Turinys[Slėpti][Rodyti]
Jei esate mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto ar kompiuterių mokslo entuziastas, tikriausiai suprantate sąvoką ir duomenų poreikį, kad padėtų tobulinti tam tikrą sistemą ar paslaugą.
Technologijų gigantai ir tarptautinės įmonės naudoja didelius duomenų kiekius, kad pagerintų klientų patirtį ir bendrą paslaugų kokybę, taikydamos pažangias verslo žvalgybos technologijas, kad suprastų savo duomenis. Viena iš naujų ir svarbiausių metodų vadinama nuspėjamąja analitika.
Šiame straipsnyje apžvelgiama nuspėjamosios analizės įrankių idėja, jų taikymas ir keletas pavyzdžių atviro kodo įrankiai, kuriuos galite naudoti!
Kas yra nuspėjamosios analizės įrankiai?
Nuspėjamosios analizės įrankiai yra programinė įranga, kuri nustato modelius ir tendencijas analizuodama ir išgaudama informaciją iš esamo duomenų rinkinio. Šie įrankiai naudoja įvairius statistinius metodus, įskaitant duomenų gavybą, nuspėjamąjį modeliavimą ir mašininį mokymąsi, kad analizuotų pateiktus duomenis ir pateiktų prognozes.
Šios priemonės gali būti naudojamos siekiant suprasti vartotojų elgsenos modelius ir ankstesnes tendencijas, kad būtų sukurtas tam tikros trukmės planas, siekiant padidinti tam tikros paslaugos pelningumą ir sėkmę.
Nuspėjamosios analizės programos
Yra daug nuspėjamosios analizės įrankių taikomųjų programų, kurios apima daugybę sričių, įskaitant:
E-komercija
- Klientų duomenų analizė, siekiant sugrupuoti žmones pagal jų pirkimo nuostatas ir prognozuoti šių grupių tikimybę pirkti produktus.
- Numatyti tikslinių rinkodaros kampanijų investicijų grąžą (IG).
- Duomenų rinkimas iš madingų internetinių parduotuvių, tokių kaip „Amazon Marketplace“.
Social Media Marketing
- Skelbtino turinio tipo ir rūšies planavimas.
- Numatyti geriausią dieną ir laiką paskelbti nurodytą turinį.
- „Google Ads“ ir skelbimų tvarkymas apskritai.
Bankininkystė ir draudimas
- Išsiaiškinti kredito reitingus.
- Apgaulingos veiklos nustatymas.
Sveikatos apsauga
- Sveikatos stebėjimas apskritai.
- Ankstyvųjų asmens sveikatos problemų požymių nustatymas.
gamyba
- Atsargų ir tiekimo grandinių valdymas.
- Pagalba siuntimo ir vykdymo procese.
Atvirojo kodo nuspėjamosios analizės įrankiai
1. Oranžinė duomenų gavyba
„Orange“ yra duomenų vizualizavimo ir analizės įrankis, atliekantis nuspėjamąją analizę naudojant vizualinį programavimą arba Python scenarijus. Šis įrankių rinkinys importuojamas kaip Python biblioteka ir apima komponentus, skirtus Mašininis mokymasis, bioinformatika, teksto gavyba ir kitos duomenų analizės charakteristikos.
Pagrindinės savybės
- Interaktyvus duomenų vizualizavimas ir grafinio vaizdavimo ypatybės.
- Apima vizualinį programavimą.
- Drobės pagrindu sukurta grafika Vartotojo sąsaja (GUI) palengvina naudojimą pradedantiesiems.
- Geba atlikti paprastą ir sudėtingą duomenų analizę.
2. Anakonda
Atvirojo kodo duomenų mokslo Python ir R platinimo platforma su daugiau nei 250 skirtingų populiarių paketų, naudojamų paprasčiausiai paketų valdymui ir diegimui. Šis paskirstymas naudoja duomenų mokslą, Mašininis mokymasis taikomąsias programas ir didelio masto duomenų apdorojimą, kad būtų galima atlikti nuspėjamąją analizę.
Pagrindinės savybės
- Išplėstinė analizė, darbo eigos naudojimas ir duomenų sąveika.
- Prijunkite visus duomenų šaltinius, kad gautumėte didžiausią duomenų vertę.
- Kurkite nuspėjamus analitinius modelius naudodami Python, R ir Jupyter Notebooks.
- Integruokite nuspėjamus analitinius modelius į išmaniąsias žiniatinklio programas ir interaktyvias vizualizacijas.
- Bendradarbiaukite su ištisomis duomenų mokslo komandomis naudodami „Anaconda“.
3. R programinės įrangos aplinka
R aplinka naudojama statistiniam skaičiavimui ir grafikai. Jis kompiliuoja ir veikia įvairiose operacinėse sistemose, įskaitant UNIX, Windows ir MAC OS. Šioje aplinkoje yra daug tarpinių įrankių, skirtų duomenų analizei ir grafiniam duomenų analizės atvaizdavimui.
Pagrindinės savybės
- Apima įvairius statistinius modelius ir grafinius nuspėjamosios analizės metodus.
- Efektyvios duomenų tvarkymo ir saugojimo priemonės.
- Operatorių rinkinys, skirtas sudėtingiems duomenų masyvo skaičiavimams ir statistinei analizei.
- Palaikymas pasiekiamas internetu iš R bendruomenės.
4. „Scikit-Learn“
Tai mašininio mokymosi biblioteka, skirta Python programavimo kalbai. Tai apima įvairius klasifikavimo, regresijos ir grupavimo algoritmus, įskaitant paramos vektorių mašinas (SVM), atsitiktinius miškus ir k-mean klasterizavimą, kurie yra labai naudingi nuspėjamajam modeliavimui. Tačiau norint atlikti nuspėjamąją analizę naudojant Scikit-Learn, reikalingos pažangios programavimo žinios.
Pagrindinės savybės
- Išplėstinis duomenų tvarkymas apima duomenų atvaizdavimą vaizdine ir lentelės forma, duomenų išdėstymą į savybių matricas arba tikslinius vektorius.
- Nuspėjamai analizei galima naudoti daugybę klasifikavimo, regresijos ir grupavimo modelių.
- Kelios tikslumo metrikos, skirtos nuspėjamojo modelio veikimui patikrinti.
5. Weka duomenų gavyba
Weka yra mašininio mokymosi algoritmų rinkinys, skirtas nuspėjamojo modeliavimo užduotims, parašytoms Java kalba. Šie algoritmai gali būti tiesiogiai taikomi jūsų duomenims arba iškviesti naudojant „Javascript“. „Weka“ siūlomi duomenų analizės metodai apima duomenų gavybos, išankstinio apdorojimo ir vizualizavimo metodus. Weka taip pat naudoja klasifikavimo, regresijos ir klasterizacijos modelius nuspėjamai analizei.
Pagrindinės savybės
- Duomenų išankstinio apdorojimo ir vizualizavimo būdai.
- Duomenų klasifikavimo, regresijos ir klasterizacijos algoritmai.
- Išsamios asociacijos taisyklės, leidžiančios numatyti duomenų tendencijas.
- Nešiojama ir atmintyje patogi programinė įranga.
6. Apache mahout
Paprasta ir išplečiama programavimo aplinka ir sistema, skirta kurti keičiamo dydžio ir našius mašininio mokymosi algoritmus. Aplinka apima daugybę iš anksto sukurtų „Scala“, „Apache Spark“ ir „Apache Flint“ algoritmų. Ši aplinka naudoja „Samsara“ – vektorinį matematikos eksperimentą, panašų į R kalbą, kuri veikia dideliu mastu.
Pagrindinės savybės
- Bendradarbiaujantis filtravimas kuriant rekomendacijų sistemas.
- Klasterizacijos ir klasifikavimo algoritmai prognozuojamajam modeliavimui.
- Palaiko dažną elementų rinkinio laiką, skirtą išplėstiniam duomenų išgavimui.
- Linijinės algebros operatorius ir paskirstytoji algebros optimizavimo priemonė pažangiajai statistinei analizei.
- Sukuria keičiamo dydžio algoritmus nuspėjamai analizei.
7. GNU oktava
Ši programinė įranga yra aukšto lygio kalba, skirta skaitiniams skaičiavimams. Ši programinė įranga turi galingą į matematiką orientuotą sintaksę su integruotais braižymo ir vizualizavimo įrankiais pažangiai duomenų analizei. GNU Octave yra suderinama su MATLAB scenarijais ir operacinėmis sistemomis, įskaitant GNU/Linux, MAC OS ir Windows.
Pagrindinės savybės
- Integruoti 2D/3D duomenų braižymo ir vizualizavimo įrankiai.
- Palaiko daugybę GNU statistinių paketų duomenų analizei.
- Naudoja į matematiką orientuotą nuspėjamąjį modeliavimą.
- Galimybė paleisti MATLAB nuspėjamuosius modelius ir mašininio mokymosi algoritmus.
8. SciPy
Atvirojo kodo Python programinės įrangos, naudojamos techniniams ir moksliniams skaičiavimams, rinkinys. „SciPy“ turi pagrindinius paketus, kuriuose pateikiami „Python“ skaičiavimo įrankiai. Jame naudojami pažangūs duomenų tvarkymo metodai ir nuspėjamieji modeliai, įskaitant k artimiausią kaimyną, atsitiktinį mišką ir neuroniniai tinklai.
„SciPy“ galima įsigyti kaip a Python biblioteka daugelyje Python paskirstymų ir yra Anaconda paketas.
Pagrindinės savybės
- Moduliai optimizavimui, tiesinei algebrai, integracijai, interpoliacijai, specialiosioms funkcijoms, FFT ir ODE sprendėjams.
- Siūlo įvairias signalo, vaizdo ir duomenų apdorojimo funkcijas.
- Palaiko „NumPy“ ir „Matplot“.
Išvada
Dabar turėtumėte turėti gerą supratimą apie atvirojo kodo nuspėjamosios analizės įrankius, jų programas ir tai, kaip jie naudoja pažangias technologijas, kad prognozuotų duomenis.
Visos minėtos priemonės yra visiškai nemokamos ir prieinamos visiems. Jei anksčiau naudojote šiuos įrankius, praneškite mums apie savo patirtį komentaruose.
Palikti atsakymą