မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
အကယ်၍ သင်သည် Machine Learning၊ Artificial Intelligence သို့မဟုတ် ကွန်ပြူတာသိပ္ပံကို ဝါသနာပါသူဖြစ်ပါက၊ ပေးထားသည့် စနစ် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ဒေတာလိုအပ်မှု သဘောတရားကို နားလည်ပြီး လိုအပ်သည်များကို သင်နားလည်နိုင်ပါသည်။
နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများနှင့် နိုင်ငံစုံကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံနှင့် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကို နားလည်သိရှိနိုင်စေရန် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများ၏ အတွေ့အကြုံနှင့် ၎င်းတို့၏ အလုံးစုံဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာအများအပြားကို အသုံးပြုကြသည်။ ပေါ်ထွက်ပြီး အရေးအကြီးဆုံး နည်းပညာများထဲမှ တစ်ခုကို ခန့်မှန်းချေ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဟု ခေါ်ဆိုပါသည်။
ဤဆောင်းပါးသည် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများ၊ ၎င်းတို့၏အသုံးချပလီကေးရှင်းနှင့် ဥပမာများစွာကို ကျော်လွန်သွားပါသည်။ open-source သင်သုံးနိုင်သောကိရိယာများ။
Predictive Analytics Tools များကား အဘယ်နည်း။
Predictive analytics tools များသည် ရှိပြီးသား dataset တစ်ခုမှ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ထုတ်ယူခြင်းဖြင့် ပုံစံများနှင့် လမ်းကြောင်းများကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာများသည် ပေးထားသောဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန်အတွက် ဒေတာမိုင်းခွဲခြင်း၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံပြုလုပ်ခြင်းနှင့် Machine Learning အပါအဝင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာနည်းပညာအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုစေသည်။
ပေးထားသော ဝန်ဆောင်မှု၏ အမြတ်အစွန်းနှင့် အောင်မြင်မှု တိုးမြင့်လာစေရန် တိကျသော အချိန်ကာလတစ်ခုအတွက် အစီအစဉ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူပုံစံများနှင့် ယခင်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို နားလည်စေရန် ဤကိရိယာများကို အသုံးချနိုင်သည်။
ခန့်မှန်း Analytics မှ၏ Applications ကို
နယ်ပယ်များစွာတွင် ပါဝင်သည့် နယ်ပယ်အများအပြားတွင် ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ကိရိယာများ၏ အပလီကေးရှင်းများစွာ ရှိပါသည်။
e-commerce
- ၎င်းတို့၏ဝယ်ယူမှုစိတ်ကြိုက်များကိုအခြေခံ၍ လူများကိုအုပ်စုဖွဲ့ကာ ဖောက်သည်ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ထုတ်ကုန်များဝယ်ယူရန် အလားအလာများကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်း။
- ပစ်မှတ်ထားသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုံ့ဆော်မှုများ၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ပြန်လာခြင်း (ROI) ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- Amazon Marketplace ကဲ့သို့သော ခေတ်မီအွန်လိုင်းစတိုးများမှ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။
လူမှုမီဒီယာစျေးကွက်
- ပို့စ်တင်မည့် အကြောင်းအရာအမျိုးအစားနှင့် အမျိုးအစားကို စီစဉ်ပါ။
- ပေးထားသော အကြောင်းအရာကို တင်ရန် အကောင်းဆုံးနေ့နှင့် အချိန်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- ယေဘုယျအားဖြင့် Google Ads နှင့် ကြော်ငြာများကို ကိုင်တွယ်ပါ။
ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့်အာမခံ
- ခရက်ဒစ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို ရှာဖွေခြင်း။
- မသမာသောလှုပ်ရှားမှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
- ကျန်းမာရေးကို ယေဘုယျအားဖြင့် စောင့်ကြည့်ပါ။
- လူတစ်ယောက်တွင် ကျန်းမာရေးပြဿနာများ၏ အစောပိုင်းလက္ခဏာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
ကုန်ထုတ်လုပ်မှု
- စာရင်းအင်းများနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။
- ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ပြည့်စုံရေး လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ကူညီဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။
Open-Source Predictive Analytics ကိရိယာများ
1. Orange Data Mining
Orange သည် ရုပ်မြင်သံကြား ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်း သို့မဟုတ် Python scripting မှတဆင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာအစုံအလင်ကို Python စာကြည့်တိုက်အဖြစ် တင်သွင်းထားပြီး အစိတ်အပိုင်းများ ပါဝင်ပါသည်။ စက်သင်ယူ၊ ဇီဝနည်းပညာ၊ စာသားတူးဖော်ခြင်းနှင့် အခြားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လက္ခဏာများ။
Key ကို features တွေ
- အပြန်အလှန်တုန့်ပြန်သော ဒေတာ visualization နှင့် ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုအင်္ဂါရပ်များ။
- Visual Programming ပါဝင်သည်။
- ကင်းဗတ်အခြေခံ ဂရပ်ဖစ် User Interface (GUI) စတင်အသုံးပြုသူများအတွက် လွယ်ကူစေသည်။
- ရိုးရှင်းပြီး ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
2. Anaconda
ပက်ကေ့ချ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အသုံးချခြင်းကိုရိုးရှင်းစွာအသုံးပြုရန်အတွက် မတူညီသောလူကြိုက်များသောပက်ကေ့ဂျ် 250 ကျော်ပါရှိသော open-source data science Python နှင့် R ဖြန့်ချီရေးပလပ်ဖောင်းတစ်ခု။ ဤဖြန့်ဖြူးမှုသည် ဒေတာသိပ္ပံကို အသုံးပြုခြင်း၊ စက်သင်ယူ အပလီကေးရှင်းများ၊ နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ကြီးမားသောဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။
Key ကို features တွေ
- အဆင့်မြင့်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်၊ အလုပ်အသွားအလာများအသုံးပြုမှုနှင့် ဒေတာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု။
- ဒေတာမှတန်ဖိုးအများဆုံးထုတ်ယူရန် ဒေတာအရင်းအမြစ်အားလုံးကို ချိတ်ဆက်ပါ။
- Python၊ R နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများကို ဖန်တီးပါ။ Jupyter မှတ်စုစာအုပ်.
- သင်၏ ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ဝဘ်အက်ပ်များနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ပုံဖော်မှုများတွင် ပေါင်းစည်းပါ။
- Anaconda ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့တစ်ခုလုံးတွင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ပါ။
3. R Software Environment
R ပတ်ဝန်းကျင်ကို ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်ခြင်းနှင့် ဂရပ်ဖစ်များအတွက် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် UNIX၊ Windows နှင့် MAC OS အပါအဝင် လည်ပတ်မှုစနစ်အမျိုးမျိုးတွင် စုစည်းပြီး လုပ်ဆောင်သည်။ ဤပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အလယ်အလတ်ကိရိယာများ စုစည်းမှုနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပြကွက်များ ရှိသည်။
Key ကို features တွေ
- ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များနှင့် ဂရပ်ဖစ်နည်းပညာမျိုးစုံ ပါဝင်ပါသည်။
- ထိရောက်သောဒေတာ ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းဆိုင်ရာ အထောက်အကူပစ္စည်းများ။
- ရှုပ်ထွေးသောဒေတာခင်းကျင်းတွက်ချက်မှုနှင့် ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် အော်ပရေတာအစုံ။
- R အသိုင်းအဝိုင်းမှ ပံ့ပိုးကူညီမှုကို အွန်လိုင်းမှ ရရှိနိုင်သည်။
4. Scikit- လေ့လာပါ
၎င်းသည် Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအတွက် Machine Learning စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပံ့ပိုးမှု Vector Machines (SVMs)၊ ကျပန်းသစ်တောများနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုပုံစံအတွက် အလွန်အသုံးဝင်သည့် k-means အစုအဝေးများအပါအဝင် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များ ပါဝင်သည်။ သို့သော်၊ Scikit-Learn ကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် အဆင့်မြင့် ပရိုဂရမ်းမင်းအသိပညာ လိုအပ်ပါသည်။
Key ကို features တွေ
- အဆင့်မြင့်ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဒေတာကို ရုပ်ပုံနှင့် ဇယားပုံစံဖြင့် ပြသခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်မက်ထရစ်များ သို့မဟုတ် ပစ်မှတ် vector များအဖြစ် ဒေတာကို စီစဉ်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။
- ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ရရှိနိုင်သော အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပုံစံများ။
- ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ရန် တိကျမှုများစွာသော မက်ထရစ်များ။
5. Weka ဒေတာတူးဖော်ခြင်း။
Weka သည် Java တွင်ရေးသားထားသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုပုံစံလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် Machine Learning algorithms စုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များကို သင့်ဒေတာထံ တိုက်ရိုက်အသုံးချနိုင်သည် သို့မဟုတ် Javascript ကို အသုံးပြု၍ ခေါ်ဝေါ်နိုင်သည်။ Weka မှ ပံ့ပိုးပေးသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများတွင် ဒေတာတူးဖော်ခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်းနည်းပညာများ ပါဝင်သည်။ Weka သည် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပုံစံများကို အသုံးပြုသည်။
Key ကို features တွေ
- ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းနည်းပညာများ။
- ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များ။
- ဒေတာအတွက် ခေတ်ရေစီးကြောင်းကို ခန့်မှန်းရန် ကျယ်ပြန့်သော အသင်းအဖွဲ့စည်းမျဉ်းများ။
- သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူပြီး memory space-friendly software
6. Apache ကို Mahout
ချဲ့ထွင်နိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော Machine Learning algorithms ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ရိုးရှင်းပြီး တိုးချဲ့နိုင်သော ပရိုဂရမ်ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် မူဘောင်။ ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကြိုတင်လုပ်ထားသည့် Scala၊ Apache Spark နှင့် Apache Flint algorithms အများအပြားပါဝင်သည်။ ဤပတ်ဝန်းကျင်သည် စကေးဖြင့်အလုပ်လုပ်သော R ဘာသာစကားနှင့်ဆင်တူသော vector သင်္ချာစမ်းသပ်ချက် Samsara ကိုအသုံးပြုသည်။
Key ကို features တွေ
- အကြံပြုချက်စနစ်များတည်ဆောက်ရန်အတွက် ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်း။
- ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်လ်အတွက် အစုလိုက်အပြုံလိုက်နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ။
- အဆင့်မြင့်ဒေတာထုတ်ယူခြင်းအတွက် မကြာခဏ itemset အချိန်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- အဆင့်မြင့် ကိန်းဂဏန်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု အတွက် တစ်ပြေးညီ အက္ခရာသင်္ချာ အော်ပရေတာ နှင့် ဖြန့်ဝေထားသော အက္ခရာသင်္ချာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှု။
- ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် အရွယ်တင်နိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးပေးသည်။
7. ကို GNU octaves
ဤဆော့ဖ်ဝဲသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် ရည်ရွယ်သည့် အဆင့်မြင့်ဘာသာစကားကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် အဆင့်မြင့်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ပါ၀င်သော ကြံစည်ခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများပါရှိသော အစွမ်းထက်သော သင်္ချာအသားပေး အထားအသိုတစ်ခုပါရှိသည်။ GNU Octave သည် GNU/Linux၊ MAC OS နှင့် Windows အပါအဝင် MATLAB script များနှင့် လည်ပတ်မှုစနစ်များနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Key ကို features တွေ
- Built-in 2D/3D ဒေတာ ကြံစည်ခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်း ကိရိယာများ။
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် GNU ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ပက်ကေ့ဂျ်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- သင်္ချာအသားပေး ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို အသုံးပြုသည်။
- MATLAB ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များနှင့် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်မှု။
8. သိပ္ပံ
နည်းပညာနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် open-source Python-based software စုစည်းမှု။ SciPy တွင် Python အတွက် ကွန်ပြူတာကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် core packages များပါရှိသည်။ ၎င်းသည် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း၊ ကျပန်းသစ်တောနှင့် k အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း၊ ကျပန်းသစ်တောနှင့် အပါအဝင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို အဆင့်မြင့်ဒေတာကိုင်တွယ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုစေသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ.
SciPy ကို တစ်ခုအနေနဲ့ ရနိုင်ပါတယ်။ Python စာကြည့်တိုက် Python ဖြန့်ဖြူးမှုများစွာတွင်ရှိပြီး Anaconda ရှိ ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
Key ကို features တွေ
- ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် မော်ဂျူးများ၊ မျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာ၊ ပေါင်းစည်းမှု၊ ပေါင်းစည်းမှု၊ အထူးလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ FFT နှင့် ODE ဖြေရှင်းသူများ။
- အချက်ပြခြင်း၊ ရုပ်ပုံနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အမျိုးမျိုးသောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်သည်။
- NumPy နှင့် Matplot ကိုထောက်ပံ့သည်။
ကောက်ချက်
ယခုအခါတွင် သင့်တွင် open source ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများ၊ ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများနှင့် ဒေတာမှတဆင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို မည်သို့အသုံးပြုပုံတို့ကို သင့်တွင် အကြံကောင်းရှိသင့်သည်။
ဖော်ပြထားသည့်ကိရိယာများအားလုံးသည် လုံးဝအခမဲ့ဖြစ်ပြီး လူတိုင်းအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် ဤကိရိယာများကို ယခင်က အသုံးပြုဖူးပါက၊ သင့်အတွေ့အကြုံအကြောင်းကို မှတ်ချက်များတွင် ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave