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Se você é um entusiasta de Machine Learning, Inteligência Artificial ou ciência da computação, provavelmente entende o conceito e a necessidade de dados para ajudar a melhorar um determinado sistema ou serviço.
Gigantes da tecnologia e empresas multinacionais fazem uso de grandes volumes de dados para aprimorar a experiência do cliente e sua qualidade geral de serviço, adotando técnicas avançadas de inteligência de negócios para dar sentido a seus dados. Uma das técnicas emergentes e mais importantes é chamada de análise preditiva.
Este artigo aborda a ideia de ferramentas de análise preditiva, sua aplicação e vários exemplos de de código aberto ferramentas que você pode usar!
O que são ferramentas de análise preditiva?
As ferramentas de análise preditiva são softwares que determinam padrões e tendências analisando e extraindo informações de um conjunto de dados existente. Essas ferramentas fazem uso de uma variedade de técnicas estatísticas, incluindo mineração de dados, modelagem preditiva e aprendizado de máquina para analisar os dados fornecidos e fazer previsões.
Essas ferramentas podem ser utilizadas para entender padrões de comportamento do consumidor e tendências anteriores para criar um plano para um período de tempo específico para aumentar a lucratividade e o sucesso de um determinado serviço.
Aplicações de Análise Preditiva
Existem muitas aplicações de ferramentas de análise preditiva que abrangem vários campos, incluindo:
Ecommerce
- Analisar dados de clientes para agrupar pessoas com base em suas preferências de compra e, em seguida, prever a probabilidade desses grupos comprarem produtos.
- Previsão do retorno do investimento (ROI) de campanhas de marketing direcionadas.
- Coleta de dados de lojas online da moda, como o Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planejando o tipo e o tipo de conteúdo a ser postado.
- Prever o melhor dia e horário para postar o conteúdo fornecido.
- Manipulação de Google Ads e anúncios em geral.
Bancos e Seguros
- Descobrindo as classificações de crédito.
- Identificação de atividades fraudulentas.
Assistência médica
- Acompanhamento da saúde em geral.
- Identificar os primeiros sinais de problemas de saúde em um indivíduo.
Indústria
- Gerenciamento de estoque e cadeias de suprimentos.
- Auxílio no processo de envio e entrega.
Ferramentas de análise preditiva de código aberto
1. Mineração de dados laranja
Orange é uma ferramenta de visualização e análise de dados que realiza análises preditivas por meio de programação visual ou script Python. Este kit de ferramentas é importado como uma biblioteca Python e inclui componentes para Machine Learning, bioinformática, mineração de texto e outras características analíticas de dados.
Características chave
- interativo Visualização de dados e recursos de representação gráfica.
- Inclui programação visual.
- Gráfico baseado em tela Interface de Usuário (GUI) facilita o uso para iniciantes.
- Capaz de executar análises de dados simples e complexas.
2. Jibóia
Uma plataforma de distribuição Python e R de ciência de dados de código aberto com mais de 250 pacotes populares diferentes usados para simplificar o gerenciamento e a implantação de pacotes. Essa distribuição faz uso da ciência de dados, Machine Learning aplicativos e processamento de dados em larga escala para realizar análises preditivas.
Características chave
- Análise avançada, uso de fluxos de trabalho e interação de dados.
- Conecte todas as fontes de dados para extrair o máximo de valor dos dados.
- Crie modelos analíticos preditivos com Python, R e Cadernos Jupyter.
- Integre seus modelos analíticos preditivos em aplicativos da Web inteligentes e visualizações interativas.
- Colabore com equipes inteiras de ciência de dados usando o Anaconda.
3. Ambiente de Software R
O ambiente R é usado para computação estatística e gráficos. Ele compila e é executado em uma variedade de sistemas operacionais, incluindo UNIX, Windows e MAC OS. Esse ambiente possui uma grande coleção de ferramentas intermediárias para análise de dados e exibição gráfica de análise de dados.
Características chave
- Inclui uma variedade de modelos estatísticos e técnicas gráficas para análise preditiva.
- Manipulação de dados e instalações de armazenamento eficazes.
- Um conjunto de operadores para cálculos complexos de matriz de dados e análises estatísticas.
- Suporte disponível online na comunidade R.
4. scikit-learn
Esta é uma biblioteca de Machine Learning para a linguagem de programação Python. Ele inclui vários algoritmos de classificação, regressão e clustering, incluindo Support Vector Machines (SVMs), florestas aleatórias e clustering k-means, que são muito úteis para modelagem preditiva. No entanto, é necessário conhecimento avançado de programação para poder realizar análises preditivas usando o Scikit-Learn.
Características chave
- O manuseio avançado de dados inclui a exibição de dados em formato visual e tabular, organizando dados em matrizes de recursos ou vetores de destino.
- Vários modelos de classificação, regressão e clustering disponíveis para análise preditiva.
- Várias métricas de precisão para testar o desempenho do modelo preditivo.
5. Mineração de dados Weka
Weka é uma coleção de algoritmos de Machine Learning para tarefas de modelagem preditiva escritas em Java. Esses algoritmos podem ser aplicados diretamente aos seus dados ou chamados usando Javascript. Os métodos de análise de dados fornecidos pela Weka incluem técnicas de mineração de dados, pré-processamento e visualização. A Weka também faz uso de modelos de classificação, regressão e clustering para análise preditiva.
Características chave
- Técnicas de pré-processamento e visualização de dados.
- Algoritmos de classificação, regressão e agrupamento de dados.
- Extensas regras de associação para prever tendências nos dados.
- Software portátil e com espaço de memória amigável.
6. Apache mahout
Um ambiente e estrutura de programação simples e extensível para criar algoritmos de aprendizado de máquina escaláveis e de alto desempenho. O ambiente inclui vários algoritmos Scala, Apache Spark e Apache Flint pré-fabricados. Este ambiente utiliza Samsara, uma experimentação matemática vetorial semelhante à linguagem R que funciona em escala.
Características chave
- Filtragem colaborativa para construir sistemas de recomendação.
- Algoritmos de agrupamento e classificação para modelagem preditiva.
- Suporta temporização frequente do conjunto de itens para extração avançada de dados.
- Operador de álgebra linear e otimizador de álgebra distribuída para análises estatísticas avançadas.
- Cria algoritmos escaláveis para análise preditiva.
7. Oitava GNU
Este software representa uma linguagem de alto nível destinada a cálculos numéricos. Este software possui uma poderosa sintaxe orientada a matemática com ferramentas de visualização e plotagem integradas para análise avançada de dados. O GNU Octave é compatível com scripts e sistemas operacionais MATLAB, incluindo GNU/Linux, MAC OS e Windows.
Características chave
- Ferramentas de visualização e plotagem de dados 2D/3D integradas.
- Suporta vários pacotes estatísticos GNU para análise de dados.
- Faz uso de modelagem preditiva orientada para a matemática.
- Capacidade de executar modelos preditivos MATLAB e algoritmos de Machine Learning.
8. SciPy
Uma coleção de software de código aberto baseado em Python usado para computação técnica e científica. O SciPy apresenta pacotes principais que fornecem ferramentas de computação para Python. Ele faz uso de técnicas avançadas de manipulação de dados e modelos preditivos, incluindo k vizinho mais próximo, floresta aleatória e redes neurais.
SciPy está disponível como Biblioteca Python em muitas distribuições Python e é um pacote no Anaconda.
Características chave
- Módulos para otimização, álgebra linear, integração, interpolação, funções especiais, FFT e solucionadores de ODE.
- Oferece várias funções para processamento de sinal, imagem e dados.
- Suporta NumPy e Matplot.
Conclusão
Agora você deve ter uma boa ideia sobre ferramentas de análise preditiva de código aberto, seus aplicativos e como elas usam técnicas avançadas para fazer previsões por meio de dados.
Todas as ferramentas mencionadas são totalmente gratuitas e estão disponíveis para todos. Se você já usou essas ferramentas antes, conte-nos sobre sua experiência nos comentários.
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