Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Эгер сиз машинаны үйрөнүү, жасалма интеллект же компьютер илиминин ышкыбозу болсоңуз, анда берилген тутумду же кызматты жакшыртууга жардам берүү үчүн маалымат түшүнүгүн жана муктаждыгын түшүнөсүз.
Технологиялык гиганттар жана көп улуттуу компаниялар кардарлардын тажрыйбасын жана алардын жалпы тейлөө сапатын жогорулатуу үчүн чоң көлөмдөгү маалыматтарды колдонушат, алардын маалыматтарын түшүнүү үчүн бизнес-чалгындоонун алдыңкы ыкмаларын колдонуу менен. Жаңы пайда болгон жана эң маанилүү ыкмалардын бири прогноздук аналитика деп аталат.
Бул макалада болжолдуу аналитика куралдарынын идеясы, аларды колдонуу жана бир катар мисалдар каралат ачык булак сиз колдоно ала турган куралдар!
Болжолдуу аналитика куралдары деген эмне?
Болжолдуу аналитика инструменттери - бул учурдагы маалымат топтомунан маалыматты талдоо жана алуу аркылуу калыптарды жана тенденцияларды аныктоочу программа. Бул инструменттер берилген маалыматтарды талдоо жана болжолдоолорду жасоо үчүн маалыматтарды казып алуу, болжолдоочу моделдөө жана Machine Learning сыяктуу ар кандай статистикалык ыкмаларды колдонушат.
Бул инструменттер керектөөчүлөрдүн жүрүм-турумунун үлгүлөрүн жана мурунку тенденцияларды түшүнүү үчүн колдонулушу мүмкүн, бул кызматтын кирешелүүлүгүн жана ийгилигин жогорулатуу үчүн белгилүү бир убакытка план түзүү.
Болжолдуу Аналитиканын колдонмолору
Болжолдуу аналитика куралдарынын көптөгөн колдонмолору бар, алар бир катар талааларды камтыйт, анын ичинде:
E-соода
- Кардарлардын маалыматтарын адамдарды сатып алуу артыкчылыктарынын негизинде топтоого талдоо жана андан кийин бул топтордун өнүмдөрдү сатып алуу ыктымалдыгын болжолдоо.
- Максаттуу маркетинг кампанияларынын инвестицияларынын кайтарымын (ROI) болжолдоо.
- Amazon Marketplace сыяктуу модалуу онлайн дүкөндөрдөн маалыматтарды чогултуу.
Коомдук Медиа Marketing
- Постко турган мазмундун түрүн жана түрүн пландаштыруу.
- Берилген мазмунду жарыялоо үчүн эң жакшы күндү жана убакытты болжолдоо.
- Google Ads жана жалпысынан жарнамаларды башкаруу.
Банк жана камсыздандыруу
- Кредиттик рейтингдерди аныктоо.
- алдамчылык иш-аракеттерди аныктоо.
Саламаттык сактоо
- Жалпысынан ден соолугуна мониторинг жүргүзүү.
- адамдын ден соолугуна байланыштуу көйгөйлөрдүн алгачкы белгилерин аныктоо.
өндүрүш
- Инвентаризация жана жеткирүү чынжырларын башкаруу.
- Жеткирүү жана аткаруу процессине жардам берүү.
Ачык булактагы болжолдоочу аналитика куралдары
1. Orange Data Mining
Orange – бул визуалдык программалоо же Python скрипти аркылуу болжолдоочу аналитиканы аткарган маалыматтарды визуалдаштыруу жана аналитика куралы. Бул куралдар топтому Python китепканасы катары импорттолгон жана анын компоненттерин камтыйт машина Learning, биоинформатика, текстти казып алуу жана башка маалыматтарды аналитикалык мүнөздөмөлөр.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Interactive маалыматтарды визуалдаштыруу жана графикалык көрсөтүү өзгөчөлүктөрү.
- Визуалдык программалоону камтыйт.
- Canvas негизиндеги Графикалык Колдонуучу Interface (GUI) үйрөнчүктөр үчүн колдонууну жеңилдетет.
- Жөнөкөй жана татаал маалымат аналитикасын аткара алат.
2. Анаконда
Ачык булактуу маалымат илими Python жана R бөлүштүрүү платформасы, 250дөн ашык ар кандай популярдуу пакеттерге ээ, жөн гана пакетти башкаруу жана жайылтуу үчүн колдонулат. Бул бөлүштүрүү маалымат илимин колдонот, машина Learning тиркемелерди жана чоң масштабдагы маалыматтарды иштеп чыгууну болжолдоочу аналитиканы ишке ашыруу үчүн.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Өркүндөтүлгөн аналитика, иш процесстерин колдонуу жана маалыматтардын өз ара аракеттенүүсү.
- Берилиштерден эң көп баалуулуктарды алуу үчүн бардык маалымат булактарын туташтырыңыз.
- Python, R жана менен болжолдоочу аналитикалык моделдерди түзүңүз Jupyter блокноттору.
- Болжолдуу аналитикалык моделдериңизди интеллектуалдык желе колдонмолоруна жана интерактивдүү визуализацияларга бириктириңиз.
- Anaconda аркылуу маалымат илиминин бардык командалары менен кызматтаңыз.
3. R Программалык камсыздоо чөйрөсү
R чөйрөсү статистикалык эсептөө жана графика үчүн колдонулат. Ал UNIX, Windows жана MAC OS сыяктуу ар кандай операциялык системаларды түзөт жана иштейт. Бул чөйрөдө маалымат аналитикасы жана маалымат аналитикасынын графикалык дисплейи үчүн аралык куралдардын чоң жыйнагы бар.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Болжолдуу аналитика үчүн ар кандай статистикалык моделдерди жана графикалык ыкмаларды камтыйт.
- Натыйжалуу маалыматтарды иштетүү жана сактоо каражаттары.
- Татаал маалыматтар массивдерин эсептөө жана статистикалык аналитика үчүн операторлор топтому.
- Колдоо R коомчулугунан онлайн жеткиликтүү.
4. Scikit-үйрөн
Бул Python программалоо тили үчүн Machine Learning китепканасы. Ал ар кандай классификацияны, регрессияны жана кластерлөө алгоритмдерин камтыйт, анын ичинде колдоо вектордук машиналары (SVMs), кокус токойлор жана к-к-каражаттарынын кластерлери болжолдуу моделдөө үчүн абдан пайдалуу. Бирок, Scikit-Learn аркылуу болжолдуу аналитиканы жүргүзүү үчүн өркүндөтүлгөн программалоо билими талап кылынат.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Өркүндөтүлгөн маалыматтарды иштетүү визуалдык жана таблица түрүндө маалыматтарды көрсөтүүнү, маалыматтарды өзгөчөлүк матрицаларына же максаттуу векторлорго жайгаштырууну камтыйт.
- Болжолдуу аналитика үчүн бир катар классификация, регрессия жана кластерлөө моделдери бар.
- Болжолдуу моделдин иштешин текшерүү үчүн бир нече тактык көрсөткүчтөрү.
5. Weka Data Mining
Weka Java тилинде жазылган болжолдоочу моделдөө тапшырмалары үчүн Machine Learning алгоритмдеринин жыйындысы. Бул алгоритмдерди түздөн-түз берилиштериңизге колдонсо болот же Javascript аркылуу чакырса болот. Weka тарабынан берилген маалыматтарды талдоо ыкмаларына маалыматтарды казып алуу, алдын ала иштетүү жана визуализациялоо ыкмалары кирет. Weka ошондой эле болжолдуу аналитика үчүн классификация, регрессия жана кластерлөө моделдерин колдонот.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Маалыматтарды алдын ала иштетүү жана визуалдаштыруу ыкмалары.
- Маалыматтарды классификациялоо, регрессия жана кластерлөө алгоритмдери.
- Маалыматтардагы тенденцияларды болжолдоо үчүн кеңири ассоциация эрежелери.
- Портативдик жана эстутум мейкиндигине ылайыктуу программа.
6. Apache mahout
Жөнөкөй жана кеңейтилүүчү программалоо чөйрөсү жана масштабдуу жана натыйжалуу Machine Learning алгоритмдерин куруу үчүн негиз. Айлана-чөйрө алдын ала жасалган бир катар Scala, Apache Spark жана Apache Flint алгоритмдерин камтыйт. Бул чөйрөдө Samsara, масштабда иштеген R тилине окшош вектордук математикалык эксперимент колдонулат.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Сунуш системаларын түзүү үчүн биргелешкен чыпкалоо.
- Болжолдуу моделдөө үчүн кластерлөө жана классификациялоо алгоритмдери.
- Өркүндөтүлгөн маалыматтарды алуу үчүн тез-тезден элементтер топтомун колдойт.
- Сызыктуу алгебра оператору жана өркүндөтүлгөн статистикалык аналитика үчүн бөлүштүрүлгөн алгебра оптимизатору.
- Болжолдуу аналитика үчүн масштабдуу алгоритмдерди түзөт.
7. GNU нотаны
Бул программалык камсыздоо сандык эсептөөлөр үчүн арналган жогорку деңгээлдеги тилди билдирет. Бул программа өнүккөн маалыматтарды аналитика үчүн орнотулган пландоо жана визуалдаштыруу куралдары менен күчтүү математикага багытталган синтаксиске ээ. GNU Octave MATLAB скрипттери жана операциялык системалары менен шайкеш келет, анын ичинде GNU/Linux, MAC OS жана Windows.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Камтылган 2D/3D маалыматтарды пландоо жана визуалдаштыруу куралдары.
- Маалыматтарды талдоо үчүн бир катар GNU статистикалык пакеттерин колдойт.
- Математикалык-багытталган болжолдуу моделдештирет.
- MATLAB болжолдоочу моделдерин жана Machine Learning алгоритмдерин иштетүү мүмкүнчүлүгү.
8. SciPy
Техникалык жана илимий эсептөөлөр үчүн колдонулган ачык булактуу Python негизиндеги программалык камсыздоонун жыйнагы. SciPy Python үчүн эсептөө куралдарын камсыз кылуучу негизги пакеттерди камтыйт. Ал маалыматтарды иштетүүнүн өркүндөтүлгөн ыкмаларын жана болжолдуу моделдерин колдонот, анын ичинде k жакынкы кошуна, кокус токой жана нейрон тармактары.
SciPy катары жеткиликтүү Python китепканасы көптөгөн Python дистрибуцияларында жана Анаконда пакети болуп саналат.
Негизги өзгөчөлүктөр
- Оптималдаштыруу үчүн модулдар, сызыктуу алгебра, интеграция, интерполяция, атайын функциялар, FFT жана ODE чечүүчүлөрү.
- Сигнал, сүрөт жана маалыматтарды иштетүү үчүн ар кандай функцияларды сунуштайт.
- NumPy жана Matplot колдойт.
жыйынтыктоо
Эми сизде ачык булактуу болжолдоочу аналитика куралдары, алардын тиркемелери жана алар маалыматтар аркылуу болжолдоолорду жасоо үчүн өнүккөн ыкмаларды кантип колдонушу жөнүндө жакшы түшүнүккө ээ болушуңуз керек.
Бардык айтылган куралдар толугу менен акысыз жана бардыгына жеткиликтүү. Эгер сиз бул куралдарды мурда колдонсоңуз, комментарийлерде тажрыйбаңыз тууралуу бизге айтыңыз.
Таштап Жооп