अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
तुम्ही मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस किंवा कॉम्प्युटर सायन्स उत्साही असल्यास, तुम्हाला कदाचित ही संकल्पना समजली असेल आणि दिलेली प्रणाली किंवा सेवा सुधारण्यात मदत करण्यासाठी डेटाची आवश्यकता असेल.
टेक दिग्गज आणि बहुराष्ट्रीय कंपन्या त्यांच्या डेटाची जाणीव करून देण्यासाठी व्यावसायिक बुद्धिमत्तेच्या प्रगत तंत्रांचा अवलंब करून ग्राहकांचा अनुभव आणि त्यांच्या एकूण सेवेची गुणवत्ता वाढविण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटा वापरतात. उदयोन्मुख आणि सर्वात महत्त्वाच्या तंत्रांपैकी एकाला भविष्यसूचक विश्लेषण म्हणून संबोधले जाते.
हा लेख प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स टूल्स, त्यांचा अॅप्लिकेशन आणि अनेक उदाहरणे यांच्या कल्पनेवर जातो मुक्त स्रोत तुम्ही वापरू शकता अशी साधने!
भविष्यसूचक विश्लेषण साधने काय आहेत?
प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स टूल्स हे सॉफ्टवेअर आहेत जे विद्यमान डेटासेटमधून माहितीचे विश्लेषण करून आणि काढून नमुने आणि ट्रेंड निर्धारित करतात. ही साधने डेटा मायनिंग, प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग आणि मशीन लर्निंग यासह विविध सांख्यिकीय तंत्रांचा वापर करून दिलेल्या डेटाचे विश्लेषण करतात आणि अंदाज बांधतात.
दिलेल्या सेवेची नफा आणि यश वाढवण्यासाठी विशिष्ट कालावधीसाठी योजना तयार करण्यासाठी ग्राहकांच्या वर्तनातील नमुने आणि मागील ट्रेंड समजून घेण्यासाठी या साधनांचा वापर केला जाऊ शकतो.
भविष्यवाणी विश्लेषणेचे अनुप्रयोग
प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स टूल्सचे अनेक ऍप्लिकेशन्स आहेत जे अनेक फील्डमध्ये आहेत, यासह:
ई-कॉमर्स
- लोकांच्या खरेदीच्या प्राधान्यांच्या आधारावर ग्राहकांच्या डेटाचे विश्लेषण करणे आणि नंतर या गटांच्या उत्पादने खरेदी करण्याच्या संभाव्यतेचा अंदाज लावणे.
- लक्ष्यित विपणन मोहिमांच्या गुंतवणुकीच्या परताव्याचा (ROI) अंदाज लावणे.
- Amazon Marketplace सारख्या ट्रेंडी ऑनलाइन स्टोअरमधून डेटा गोळा करणे.
सामाजिक मीडिया विपणन
- पोस्ट करण्यासाठी सामग्रीचा प्रकार आणि प्रकार नियोजन.
- दिलेली सामग्री पोस्ट करण्यासाठी सर्वोत्तम दिवस आणि वेळेचा अंदाज लावणे.
- सर्वसाधारणपणे Google जाहिराती आणि जाहिराती हाताळणे.
बँकिंग आणि विमा
- क्रेडिट रेटिंग काढणे.
- फसव्या क्रियाकलाप ओळखणे.
आरोग्य सेवा
- सर्वसाधारणपणे आरोग्याचे निरीक्षण करणे.
- एखाद्या व्यक्तीमध्ये आरोग्य समस्यांची प्रारंभिक चिन्हे ओळखणे.
उत्पादन
- इन्व्हेंटरी आणि पुरवठा साखळी व्यवस्थापित करणे.
- शिपिंग आणि पूर्तता प्रक्रियेत मदत करणे.
मुक्त-स्रोत अंदाज विश्लेषण साधने
1. ऑरेंज डेटा मायनिंग
ऑरेंज हे डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि विश्लेषण साधन आहे जे व्हिज्युअल प्रोग्रामिंग किंवा पायथन स्क्रिप्टिंगद्वारे भविष्यसूचक विश्लेषणे करते. हे टूलकिट पायथन लायब्ररी म्हणून आयात केले आहे आणि त्यासाठी घटक समाविष्ट आहेत मशीन लर्निंग, बायोइन्फॉरमॅटिक्स, मजकूर खाण, आणि इतर डेटा विश्लेषणात्मक वैशिष्ट्ये.
महत्वाची वैशिष्टे
- परस्परसंवादी डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि ग्राफिकल प्रतिनिधित्व वैशिष्ट्ये.
- व्हिज्युअल प्रोग्रामिंगचा समावेश आहे.
- कॅनव्हास-आधारित ग्राफिकल वापरकर्ता इंटरफेस (GUI) नवशिक्यांसाठी वापरणे सोपे करते.
- साधे आणि जटिल डेटा विश्लेषण कार्यान्वित करण्यास सक्षम.
2. ऍनाकोंडा
एक मुक्त-स्रोत डेटा विज्ञान पायथन आणि आर वितरण प्लॅटफॉर्म 250 पेक्षा जास्त लोकप्रिय पॅकेजेससह फक्त पॅकेज व्यवस्थापन आणि उपयोजन करण्यासाठी वापरला जातो. हे वितरण डेटा सायन्सचा वापर करते, मशीन लर्निंग अनुप्रयोग, आणि मोठ्या प्रमाणात डेटा प्रक्रिया भविष्यसूचक विश्लेषणे करण्यासाठी.
महत्वाची वैशिष्टे
- प्रगत विश्लेषणे, वर्कफ्लोचा वापर आणि डेटा परस्परसंवाद.
- डेटामधून सर्वाधिक मूल्य मिळविण्यासाठी सर्व डेटा स्रोत कनेक्ट करा.
- Python, R, आणि सह अंदाज विश्लेषणात्मक मॉडेल तयार करा ज्युपिटर नोटबुक.
- बुद्धिमान वेब अॅप्स आणि परस्परसंवादी व्हिज्युअलायझेशनमध्ये तुमची भविष्यवाणी विश्लेषणात्मक मॉडेल्स समाकलित करा.
- अॅनाकोंडा वापरून संपूर्ण डेटा सायन्स टीममध्ये सहयोग करा.
3. आर सॉफ्टवेअर पर्यावरण
R पर्यावरण सांख्यिकीय संगणन आणि ग्राफिक्ससाठी वापरले जाते. हे UNIX, Windows आणि MAC OS सह विविध ऑपरेटिंग सिस्टिमवर संकलित करते आणि चालते. या वातावरणात डेटा अॅनालिटिक्स आणि डेटा अॅनालिटिक्सच्या ग्राफिकल डिस्प्लेसाठी इंटरमीडिएट टूल्सचा मोठा संग्रह आहे.
महत्वाची वैशिष्टे
- भविष्यसूचक विश्लेषणासाठी विविध सांख्यिकीय मॉडेल्स आणि ग्राफिकल तंत्रांचा समावेश आहे.
- प्रभावी डेटा हाताळणी आणि स्टोरेज सुविधा.
- जटिल डेटा अॅरे गणना आणि सांख्यिकीय विश्लेषणासाठी ऑपरेटरचा संच.
- R समुदायाकडून ऑनलाइन सपोर्ट उपलब्ध आहे.
4. स्किट-शिका
पायथन प्रोग्रामिंग भाषेसाठी ही मशीन लर्निंग लायब्ररी आहे. यात विविध वर्गीकरण, प्रतिगमन आणि क्लस्टरिंग अल्गोरिदम समाविष्ट आहेत ज्यात सपोर्ट वेक्टर मशीन्स (SVM), यादृच्छिक जंगले आणि k- म्हणजे क्लस्टरिंग समाविष्ट आहे जे भविष्यसूचक मॉडेलिंगसाठी खूप उपयुक्त आहेत. तथापि, Scikit-Learn चा वापर करून भविष्यसूचक विश्लेषण करण्यास सक्षम होण्यासाठी प्रगत प्रोग्रामिंग ज्ञान आवश्यक आहे.
महत्वाची वैशिष्टे
- प्रगत डेटा हाताळणीमध्ये व्हिज्युअल आणि टॅब्युलर स्वरूपात डेटा प्रदर्शित करणे, वैशिष्ट्य मॅट्रिक्स किंवा लक्ष्य वेक्टरमध्ये डेटाची व्यवस्था करणे समाविष्ट आहे.
- भविष्यसूचक विश्लेषणासाठी अनेक वर्गीकरण, प्रतिगमन आणि क्लस्टरिंग मॉडेल उपलब्ध आहेत.
- भविष्यसूचक मॉडेल कार्यप्रदर्शन तपासण्यासाठी एकाधिक अचूकता मेट्रिक्स.
5. Weka डेटा खनन
Weka हे Java मध्ये लिहिलेल्या प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग टास्कसाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा संग्रह आहे. हे अल्गोरिदम तुमच्या डेटावर थेट लागू केले जाऊ शकतात किंवा Javascript वापरून कॉल केले जाऊ शकतात. Weka द्वारे प्रदान केलेल्या डेटा विश्लेषण पद्धतींमध्ये डेटा मायनिंग, प्रीप्रोसेसिंग आणि व्हिज्युअलायझिंग तंत्रांचा समावेश आहे. वेका प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्ससाठी वर्गीकरण, प्रतिगमन आणि क्लस्टरिंग मॉडेल्सचा देखील वापर करते.
महत्वाची वैशिष्टे
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन तंत्र.
- डेटा वर्गीकरण, प्रतिगमन आणि क्लस्टरिंग अल्गोरिदम.
- डेटामधील ट्रेंडचा अंदाज लावण्यासाठी विस्तृत असोसिएशन नियम.
- पोर्टेबल आणि मेमरी स्पेस-फ्रेंडली सॉफ्टवेअर.
6. अपाचे महूत
स्केलेबल आणि कार्यक्षम मशीन लर्निंग अल्गोरिदम तयार करण्यासाठी एक साधे आणि विस्तारित प्रोग्रामिंग वातावरण आणि फ्रेमवर्क. पर्यावरणामध्ये अनेक पूर्व-निर्मित स्काला, अपाचे स्पार्क आणि अपाचे फ्लिंट अल्गोरिदम समाविष्ट आहेत. हे वातावरण R भाषेसारखेच वेक्टर गणित प्रयोग, संसार वापरते जे स्केलवर कार्य करते.
महत्वाची वैशिष्टे
- शिफारस प्रणाली तयार करण्यासाठी सहयोगी फिल्टरिंग.
- भविष्यसूचक मॉडेलिंगसाठी क्लस्टरिंग आणि वर्गीकरण अल्गोरिदम.
- प्रगत डेटा काढण्यासाठी वारंवार आयटमसेट वेळेचे समर्थन करते.
- प्रगत सांख्यिकीय विश्लेषणासाठी रेखीय बीजगणित ऑपरेटर आणि वितरित बीजगणित ऑप्टिमायझर.
- भविष्यसूचक विश्लेषणासाठी स्केलेबल अल्गोरिदम तयार करते.
7. जीएनयू ऑक्टेव्ह
हे सॉफ्टवेअर संख्यात्मक गणनेसाठी अभिप्रेत असलेली उच्च-स्तरीय भाषा दर्शवते. या सॉफ्टवेअरमध्ये प्रगत डेटा विश्लेषणासाठी अंगभूत प्लॉटिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन टूल्ससह शक्तिशाली गणित-देणारं वाक्यरचना आहे. GNU Octave MATLAB स्क्रिप्ट आणि GNU/Linux, MAC OS आणि Windows सह ऑपरेटिंग सिस्टमशी सुसंगत आहे.
महत्वाची वैशिष्टे
- अंगभूत 2D/3D डेटा प्लॉटिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन टूल्स.
- डेटा विश्लेषणासाठी अनेक GNU सांख्यिकीय पॅकेजेसचे समर्थन करते.
- गणिताभिमुख भविष्यसूचक मॉडेलिंगचा वापर करते.
- MATLAB प्रेडिक्टिव मॉडेल्स आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदम चालवण्याची क्षमता.
8. सायपी
तांत्रिक आणि वैज्ञानिक संगणनासाठी वापरल्या जाणार्या ओपन-सोर्स पायथन-आधारित सॉफ्टवेअरचा संग्रह. SciPy मध्ये पायथनसाठी संगणकीय साधने प्रदान करणारे कोर पॅकेजेस वैशिष्ट्ये आहेत. हे प्रगत डेटा हाताळणी तंत्रांचा वापर करते आणि k जवळचा शेजारी, यादृच्छिक जंगल आणि यासह अंदाज लावणारे मॉडेल न्यूरल नेटवर्क.
SciPy म्हणून उपलब्ध आहे पायथन लायब्ररी अनेक Python वितरणांमध्ये आणि अॅनाकोंडामधील पॅकेज आहे.
महत्वाची वैशिष्टे
- ऑप्टिमायझेशन, रेखीय बीजगणित, एकीकरण, इंटरपोलेशन, विशेष कार्ये, FFT आणि ODE सॉल्व्हर्ससाठी मॉड्यूल.
- सिग्नल, इमेज आणि डेटा प्रोसेसिंगसाठी विविध कार्ये ऑफर करते.
- NumPy आणि Matplot चे समर्थन करते.
निष्कर्ष
तुम्हाला आता ओपन सोर्स प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स टूल्स, त्यांचे अॅप्लिकेशन आणि ते डेटाद्वारे अंदाज लावण्यासाठी प्रगत तंत्रांचा वापर कसा करतात याबद्दल चांगली कल्पना असली पाहिजे.
नमूद केलेली सर्व साधने वापरण्यासाठी पूर्णपणे विनामूल्य आहेत आणि प्रत्येकासाठी उपलब्ध आहेत. तुम्ही यापूर्वी ही साधने वापरली असल्यास, आम्हाला टिप्पण्यांमध्ये तुमच्या अनुभवाबद्दल कळवा.
प्रत्युत्तर द्या