فهرست[پټ][ښکاره]
که تاسو د ماشین زده کړې، مصنوعي استخباراتو، یا د کمپیوټر ساینس لیوال یاست، تاسو شاید د ورکړل شوي سیسټم یا خدمت ښه کولو کې د مرستې لپاره د ډیټا مفهوم او اړتیا پوهیږئ.
ټیک لویان او ملټي نیشنل شرکتونه د پیرودونکو تجربې او د دوی عمومي کیفیت لوړولو لپاره د سوداګرۍ استخباراتو پرمختللي تخنیکونو په کارولو سره د دوی ډیټا احساس کولو لپاره لوی مقدار ډیټا کاروي. یو له راپورته کیدونکي او خورا مهم تخنیکونو څخه د وړاندوینې تحلیلونو ته راجع کیږي.
دا مقاله د وړاندوینې تحلیلي وسیلو نظریه ، د دوی غوښتنلیک ، او یو شمیر مثالونو ته ځي د پرانستې-سرچینې هغه وسیلې چې تاسو یې کارولی شئ!
د وړاندوینې تحلیلي وسیلې څه دي؟
د وړاندوینې تحلیلي وسیلې سافټویر دي چې د موجوده ډیټا سیټ څخه د معلوماتو تحلیل او استخراج کولو سره نمونې او رجحانات ټاکي. دا وسیلې د مختلف احصایوي تخنیکونو څخه کار اخلي پشمول د ډیټا کان کیندنې ، وړاندوینې ماډلینګ ، او د ماشین زده کړې ترڅو ورکړل شوي ډاټا تحلیل کړي او وړاندوینې وکړي.
دا وسیلې د مصرف کونکي چلند او پخوانیو رجحاناتو کې د نمونو احساس کولو لپاره کارول کیدی شي ترڅو د ځانګړي وخت مودې لپاره پلان رامینځته کړي ترڅو د ورکړل شوي خدمت ګټې او بریا ډیر کړي.
د وړاندوینې تحلیلي غوښتنلیکونه
د وړاندوینې تحلیلي وسیلو ډیری غوښتنلیکونه شتون لري چې په یو شمیر برخو پورې اړه لري ، په شمول:
پست سوداګرۍ
- د پیرودونکو معلوماتو تحلیل کول خلکو ته د دوی د پیرود غوره توبونو پراساس ګروپ کول او بیا د محصولاتو پیرود کولو لپاره د دې ډلو احتمال وړاندوینه کول.
- د نښه شوي بازار موندنې کمپاینونو د پانګې اچونې (ROI) بیرته راستنیدو وړاندوینه.
- د رجحان آنلاین پلورنځیو لکه ایمیزون بازار ځای څخه د معلوماتو راټولول.
د ټولنیزو رسنیو د بازار
- د پوسټ کولو لپاره د مینځپانګې ډول او ډول پلان کول.
- د ورکړل شوي مینځپانګې پوسټ کولو لپاره د غوره ورځې او وخت وړاندوینه.
- په عمومي توګه د ګوګل اعلاناتو او اعلاناتو اداره کول.
بانکداري او بیمه
- د کریډیټ درجه بندي معلومول.
- د درغلیو فعالیتونو پیژندنه.
روغتیایی پاملرنه
- په عمومي توګه د روغتیا څارنه.
- په یو فرد کې د روغتیا ستونزو لومړني نښو پیژندل.
دفابريکي
- د موجوداتو او اکمالاتو سلسله اداره کول.
- د بار وړلو او بشپړولو پروسې کې مرسته.
د خلاصې سرچینې وړاندوینې تحلیلي وسیلې
1. د نارنج ډیټا کان کیندنه
نارنجي د معلوماتو لید او تحلیلي وسیله ده چې د بصری برنامې یا Python سکریپټینګ له لارې وړاندوینې تحلیلونه ترسره کوي. دا اوزار کټ د Python کتابتون په توګه وارد شوی او د دې لپاره اجزا پکې شامل دي ماشین د زده کړېبایو انفارماتیک، د متن کان کیندنه، او نور د معلوماتو تحلیلي ځانګړتیاوې.
اصلي ځانګړنې
- انټرنیټ د معلوماتو لید او د ګرافیکي استازیتوب ځانګړتیاوې.
- بصری پروګرامونه پکې شامل دي.
- د کینوس پر بنسټ ګرافیک د کارن برسیر (GUI) د پیل کونکو لپاره کارول اسانه کوي.
- د ساده او پیچلي ډیټا تحلیلونو اجرا کولو وړ.
2. انکونډا
د خلاصې سرچینې ډیټا ساینس Python او R توزیع پلیټ فارم د 250 څخه ډیر مختلف مشهور کڅوړې سره په ساده ډول د بسته بندۍ مدیریت او پلي کولو لپاره کارول کیږي. دا ویش د ډیټا ساینس څخه کار اخلي، ماشین د زده کړې غوښتنلیکونه، او د وړاندوینې تحلیلونو ترسره کولو لپاره د لوی کچې ډیټا پروسس کول.
اصلي ځانګړنې
- پرمختللي تحلیلونه، د کاري جریان کارول، او د معلوماتو تعامل.
- د ټولو معلوماتو سرچینې سره وصل کړئ ترڅو د ډیټا څخه خورا ارزښت راوباسي.
- د Python، R، او سره د وړاندوینې تحلیلي ماډلونه جوړ کړئ د جایپټر نوټ بوکونه.
- خپل وړاندوینې تحلیلي ماډلونه په هوښیار ویب ایپسونو او متقابل لیدونو کې مدغم کړئ.
- د اناکونډا په کارولو سره د ډیټا ساینس ټول ټیمونو کې همکاري وکړئ.
3. د سافټویر چاپیریال
د R چاپیریال د احصایې کمپیوټري او ګرافیک لپاره کارول کیږي. دا د یونیکس، وینډوز، او MAC OS په شمول په مختلفو عملیاتي سیسټمونو کې تالیف او چلوي. دا چاپیریال د ډیټا تحلیلونو او د ډیټا تحلیلونو ګرافیکي ښودلو لپاره د منځمهاله وسیلو لوی ټولګه لري.
اصلي ځانګړنې
- د وړاندوینې تحلیلونو لپاره مختلف احصایوي ماډلونه او ګرافیکي تخنیکونه شامل دي.
- د معلوماتو مؤثره اداره کول او ذخیره کول.
- د پیچلو ډیټا سرې محاسبې او احصایوي تحلیلونو لپاره د آپریټرانو یوه ټولګه.
- ملاتړ د R ټولنې څخه آنلاین شتون لري.
4. سککیټ - زده کړه
دا د Python پروګرام کولو ژبې لپاره د ماشین زده کړې کتابتون دی. پدې کې مختلف طبقه بندي، ریګریشن، او د کلستر کولو الګوریتمونه شامل دي په شمول د سپورټ ویکتور ماشینونه (SVMs)، تصادفي ځنګلونه، او د k - معنی کلستر کول چې د وړاندوینې ماډلینګ لپاره خورا ګټور دي. په هرصورت، د پروګرام کولو پرمختللی پوهه اړینه ده چې د Scikit-Learn په کارولو سره د وړاندوینې تحلیلونو ترسره کولو توان ولري.
اصلي ځانګړنې
- د ډیټا پرمختللې اداره کول په بصری او جدول کې د معلوماتو ښودل شامل دي، د فیچر میټریکونو یا هدف ویکتورونو کې د معلوماتو تنظیم کول.
- د وړاندوینې تحلیلونو لپاره یو شمیر طبقه بندي ، راجسټریشن ، او کلسټرینګ ماډلونه شتون لري.
- د وړاندوینې ماډل فعالیت ازموینې لپاره ډیری دقت میټریکونه.
5. د ویکا ډیټا کان کیندنه
ویکا په جاوا کې لیکل شوي د وړاندوینې ماډلینګ کارونو لپاره د ماشین زده کړې الګوریتمونو ټولګه ده. دا الګوریتمونه مستقیم ستاسو په ډیټا کې پلي کیدی شي یا د جاواسکریپټ په کارولو سره ویل کیدی شي. د ویکا لخوا چمتو شوي د ډیټا تحلیلي میتودونو کې د ډیټا کان کیندنې ، دمخه پروسس کول ، او د لید تخنیکونه شامل دي. ویکا د وړاندوینې تحلیلونو لپاره طبقه بندي ، راجسټریشن ، او کلسترینګ ماډلونه هم کاروي.
اصلي ځانګړنې
- د معلوماتو دمخه پروسس کولو او لید تخنیکونه.
- د معلوماتو طبقه بندي، ریګریشن، او د کلستر کولو الګوریتمونه.
- په ډیټا کې د رجحاناتو وړاندوینې لپاره پراخه اتحادیې مقررات.
- د پورټ ایبل او حافظې ځای دوستانه سافټویر.
6. اپاچی مهوت
د توزیع وړ او د کار کولو ماشین زده کړې الګوریتمونو رامینځته کولو لپاره یو ساده او د توزیع وړ برنامې چاپیریال او چوکاټ. په چاپیریال کې یو شمیر دمخه جوړ شوی سکالا، اپاچی سپارک، او اپاچی فلینټ الګوریتمونه شامل دي. دا چاپیریال سمسارا کاروي، د ویکتور ریاضي تجربه د R ژبې سره ورته ده چې په پیمانه کار کوي.
اصلي ځانګړنې
- د سپارښتنې سیسټمونو جوړولو لپاره ګډ فلټر کول.
- د وړاندوینې ماډلینګ لپاره کلسترینګ او طبقه بندي الګوریتمونه.
- د پرمختللي ډیټا استخراج لپاره د بار بار توکو سیټ وخت ملاتړ کوي.
- خطي الجبرا آپریټر او د پرمختللي احصایوي تحلیلونو لپاره توزیع شوي الجبرا اصلاح کونکی.
- د وړاندوینې تحلیلونو لپاره د توزیع وړ الګوریتمونه رامینځته کوي.
7. GNU Octav
دا سافټویر د لوړې کچې ژبې استازیتوب کوي چې د شمیرې محاسبې لپاره ټاکل شوي. دا سافټویر د پرمختللي ډیټا تحلیلونو لپاره د جوړ شوي پلاټینګ او لید لید وسیلو سره د ریاضي پلوه قوي ترکیب لري. GNU Octave د MATLAB سکریپټونو او عملیاتي سیسټمونو سره مطابقت لري په شمول د GNU/Linux، MAC OS، او وینډوز.
اصلي ځانګړنې
- د 2D/3D ډیټا پلیټ کولو او لید کولو وسیلې جوړ شوي.
- د ډیټا تحلیلونو لپاره د یو شمیر GNU احصایوي کڅوړو ملاتړ کوي.
- د ریاضی پلوه وړاندوینې ماډلینګ څخه کار اخلي.
- د MATLAB وړاندوینې ماډلونو او د ماشین زده کړې الګوریتمونو چلولو وړتیا.
8. سکایپای
د خلاصې سرچینې Python-based سافټویر ټولګه چې د تخنیکي او ساینسي کمپیوټر لپاره کارول کیږي. SciPy اصلي کڅوړې وړاندې کوي چې د Python لپاره کمپیوټري وسیلې چمتو کوي. دا د ډیټا اداره کولو پرمختللي تخنیکونو او وړاندوینې ماډلونو څخه کار اخلي پشمول د k نږدې ګاونډی ، تصادفي ځنګل ، او نوریال شبکې.
SciPy د الف په توګه شتون لري د Python کتابتون په ډیری Python توزیع کې او په اناکونډا کې بسته ده.
اصلي ځانګړنې
- د اصلاح کولو لپاره ماډلونه، خطي الجبرا، ادغام، انټرپولیشن، ځانګړي افعال، FFT، او ODE حل کونکي.
- د سیګنال ، عکس او ډیټا پروسس کولو لپاره مختلف دندې وړاندیز کوي.
- د NumPy او Matplot ملاتړ کوي.
پایله
تاسو باید اوس د خلاصې سرچینې وړاندوینې تحلیلي وسیلو ، د دوی غوښتنلیکونو او د ډیټا له لارې وړاندوینې کولو لپاره د پرمختللي تخنیکونو کارولو څرنګوالي په اړه ښه نظر ولرئ.
ټول ذکر شوي وسیلې د کارولو لپاره په بشپړ ډول وړیا دي او د هرچا لپاره شتون لري. که تاسو دمخه دا وسیلې کارولې وي ، اجازه راکړئ په نظرونو کې ستاسو د تجربې په اړه خبر شو.
یو ځواب ورکړئ ووځي