî.
- Piştgiriya serhêl ji civata R heye.
4. Scikit-Fêr bibe
Ev pirtûkxaneyek Fêrbûna Makîneyê ye ji bo zimanê bernamesaziya Python. Ew cûrbecûr algorîtmayên dabeşkirin, paşveçûn, û komkirinê vedihewîne, di nav de Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM), daristanên bêserûber, û komkirina k-wateyan ku ji bo modela pêşbînîker pir bikêr in. Lêbelê, zanîna bernamesaziya pêşkeftî hewce ye ku meriv bikaribe bi karanîna Scikit-Learn analîtîkên pêşbînker pêk bîne.
Key features
- Desthilatdariya daneya pêşkeftî di nav xwe de nîşankirina daneyan bi forma dîtbar û tabloyî, rêzkirina daneyan di nav matricên taybetmendiyê an vektorên armanc de vedihewîne.
- Gelek modelên dabeşkirin, paşveçûn û komkirinê ji bo analîtîkên pêşdîtin peyda dibin.
- Metrîkên rastbûna pirjimar ji bo ceribandina performansa modela pêşbînîkirî.
5. Weka Data Mining
Weka berhevokek algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê ye ji bo peywirên modela pêşbînîkirî ku di Java-yê de hatine nivîsandin. Van algorîtmayan dikarin rasterast li ser daneyên we werin sepandin an jî bi karanîna Javascript ve tê gotin. Rêbazên analîtîk ên daneyê yên ku ji hêla Weka ve têne peyda kirin teknîkên danûstendina daneyê, pêşdibistanê û dîtinê vedihewîne. Weka di heman demê de modelên dabeşkirin, paşveçûn û komkirinê ji bo analîtîkên pêşdîtin bikar tîne.
Key features
- Teknolojiyên pêşdibistanê û dîtinê yên daneyê.
- Algorîtmayên dabeşkirina daneyan, paşveçûn û komkirinê.
- Rêbazên komeleyê yên berfireh ji bo pêşbînkirina meylên daneyan.
- Nermalava cîhê-heval portable û bîranîn.
6. Apache mahout
Jîngeh û çarçoveyek bernamesaziyê ya hêsan û berfireh a ji bo avakirina algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê yên berbelav û performansa. Jîngeh hejmarek ji algorîtmayên Scala, Apache Spark, û Apache Flint-a pêş-çêkirî vedihewîne. Ev hawîrdor Samsara, ceribandinek matematîkî ya vektorî ya mîna zimanê R-yê ku di pîvanê de dixebite bikar tîne.
Key features
- Parzûnkirina hevkariyê ji bo avakirina pergalên pêşniyarê.
- Algorîtmayên komkirin û dabeşkirinê yên ji bo modela pêşbînîker.
- Ji bo derxistina daneya pêşkeftî wexta berhevokê ya pir caran piştgirî dike.
- Ji bo analîtîkên statîstîkî yên pêşkeftî operatorê cebraya xêz û optimîzatora cebrayê ya belavkirî.
- Ji bo analîtîkên pêşbînîker algorîtmayên pîvandî ava dike.
7. GNU Octave
Ev nermalava zimanek bilind-asta ku ji bo hesabên hejmarî hatî armanc kirin temsîl dike. Vê nermalavê ji bo analîtîkên daneya pêşkeftî xwedî hevoksaziyek matematîkî ya bi hêz e ku bi amûrên xêzkirin û dîtinê yên çêkirî ve hatî çêkirin. GNU Octave bi tîpên MATLAB û pergalên xebitandinê yên di nav de GNU/Linux, MAC OS, û Windows re hevaheng e.
Key features
- Amûrên xêzkirin û dîtinê yên daneya 2D/3D-ya çêkirî.
- Ji bo analîtîka daneyan gelek pakêtên statîstîkî yên GNU piştgirî dike.
- Modela pêşdîtinê ya matematîkî bikar tîne.
- Kapasîteya xebitandina modelên pêşdîtinê yên MATLAB û algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê.
8. SciPy
Kolekek nermalava çavkaniya vekirî ya Python-ê ku ji bo hesabkirina teknîkî û zanistî tê bikar anîn. SciPy pakêtên bingehîn vedihewîne ku ji bo Python amûrên hesabkirinê peyda dike. Ew teknîkên pêşkeftî yên radestkirina daneyan û modelên pêşdîtinê bikar tîne, di nav de k cîranê herî nêzîk, daristana rasthatî, û torên neural.
SciPy wekî a Pirtûkxaneya Python di gelek belavkirinên Python de û pakêtek li Anaconda ye.
Key features
- Modulên ji bo optimîzasyonê, cebraya xêzik, entegrasyon, navberkirin, fonksiyonên taybetî, FFT, û çareserkerên ODE.
- Ji bo îşaret, wêne û hilberandina daneyê fonksiyonên cihêreng pêşkêşî dike.
- NumPy û Matplot piştgirî dike.
Xelasî
Naha divê hûn di derbarê amûrên analîtîkên pêşdîtinkar ên çavkaniya vekirî, serîlêdanên wan, û ka ew çawa teknîkên pêşkeftî bikar tînin da ku bi daneyan pêşbîniyan bikin de ramanek baş hebe.
Hemî amûrên navborî bi tevahî belaş têne bikar anîn û ji her kesî re peyda dibin. Ger we berê van amûran bikar aniye, di şîroveyan de ji me re serpêhatiya xwe agahdar bikin.
Leave a Reply