Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Jika anda seorang Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan atau peminat sains komputer, anda mungkin memahami konsep dan keperluan data untuk membantu meningkatkan sistem atau perkhidmatan tertentu.
Syarikat gergasi teknologi dan syarikat multinasional menggunakan jumlah data yang besar untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan keseluruhan kualiti perkhidmatan mereka dengan menggunakan teknik canggih kecerdasan perniagaan untuk memahami data mereka. Salah satu teknik yang muncul dan paling penting dirujuk sebagai analisis ramalan.
Artikel ini membincangkan idea alat analisis ramalan, aplikasinya dan beberapa contoh sumber terbuka alat yang boleh anda gunakan!
Apakah Alat Analitis Ramalan?
Alat analitik ramalan ialah perisian yang menentukan corak dan arah aliran dengan menganalisis dan mengekstrak maklumat daripada set data sedia ada. Alat ini menggunakan pelbagai teknik statistik termasuk perlombongan data, pemodelan ramalan dan Pembelajaran Mesin untuk menganalisis data yang diberikan dan membuat ramalan.
Alat ini boleh digunakan untuk memahami corak dalam tingkah laku pengguna dan arah aliran sebelumnya untuk membuat rancangan untuk tempoh masa tertentu untuk meningkatkan keuntungan dan kejayaan perkhidmatan yang diberikan.
Aplikasi Analisis Ramalan
Terdapat banyak aplikasi alat analisis ramalan yang merangkumi beberapa bidang, termasuk:
E-dagang
- Menganalisis data pelanggan untuk mengumpulkan orang berdasarkan pilihan pembelian mereka dan kemudian meramalkan kemungkinan kumpulan ini untuk membeli produk.
- Meramalkan Pulangan Pelaburan (ROI) kempen pemasaran yang disasarkan.
- Mengumpul data daripada kedai dalam talian yang bergaya seperti Amazon Marketplace.
Pemasaran Media Sosial
- Merancang jenis dan jenis kandungan untuk disiarkan.
- Meramalkan hari dan masa terbaik untuk menyiarkan kandungan yang diberikan.
- Mengendalikan Google Ads dan iklan secara umum.
Perbankan dan Insurans
- Memikirkan penarafan kredit.
- Mengenal pasti aktiviti penipuan.
Healthcare
- Memantau kesihatan secara umum.
- Mengenal pasti tanda awal masalah kesihatan dalam diri seseorang individu.
Pembuatan
- Menguruskan inventori dan rantaian bekalan.
- Membantu dalam proses penghantaran dan pemenuhan.
Alat Analitis Ramalan Sumber Terbuka
1. Perlombongan Data Jingga
Jingga ialah alat visualisasi dan analitik data yang melakukan analisis ramalan melalui pengaturcaraan visual atau skrip Python. Kit alat ini diimport sebagai perpustakaan Python dan termasuk komponen untuk mesin Pembelajaran, bioinformatik, perlombongan teks dan ciri analisis data lain.
Ciri-ciri utama
- Interaktif visualisasi data dan ciri perwakilan grafik.
- Termasuk pengaturcaraan visual.
- Grafik berasaskan kanvas Antara Muka Pengguna (GUI) menjadikannya mudah digunakan untuk pemula.
- Mampu melaksanakan analisis data yang mudah dan kompleks.
2. Anaconda
Platform pengedaran Python dan R sains data sumber terbuka dengan lebih 250 pakej popular yang berbeza digunakan untuk pengurusan dan penggunaan pakej sahaja. Pengedaran ini menggunakan sains data, mesin Pembelajaran aplikasi, dan pemprosesan data berskala besar untuk melaksanakan analisis ramalan.
Ciri-ciri utama
- Analitis lanjutan, penggunaan aliran kerja dan interaksi data.
- Sambungkan semua sumber data untuk mengekstrak nilai terbanyak daripada data.
- Buat model analitik ramalan dengan Python, R dan Jupyter Notebooks.
- Integrasikan model analitik ramalan anda ke dalam apl web pintar dan visualisasi interaktif.
- Bekerjasama merentas seluruh pasukan sains data menggunakan Anaconda.
3. Persekitaran Perisian R
Persekitaran R digunakan untuk pengkomputeran statistik dan grafik. Ia menyusun dan berjalan pada pelbagai sistem pengendalian termasuk UNIX, Windows dan MAC OS. Persekitaran ini mempunyai koleksi besar alat perantaraan untuk analisis data dan paparan grafik analisis data.
Ciri-ciri utama
- Termasuk pelbagai model statistik dan teknik grafik untuk analisis ramalan.
- Kemudahan pengendalian dan penyimpanan data yang berkesan.
- Satu set pengendali untuk pengiraan tatasusunan data yang kompleks dan analitik statistik.
- Sokongan tersedia dalam talian daripada komuniti R.
4. Scikit-Belajar
Ini ialah perpustakaan Pembelajaran Mesin untuk bahasa pengaturcaraan Python. Ia termasuk pelbagai algoritma pengelasan, regresi dan pengelompokan termasuk Mesin Vektor Sokongan (SVM), hutan rawak dan pengelompokan k-means yang sangat berguna untuk pemodelan ramalan. Walau bagaimanapun, pengetahuan pengaturcaraan lanjutan diperlukan untuk dapat melakukan analisis ramalan menggunakan Scikit-Learn.
Ciri-ciri utama
- Pengendalian data lanjutan termasuk memaparkan data dalam bentuk visual dan jadual, menyusun data ke dalam matriks ciri atau vektor sasaran.
- Beberapa model klasifikasi, regresi dan pengelompokan tersedia untuk analisis ramalan.
- Metrik ketepatan berbilang untuk menguji prestasi model ramalan.
5. Perlombongan Data Weka
Weka ialah koleksi algoritma Pembelajaran Mesin untuk tugas pemodelan ramalan yang ditulis dalam Java. Algoritma ini boleh digunakan pada data anda secara langsung atau dipanggil menggunakan Javascript. Kaedah analisis data yang disediakan oleh Weka termasuk teknik perlombongan data, prapemprosesan dan visualisasi. Weka juga menggunakan model pengelasan, regresi dan pengelompokan untuk analisis ramalan.
Ciri-ciri utama
- Teknik prapemprosesan dan visualisasi data.
- Klasifikasi data, regresi dan algoritma pengelompokan.
- Peraturan perkaitan yang meluas untuk meramalkan arah aliran dalam data.
- Perisian mudah alih dan mesra ruang memori.
6. Apache mahout
Persekitaran dan rangka kerja pengaturcaraan yang mudah dan boleh diperluaskan untuk membina algoritma Pembelajaran Mesin berskala dan berprestasi. Persekitaran termasuk beberapa algoritma pra-dibuat Scala, Apache Spark dan Apache Flint. Persekitaran ini menggunakan Samsara, eksperimen matematik vektor yang serupa dengan bahasa R yang berfungsi pada skala.
Ciri-ciri utama
- Penapisan kolaboratif untuk membina sistem pengesyoran.
- Algoritma pengelompokan dan pengelasan untuk pemodelan ramalan.
- Menyokong pemasaan set item yang kerap untuk pengekstrakan data lanjutan.
- Pengendali algebra linear dan pengoptimum algebra teragih untuk analisis statistik lanjutan.
- Membina algoritma berskala untuk analitik ramalan.
7. GNU Octave
Perisian ini mewakili bahasa peringkat tinggi yang bertujuan untuk pengiraan berangka. Perisian ini mempunyai sintaks berorientasikan matematik yang berkuasa dengan alat plot dan visualisasi terbina dalam untuk analisis data lanjutan. GNU Octave serasi dengan skrip MATLAB dan sistem pengendalian termasuk GNU/Linux, MAC OS dan Windows.
Ciri-ciri utama
- Alat pemetaan dan visualisasi data 2D/3D terbina dalam.
- Menyokong beberapa pakej statistik GNU untuk analisis data.
- Menggunakan pemodelan ramalan berorientasikan matematik.
- Keupayaan untuk menjalankan model ramalan MATLAB dan algoritma Pembelajaran Mesin.
8. SciPy
Koleksi perisian berasaskan Python sumber terbuka yang digunakan untuk pengkomputeran teknikal dan saintifik. SciPy menampilkan pakej teras yang menyediakan alat pengkomputeran untuk Python. Ia menggunakan teknik pengendalian data lanjutan dan model ramalan termasuk k jiran terdekat, hutan rawak, dan rangkaian saraf.
SciPy tersedia sebagai a Perpustakaan Python dalam banyak pengedaran Python dan merupakan pakej dalam Anaconda.
Ciri-ciri utama
- Modul untuk pengoptimuman, algebra linear, penyepaduan, interpolasi, fungsi khas, penyelesai FFT dan ODE.
- Menawarkan pelbagai fungsi untuk isyarat, imej dan pemprosesan data.
- Menyokong NumPy dan Matplot.
Kesimpulan
Anda kini sepatutnya mempunyai idea yang baik tentang alat analisis ramalan sumber terbuka, aplikasinya dan cara mereka menggunakan teknik lanjutan untuk membuat ramalan melalui data.
Semua alat yang disebutkan adalah percuma untuk digunakan dan tersedia untuk semua orang. Jika anda pernah menggunakan alatan ini sebelum ini, beritahu kami tentang pengalaman anda dalam ulasan.
Sila tinggalkan balasan anda