Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Jeśli jesteś entuzjastą uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji lub informatyki, prawdopodobnie rozumiesz koncepcję i potrzebę danych, które pomogą ulepszyć dany system lub usługę.
Giganci technologiczni i międzynarodowe firmy wykorzystują duże ilości danych, aby poprawić wrażenia klientów i ogólną jakość usług, stosując zaawansowane techniki analizy biznesowej, aby zrozumieć swoje dane. Jedną z pojawiających się i najważniejszych technik określa się jako analitykę predykcyjną.
W tym artykule omówiono ideę narzędzi do analizy predykcyjnej, ich zastosowanie oraz kilka przykładów open-source narzędzia, których możesz użyć!
Co to są narzędzia analizy predykcyjnej?
Narzędzia do analizy predykcyjnej to oprogramowanie, które określa wzorce i trendy, analizując i wydobywając informacje z istniejącego zbioru danych. Narzędzia te wykorzystują różne techniki statystyczne, w tym eksplorację danych, modelowanie predykcyjne i uczenie maszynowe, aby analizować dane i tworzyć prognozy.
Narzędzia te można wykorzystać do zrozumienia wzorców zachowań konsumentów i poprzednich trendów, aby stworzyć plan na określony czas, aby zwiększyć rentowność i sukces danej usługi.
Zastosowania Predictive Analytics
Istnieje wiele zastosowań narzędzi do analizy predykcyjnej, które obejmują wiele dziedzin, w tym:
E-commerce
- Analizowanie danych klientów w celu grupowania osób na podstawie ich preferencji zakupowych, a następnie przewidywanie prawdopodobieństwa zakupu produktów przez te grupy.
- Przewidywanie zwrotu z inwestycji (ROI) ukierunkowanych kampanii marketingowych.
- Zbieranie danych z modnych sklepów internetowych, takich jak Amazon Marketplace.
Marketing mediów społecznościowych
- Planowanie rodzaju i rodzaju treści do publikowania.
- Przewidywanie najlepszego dnia i godziny na opublikowanie danej treści.
- Ogólna obsługa Google Ads i reklam.
Bankowych i ubezpieczeniowych
- Obliczanie ratingów kredytowych.
- Identyfikowanie nieuczciwych działań.
Zdrowie
- Ogólne monitorowanie stanu zdrowia.
- Identyfikowanie wczesnych oznak problemów zdrowotnych u osoby.
Produkcja
- Zarządzanie zapasami i łańcuchami dostaw.
- Pomoc w procesie wysyłki i realizacji.
Narzędzia do analizy predykcyjnej Open Source
1. Poszukiwanie danych w kolorze pomarańczowym
Orange to narzędzie do wizualizacji i analizy danych, które przeprowadza analizy predykcyjne za pomocą programowania wizualnego lub skryptów Python. Ten zestaw narzędzi jest importowany jako biblioteka Pythona i zawiera komponenty dla Nauczanie maszynowe, bioinformatyka, eksploracja tekstu i inne cechy analityczne danych.
Kluczowe cechy
- Interaktywny Wizualizacja danych oraz funkcje reprezentacji graficznej.
- Zawiera programowanie wizualne.
- Graficzny na płótnie Interfejs użytkownika (GUI) sprawia, że jest łatwy w użyciu dla początkujących.
- Potrafi wykonywać proste i złożone analizy danych.
2. anakonda
Platforma dystrybucji Python i R do nauki danych typu open source z ponad 250 różnymi popularnymi pakietami służącymi do prostego zarządzania pakietami i wdrażania. Ta dystrybucja wykorzystuje naukę o danych, Nauczanie maszynowe aplikacje i przetwarzanie danych na dużą skalę w celu wykonywania analiz predykcyjnych.
Kluczowe cechy
- Zaawansowana analityka, wykorzystanie przepływów pracy i interakcja z danymi.
- Połącz wszystkie źródła danych, aby uzyskać jak największą wartość z danych.
- Twórz predyktywne modele analityczne za pomocą Python, R i Notebooki Jupyter.
- Zintegruj swoje predykcyjne modele analityczne z inteligentnymi aplikacjami internetowymi i interaktywnymi wizualizacjami.
- Współpracuj w całych zespołach zajmujących się analizą danych za pomocą Anacondy.
3. Środowisko oprogramowania R
Środowisko R służy do obliczeń statystycznych i grafiki. Kompiluje i działa na różnych systemach operacyjnych, w tym UNIX, Windows i MAC OS. To środowisko ma duży zbiór pośrednich narzędzi do analizy danych i graficznego wyświetlania analizy danych.
Kluczowe cechy
- Obejmuje różnorodne modele statystyczne i techniki graficzne do analiz predykcyjnych.
- Efektywna obsługa i przechowywanie danych.
- Zestaw operatorów do złożonych obliczeń tablic danych i analiz statystycznych.
- Wsparcie dostępne online od społeczności R.
4. Nauka Scikit
To jest biblioteka uczenia maszynowego dla języka programowania Python. Obejmuje różne algorytmy klasyfikacji, regresji i klastrowania, w tym maszyny wektorów nośnych (SVM), losowe lasy i klastrowanie k-średnich, które są bardzo przydatne w modelowaniu predykcyjnym. Jednak do wykonywania analiz predykcyjnych za pomocą Scikit-Learn wymagana jest zaawansowana wiedza programistyczna.
Kluczowe cechy
- Zaawansowana obsługa danych obejmuje wyświetlanie danych w formie wizualnej i tabelarycznej, porządkowanie danych w macierze cech lub wektory docelowe.
- Dostępnych jest wiele modeli klasyfikacji, regresji i klastrowania do analizy predykcyjnej.
- Wiele metryk dokładności do testowania wydajności modelu predykcyjnego.
5. Eksploracja danych Weka
Weka to zbiór algorytmów uczenia maszynowego do zadań modelowania predykcyjnego napisanych w Javie. Algorytmy te można zastosować bezpośrednio do danych lub wywołać za pomocą JavaScript. Metody analizy danych dostarczane przez Weka obejmują techniki eksploracji danych, przetwarzania wstępnego i wizualizacji. Weka wykorzystuje również modele klasyfikacji, regresji i klastrowania do analiz predykcyjnych.
Kluczowe cechy
- Techniki przetwarzania i wizualizacji danych.
- Algorytmy klasyfikacji, regresji i klastrowania danych.
- Rozbudowane reguły asocjacji do przewidywania trendów w danych.
- Oprogramowanie przenośne i zajmujące mało miejsca w pamięci.
6. Kornak Apachów
Proste i rozszerzalne środowisko programistyczne oraz framework do budowania skalowalnych i wydajnych algorytmów uczenia maszynowego. Środowisko zawiera szereg gotowych algorytmów Scala, Apache Spark i Apache Flint. To środowisko korzysta z Samsary, eksperymentu z matematyką wektorową podobnego do języka R, który działa na dużą skalę.
Kluczowe cechy
- Wspólne filtrowanie w celu budowania systemów rekomendacji.
- Algorytmy klastrowania i klasyfikacji do modelowania predykcyjnego.
- Obsługuje częste taktowanie zestawu elementów w celu zaawansowanej ekstrakcji danych.
- Operator algebry liniowej i optymalizator algebry rozproszonej dla zaawansowanych analiz statystycznych.
- Tworzy skalowalne algorytmy do analiz predykcyjnych.
7. GNU Octave
To oprogramowanie reprezentuje język wysokiego poziomu przeznaczony do obliczeń numerycznych. To oprogramowanie ma potężną składnię zorientowaną na matematykę z wbudowanymi narzędziami do kreślenia i wizualizacji do zaawansowanej analizy danych. GNU Octave jest kompatybilny ze skryptami MATLAB i systemami operacyjnymi, w tym GNU/Linux, MAC OS i Windows.
Kluczowe cechy
- Wbudowane narzędzia do drukowania i wizualizacji danych 2D/3D.
- Obsługuje szereg pakietów statystycznych GNU do analizy danych.
- Wykorzystuje modelowanie predykcyjne zorientowane na matematykę.
- Możliwość uruchamiania modeli predykcyjnych MATLAB i algorytmów uczenia maszynowego.
8. SciPy
Zbiór oprogramowania open source opartego na języku Python, używanego do obliczeń technicznych i naukowych. SciPy zawiera podstawowe pakiety, które dostarczają narzędzi obliczeniowych dla Pythona. Wykorzystuje zaawansowane techniki przetwarzania danych i modele predykcyjne, w tym k najbliższego sąsiada, losowy las i sieci neuronowe.
SciPy jest dostępny jako Biblioteka Pythona w wielu dystrybucjach Pythona i jest pakietem w Anacondzie.
Kluczowe cechy
- Moduły do optymalizacji, algebry liniowej, integracji, interpolacji, funkcji specjalnych, solverów FFT i ODE.
- Oferuje różne funkcje przetwarzania sygnału, obrazu i danych.
- Obsługuje NumPy i Matplot.
Wnioski
Powinieneś już mieć dobry pomysł na narzędzia do analizy predykcyjnej typu open source, ich zastosowania i sposób, w jaki wykorzystują zaawansowane techniki do przewidywania danych.
Wszystkie wymienione narzędzia są całkowicie bezpłatne i dostępne dla każdego. Jeśli korzystałeś już z tych narzędzi, daj nam znać o swoich doświadczeniach w komentarzach.
Dodaj komentarz