ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਸ਼ੌਕੀਨ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ।
ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਸ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਉੱਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਉਹ ਸਾਧਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ!
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਕੀ ਹਨ?
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਉਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾਸੇਟ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਕੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੇਵਾ ਦੀ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਜਾ ਸਕੇ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਸ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਈ-ਕਾਮਰਸ
- ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਰੀਦ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ।
- ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਵਾਪਸੀ (ROI) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ.
- ਅਮੇਜ਼ਨ ਮਾਰਕਿਟਪਲੇਸ ਵਰਗੇ ਟਰੈਡੀ ਔਨਲਾਈਨ ਸਟੋਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ।
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ
- ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ।
- ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ।
- ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ Google Ads ਅਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ।
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਬੀਮਾ
- ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
- ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ
- ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ.
- ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
ਨਿਰਮਾਣ
- ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ।
- ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਅਤੇ ਪੂਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ.
ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ
1. ਸੰਤਰੀ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ
ਔਰੇਂਜ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਜਾਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਕਿੱਟ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ, ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡਾਟਾ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ।
- ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਕੈਨਵਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (GUI) ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਵਰਤਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ.
2. ਐਨਾਕਾਂਡਾ
ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਰ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 250 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੰਡ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ।
- ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ।
- ਪਾਇਥਨ, ਆਰ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ.
- ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵੈਬ ਐਪਸ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ।
- ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਮੁੱਚੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰੋ।
3. ਆਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਤਾਵਰਣ
ਆਰ ਐਨਵਾਇਰਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸਟੈਟਿਸਟੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗਰਾਫਿਕਸ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ UNIX, Windows, ਅਤੇ MAC OS ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਡਿਸਪਲੇਅ ਲਈ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਅਸਰਦਾਰ ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ।
- ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਐਰੇ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ।
- ਆਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਤੋਂ ਔਨਲਾਈਨ ਉਪਲਬਧ ਸਹਾਇਤਾ।
4. ਵਿਗਿਆਨ it ਸਿੱਖੋ
ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVM), ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਅਤੇ k- ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਐਡਵਾਂਸਡ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਟੇਬਲਯੂਲਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਾਂ ਟਾਰਗੇਟ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਈ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮਾਡਲ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ।
5. ਵੇਕਾ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ
ਵੇਕਾ ਜਾਵਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵੇਕਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਵੇਕਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ।
- ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।
- ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਨਿਯਮ।
- ਪੋਰਟੇਬਲ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਸਪੇਸ-ਅਨੁਕੂਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ।
6. ਅਪਾਚੇ ਮਹਾਉਤ
ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ। ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪ੍ਰੀ-ਮੇਡ ਸਕੇਲਾ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ, ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਮਸਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਗਣਿਤ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ R ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਜੋ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।
- ਐਡਵਾਂਸਡ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਈਟਮਸੈੱਟ ਟਾਈਮਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ ਆਪਰੇਟਰ ਅਤੇ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਅਲਜਬਰਾ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਕੇਲੇਬਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
7. ਜੀ ਐਨ ਯੂ ਓਟੇਵ
ਇਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਪਲਾਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਗਣਿਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੰਟੈਕਸ ਹੈ। GNU Octave MATLAB ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ GNU/Linux, MAC OS, ਅਤੇ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਸਮੇਤ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਬਿਲਟ-ਇਨ 2D/3D ਡਾਟਾ ਪਲਾਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ।
- ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਈ GNU ਅੰਕੜਾ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਗਣਿਤ-ਮੁਖੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- MATLAB ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
8. ਸਾਇਪਾਈ
ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਾਈਥਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ। SciPy ਵਿੱਚ ਕੋਰ ਪੈਕੇਜ ਹਨ ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉੱਨਤ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ k ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਅਤੇ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ.
SciPy ਏ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਈਥਨ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ, ਏਕੀਕਰਣ, ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, FFT, ਅਤੇ ODE ਸੋਲਵਰ ਲਈ ਮੋਡਿਊਲ।
- ਸਿਗਨਲ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- NumPy ਅਤੇ Matplot ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਸਿੱਟਾ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਸ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਟੂਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਅਨੁਭਵ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ