Saturs[Paslēpt][Rādīt]
Ja esat mašīnmācības, mākslīgā intelekta vai datorzinātņu entuziasts, jūs, iespējams, saprotat jēdzienu un datu nepieciešamību, lai palīdzētu uzlabot konkrēto sistēmu vai pakalpojumu.
Tehnoloģiju giganti un starptautiski uzņēmumi izmanto lielu datu apjomu, lai uzlabotu klientu pieredzi un vispārējo pakalpojumu kvalitāti, izmantojot progresīvas biznesa informācijas metodes, lai izprastu savus datus. Viena no jaunajām un vissvarīgākajām metodēm tiek saukta par prognozējošo analīzi.
Šajā rakstā ir apskatīta ideja par prognozēšanas analītikas rīkiem, to pielietošana un vairāki piemēri atvērtais avots rīki, kurus varat izmantot!
Kas ir paredzamās analīzes rīki?
Prognozējošās analīzes rīki ir programmatūra, kas nosaka modeļus un tendences, analizējot un iegūstot informāciju no esošas datu kopas. Šie rīki izmanto dažādas statistikas metodes, tostarp datu ieguvi, paredzamo modelēšanu un mašīnmācīšanos, lai analizētu dotos datus un veiktu prognozes.
Šos rīkus var izmantot, lai izprastu patērētāju uzvedības modeļus un iepriekšējās tendences, lai izveidotu plānu noteiktam laika periodam, lai palielinātu konkrētā pakalpojuma rentabilitāti un panākumus.
Prognozējošās analīzes lietojumi
Ir daudz paredzamo analītikas rīku lietojumu, kas aptver vairākus laukus, tostarp:
E-komercija
- Klientu datu analīze, lai grupētu cilvēkus, pamatojoties uz viņu pirkšanas vēlmēm, un pēc tam prognozēt šo grupu iespējamību iegādāties produktus.
- Mērķtiecīgu mārketinga kampaņu ieguldījumu atdeves (IA) prognozēšana.
- Datu vākšana no moderniem tiešsaistes veikaliem, piemēram, Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Publicējamā satura veida un veida plānošana.
- Labākās dienas un laika prognozēšana noteiktā satura publicēšanai.
- Darbs ar Google reklāmām un reklāmām kopumā.
Banku un apdrošināšana
- Kredītreitingu noteikšana.
- Krāpniecisku darbību identificēšana.
Veselības aprūpe
- Veselības uzraudzība kopumā.
- Indivīda agrīnu veselības problēmu pazīmju identificēšana.
Ražošana
- Krājumu un piegādes ķēžu pārvaldība.
- Palīdzība nosūtīšanas un izpildes procesā.
Atvērtā pirmkoda paredzamās analīzes rīki
1. Oranžā datu ieguve
Orange ir datu vizualizācijas un analīzes rīks, kas veic paredzamo analīzi, izmantojot vizuālo programmēšanu vai Python skriptēšanu. Šis rīku komplekts ir importēts kā Python bibliotēka, un tajā ir iekļauti komponenti Mašīnu mācīšana, bioinformātika, teksta ieguve un citi datu analītiskie raksturlielumi.
Galvenās iezīmes
- interaktīvs datu vizualizācija un grafiskā attēlojuma funkcijas.
- Ietver vizuālo programmēšanu.
- Grafika uz audekla bāzes Lietotāja interfeiss (GUI) padara to viegli lietojamu iesācējiem.
- Spēj veikt vienkāršu un sarežģītu datu analīzi.
2. Anaconda
Atvērtā pirmkoda datu zinātnes Python un R izplatīšanas platforma ar vairāk nekā 250 dažādām populārām pakotnēm, ko izmanto, lai vienkārši pakotņu pārvaldību un izvietošanu. Šis sadalījums izmanto datu zinātni, Mašīnu mācīšana lietojumprogrammas un liela mēroga datu apstrādi, lai veiktu prognozējošo analīzi.
Galvenās iezīmes
- Uzlabota analīze, darbplūsmu izmantošana un datu mijiedarbība.
- Savienojiet visus datu avotus, lai no datiem iegūtu vislielāko vērtību.
- Izveidojiet prognozējošus analītiskos modeļus, izmantojot Python, R un Jupyter piezīmjdatori.
- Integrējiet savus prognozējošos analītiskos modeļus viedās tīmekļa lietotnēs un interaktīvās vizualizācijās.
- Izmantojot Anaconda, sadarbojieties visās datu zinātnes komandās.
3. R Programmatūras vide
R vide tiek izmantota statistikas skaitļošanai un grafikai. Tas apkopo un darbojas dažādās operētājsistēmās, tostarp UNIX, Windows un MAC OS. Šajā vidē ir liela starpposma rīku kolekcija datu analīzei un datu analīzes grafiskajam attēlojumam.
Galvenās iezīmes
- Ietver dažādus statistiskos modeļus un grafiskās metodes prognozējošai analītikai.
- Efektīvas datu apstrādes un uzglabāšanas iespējas.
- Operatoru komplekts sarežģītiem datu masīvu aprēķiniem un statistiskajai analītikai.
- Atbalsts pieejams tiešsaistē no R kopienas.
4. scikit-mācīties
Šī ir mašīnmācīšanās bibliotēka Python programmēšanas valodai. Tas ietver dažādus klasifikācijas, regresijas un klasterizācijas algoritmus, tostarp atbalsta vektoru mašīnas (SVM), izlases mežus un k-mean klasterus, kas ir ļoti noderīgi prognozēšanai. Tomēr ir nepieciešamas progresīvas programmēšanas zināšanas, lai varētu veikt paredzamo analīzi, izmantojot Scikit-Learn.
Galvenās iezīmes
- Uzlabotā datu apstrāde ietver datu attēlošanu vizuālā un tabulas veidā, datu sakārtošanu pazīmju matricās vai mērķa vektoros.
- Prognozējošai analītikai ir pieejami vairāki klasifikācijas, regresijas un klasterizācijas modeļi.
- Vairāki precizitātes rādītāji, lai pārbaudītu prognozētā modeļa veiktspēju.
5. Weka datu ieguve
Weka ir mašīnmācīšanās algoritmu kolekcija prognozēšanas modelēšanas uzdevumiem, kas rakstīti Java valodā. Šos algoritmus var lietot tieši jūsu datiem vai izsaukt, izmantojot Javascript. Weka nodrošinātās datu analīzes metodes ietver datu ieguves, pirmapstrādes un vizualizācijas metodes. Weka izmanto arī klasifikācijas, regresijas un klasterizācijas modeļus prognozējošai analītikai.
Galvenās iezīmes
- Datu priekšapstrādes un vizualizācijas metodes.
- Datu klasifikācijas, regresijas un klasterizācijas algoritmi.
- Plaši asociācijas noteikumi, lai prognozētu datu tendences.
- Pārnēsājama un atmiņai draudzīga programmatūra.
6. Apache mahout
Vienkārša un paplašināma programmēšanas vide un ietvars mērogojamu un veiktspējīgu mašīnmācīšanās algoritmu izveidei. Vidē ir iekļauti vairāki iepriekš sagatavoti Scala, Apache Spark un Apache Flint algoritmi. Šajā vidē tiek izmantots Samsara — vektoru matemātikas eksperiments, kas ir līdzīgs R valodai, kas darbojas mērogā.
Galvenās iezīmes
- Sadarbības filtrēšana, lai izveidotu ieteikumu sistēmas.
- Klasterizācijas un klasifikācijas algoritmi paredzamajai modelēšanai.
- Atbalsta biežu vienumu kopu laiku uzlabotai datu ieguvei.
- Lineārās algebras operators un izkliedētais algebras optimizētājs progresīvai statistikas analītikai.
- Izveido mērogojamus algoritmus prognozējošai analīzei.
7. GNU Octave
Šī programmatūra ir augsta līmeņa valoda, kas paredzēta skaitliskiem aprēķiniem. Šai programmatūrai ir jaudīga uz matemātiku orientēta sintakse ar iebūvētiem zīmēšanas un vizualizācijas rīkiem uzlabotai datu analīzei. GNU Octave ir saderīgs ar MATLAB skriptiem un operētājsistēmām, tostarp GNU/Linux, MAC OS un Windows.
Galvenās iezīmes
- Iebūvēti 2D/3D datu zīmēšanas un vizualizācijas rīki.
- Atbalsta vairākas GNU statistikas pakotnes datu analīzei.
- Izmanto uz matemātiku orientētu paredzamo modelēšanu.
- Spēja palaist MATLAB prognozējošos modeļus un mašīnmācīšanās algoritmus.
8. SciPy
Atvērtā pirmkoda Python programmatūras kolekcija, ko izmanto tehniskai un zinātniskai skaitļošanai. SciPy piedāvā pamata pakotnes, kas nodrošina Python skaitļošanas rīkus. Tajā tiek izmantotas uzlabotas datu apstrādes metodes un paredzamie modeļi, tostarp k tuvākais kaimiņš, izlases mežs un neironu tīkli.
SciPy ir pieejams kā a Python bibliotēka daudzos Python izplatījumos un ir Anaconda pakotne.
Galvenās iezīmes
- Moduļi optimizācijai, lineārajai algebrai, integrācijai, interpolācijai, īpašām funkcijām, FFT un ODE risinātājiem.
- Piedāvā dažādas funkcijas signālu, attēlu un datu apstrādei.
- Atbalsta NumPy un Matplot.
Secinājumi
Tagad jums vajadzētu būt labam priekšstatam par atvērtā pirmkoda prognozēšanas analīzes rīkiem, to lietojumprogrammām un to, kā tie izmanto progresīvas metodes, lai prognozētu datus.
Visi minētie rīki ir pilnīgi bez maksas lietojami un pieejami ikvienam. Ja esat jau izmantojis šos rīkus, komentāros pastāstiet mums par savu pieredzi.
Atstāj atbildi