Содржина[Крие][Прикажи]
Ако сте ентузијаст за машинско учење, вештачка интелигенција или компјутерски науки, веројатно го разбирате концептот и потребата за податоци кои ќе помогнат да се подобри даден систем или услуга.
Технолошките гиганти и мултинационалните компании користат големи количини на податоци за да го подобрат искуството на клиентите и нивниот севкупен квалитет на услугата со усвојување напредни техники на деловна интелигенција за да се разберат нивните податоци. Една од новите и најважните техники се нарекува предвидлива аналитика.
Оваа статија ја обработува идејата за алатките за предвидлива аналитика, нивната примена и голем број примери на со отворен код алатки кои можете да ги користите!
Кои се алатките за предвидлива анализа?
Алатките за предвидлива аналитика се софтвер што ги одредува моделите и трендовите преку анализа и извлекување информации од постоечка база на податоци. Овие алатки користат различни статистички техники, вклучувајќи ископување податоци, предвидливо моделирање и машинско учење за да ги анализираат дадените податоци и да прават предвидувања.
Овие алатки може да се искористат за да се разберат моделите во однесувањето на потрошувачите и претходните трендови за да се создаде план за одредено времетраење за да се зголеми профитабилноста и успехот на дадената услуга.
Апликации на предвидлива анализа
Постојат многу апликации на алатки за предвидлива аналитика кои се движат во повеќе полиња, вклучувајќи:
Е-трговија
- Анализирање на податоците за клиентите за групирање луѓе врз основа на нивните преференции за купување и потоа предвидување на веројатноста овие групи да купуваат производи.
- Предвидување на враќањето на инвестицијата (ROI) на насочените маркетинг кампањи.
- Собирање податоци од модерни онлајн продавници како Amazon Marketplace.
Социјалните медиуми маркетинг
- Планирање на видот и видот на содржината за објавување.
- Предвидување на најдобриот ден и време за објавување на дадената содржина.
- Ракување со реклами на Google и реклами воопшто.
Банкарство и осигурување
- Откривање на кредитниот рејтинг.
- Идентификување на измамнички активности.
Здравствена заштита
- Следење на здравјето воопшто.
- Идентификување на раните знаци на здравствени проблеми кај поединецот.
производство
- Управување со инвентар и синџири на снабдување.
- Помош во процесот на испорака и исполнување.
Алатки за предвидливи анализи со отворен код
1. Портокал податочно рударство
Orange е алатка за визуелизација и анализа на податоци која врши предвидлива аналитика преку визуелно програмирање или скриптирање со Python. Оваа алатка е увезена како библиотека на Python и вклучува компоненти за Машинско учење, биоинформатика, рударство текст и други аналитички карактеристики на податоци.
Клучни карактеристики
- Интерактивна визуелизација на податоци и карактеристики на графичко претставување.
- Вклучува визуелно програмирање.
- Графички базирани на платно Кориснички интерфејс (GUI) го олеснува користењето за почетници.
- Можност за извршување едноставна и сложена анализа на податоци.
2. анаконда
Платформа за дистрибуција на Python и R за наука за податоци со отворен код со преку 250 различни популарни пакети што се користат за едноставно управување и распоредување на пакети. Оваа дистрибуција користи наука за податоци, Машинско учење апликации и обработка на податоци од големи размери за извршување на предвидлива аналитика.
Клучни карактеристики
- Напредна аналитика, употреба на работни текови и интеракција со податоци.
- Поврзете ги сите извори на податоци за да извлечете најголема вредност од податоците.
- Креирајте предвидливи аналитички модели со Python, R и Jupyter преносни компјутери.
- Интегрирајте ги вашите предвидливи аналитички модели во интелигентни веб-апликации и интерактивни визуелизации.
- Соработувајте со цели тимови за наука за податоци користејќи Анаконда.
3. R Софтверско опкружување
Околината R се користи за статистичко пресметување и графика. Се компајлира и работи на различни оперативни системи, вклучувајќи UNIX, Windows и MAC OS. Оваа средина има голема колекција на средни алатки за анализа на податоци и графички приказ на аналитика на податоци.
Клучни карактеристики
- Вклучува разновидни статистички модели и графички техники за предвидлива аналитика.
- Ефективни капацитети за ракување и складирање податоци.
- Пакет од оператори за сложени пресметки на податочна низа и статистичка анализа.
- Поддршката достапна на интернет од R заедницата.
4. Скикит-научи
Ова е библиотека за машинско учење за програмскиот јазик Python. Вклучува различни алгоритми за класификација, регресија и кластерирање, вклучувајќи машини за вектор за поддршка (SVM), случајни шуми и кластерирање k-средства кои се многу корисни за предвидливо моделирање. Сепак, потребно е напредно програмско знаење за да може да се врши предвидлива аналитика користејќи Scikit-Learn.
Клучни карактеристики
- Напредното ракување со податоци вклучува прикажување податоци во визуелна и табеларна форма, распоредување на податоците во матрици на карактеристики или целни вектори.
- Голем број модели за класификација, регресија и кластерирање достапни за предвидлива аналитика.
- Повеќекратни метрики за точност за тестирање на перформансите на предвидливите модели.
5. Weka податоци за рударство
Weka е збирка на алгоритми за машинско учење за задачи за предвидливо моделирање напишани во Java. Овие алгоритми може директно да се применат на вашите податоци или да се повикаат со помош на Javascript. Методите за анализа на податоци обезбедени од Weka вклучуваат техники за рударство на податоци, претходна обработка и визуелизирање. Weka исто така користи модели за класификација, регресија и кластерирање за предвидлива аналитика.
Клучни карактеристики
- Техники за претходна обработка и визуелизација на податоците.
- Алгоритми за класификација, регресија и кластерирање на податоци.
- Опсежни правила за асоцијација за предвидување на трендовите во податоците.
- Пренослив и мемориски софтвер погоден за простор.
6. Апачи махут
Едноставна и проширлива програмска средина и рамка за градење скалабилни и перформанси алгоритми за машинско учење. Околината вклучува голем број претходно направени алгоритми Scala, Apache Spark и Apache Flint. Ова опкружување користи Самсара, векторско математичко експериментирање слично на јазикот R кој работи во скала.
Клучни карактеристики
- Колаборативно филтрирање за изградба на системи за препораки.
- Алгоритми за кластерирање и класификација за предвидливо моделирање.
- Поддржува често тајминг на сетови на ставки за напредно извлекување податоци.
- Оператор за линеарна алгебра и оптимизатор на дистрибуирана алгебра за напредна статистичка аналитика.
- Изградува скалабилни алгоритми за предвидлива аналитика.
7. GNU Octave
Овој софтвер претставува јазик на високо ниво наменет за нумерички пресметки. Овој софтвер има моќна синтакса ориентирана кон математика со вградени алатки за зацртување и визуелизација за напредна аналитика на податоци. GNU Octave е компатибилен со MATLAB скрипти и оперативни системи, вклучувајќи GNU/Linux, MAC OS и Windows.
Клучни карактеристики
- Вградени 2D/3D алатки за исцртување и визуелизација на податоци.
- Поддржува голем број GNU статистички пакети за аналитика на податоци.
- Користи математички ориентирано предвидливо моделирање.
- Способност за извршување на MATLAB модели за предвидување и алгоритми за машинско учење.
8. Научник
Збирка на софтвер со отворен код базиран на Python кој се користи за технички и научни пресметки. SciPy има основни пакети кои обезбедуваат компјутерски алатки за Python. Тој користи напредни техники за ракување со податоци и модели на предвидување, вклучувајќи k најблизок сосед, случајна шума и нервните мрежи.
SciPy е достапен како Пајтон библиотека во многу дистрибуции на Python и е пакет во Анаконда.
Клучни карактеристики
- Модули за оптимизација, линеарна алгебра, интеграција, интерполација, специјални функции, FFT и ODE решавачи.
- Нуди различни функции за обработка на сигнали, слики и податоци.
- Поддржува NumPy и Matplot.
Заклучок
Сега треба да имате добра идеја за алатките за предвидлива аналитика со отворен код, нивните апликации и како тие ги користат напредните техники за да прават предвидувања преку податоци.
Сите споменати алатки се потполно бесплатни за користење и достапни за секого. Ако претходно сте ги користеле овие алатки, кажете ни за вашето искуство во коментарите.
Оставете Одговор