Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Dacă sunteți un pasionat de învățare automată, inteligență artificială sau informatică, probabil înțelegeți conceptul și nevoia de date pentru a ajuta la îmbunătățirea unui anumit sistem sau serviciu.
Giganții tehnologiei și companiile multinaționale folosesc volume mari de date pentru a îmbunătăți experiența clienților și calitatea lor generală a serviciilor prin adoptarea unor tehnici avansate de business intelligence pentru a înțelege datele lor. Una dintre tehnicile emergente și cele mai importante este denumită analiză predictivă.
Acest articol trece peste ideea instrumentelor de analiză predictivă, aplicarea acestora și o serie de exemple open-source instrumente pe care le puteți folosi!
Ce sunt instrumentele de analiză predictivă?
Instrumentele de analiză predictivă sunt software care determină modele și tendințe prin analizarea și extragerea informațiilor dintr-un set de date existent. Aceste instrumente folosesc o varietate de tehnici statistice, inclusiv data mining, modelare predictivă și Machine Learning pentru a analiza datele date și a face predicții.
Aceste instrumente pot fi utilizate pentru a înțelege modelele în comportamentul consumatorilor și tendințele anterioare pentru a crea un plan pentru o anumită perioadă de timp pentru a crește profitabilitatea și succesul unui anumit serviciu.
Aplicații ale analizei predictive
Există multe aplicații ale instrumentelor de analiză predictivă care variază într-un număr de domenii, inclusiv:
E-commerce
- Analizarea datelor despre clienți pentru a grupa oamenii pe baza preferințelor lor de cumpărare și apoi prezicerea probabilității acestor grupuri de a cumpăra produse.
- Predicția rentabilității investiției (ROI) al campaniilor de marketing vizate.
- Colectarea datelor din magazine online la modă, cum ar fi Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planificarea tipului și tipului de conținut de postat.
- Prevăzând cea mai bună zi și cea mai bună oră pentru a posta conținutul dat.
- Gestionarea reclamelor Google și a reclamelor în general.
Bancare și de asigurări
- Determinarea ratingurilor de credit.
- Identificarea activităților frauduloase.
Farmaceutice
- Monitorizarea sănătății în general.
- Identificarea semnelor precoce ale problemelor de sănătate la o persoană.
de fabricație
- Gestionarea inventarului și a lanțurilor de aprovizionare.
- Ajutor în procesul de expediere și onorare.
Instrumente de analiză predictivă open-source
1. Orange Data Mining
Orange este un instrument de vizualizare și analiză a datelor care realizează analize predictive prin programare vizuală sau scripting Python. Acest set de instrumente este importat ca bibliotecă Python și include componente pentru Invatare mecanica, bioinformatică, text mining și alte caracteristici analitice de date.
caracteristici cheie
- Interactiv vizualizarea datelor și caracteristici de reprezentare grafică.
- Include programare vizuală.
- Grafică bazată pe pânză User Interface (GUI) îl face ușor de utilizat pentru începători.
- Capabil să execute analize de date simple și complexe.
2. anaconda
O platformă de distribuție Python și R cu sursă deschisă pentru știința datelor, cu peste 250 de pachete populare diferite, utilizate pentru gestionarea și implementarea pachetelor. Această distribuție folosește știința datelor, Invatare mecanica aplicații și procesarea datelor la scară largă pentru a efectua analize predictive.
caracteristici cheie
- Analiză avansată, utilizarea fluxurilor de lucru și interacțiunea datelor.
- Conectați toate sursele de date pentru a extrage cea mai mare valoare din date.
- Creați modele analitice predictive cu Python, R și Jupiter Notebooks.
- Integrați modelele dvs. de analiză predictivă în aplicații web inteligente și vizualizări interactive.
- Colaborați între echipe întregi de știință a datelor folosind Anaconda.
3. Mediu software R
Mediul R este folosit pentru calcul statistic și grafică. Compilează și rulează pe o varietate de sisteme de operare, inclusiv UNIX, Windows și MAC OS. Acest mediu are o colecție mare de instrumente intermediare pentru analiza datelor și afișarea grafică a analizei datelor.
caracteristici cheie
- Include o varietate de modele statistice și tehnici grafice pentru analiza predictivă.
- Facilități eficiente de manipulare și stocare a datelor.
- O suită de operatori pentru calcule complexe de date și analize statistice.
- Asistență disponibilă online din comunitatea R.
4. Scikit-Learn
Aceasta este o bibliotecă Machine Learning pentru limbajul de programare Python. Acesta include diverși algoritmi de clasificare, regresie și clustering, inclusiv suport Vector Machines (SVM), păduri aleatorii și clustering k-means, care sunt foarte utile pentru modelarea predictivă. Cu toate acestea, sunt necesare cunoștințe avansate de programare pentru a putea efectua analize predictive folosind Scikit-Learn.
caracteristici cheie
- Manipularea avansată a datelor include afișarea datelor în formă vizuală și tabelară, aranjarea datelor în matrice de caracteristici sau vectori țintă.
- O serie de modele de clasificare, regresie și grupare disponibile pentru analiza predictivă.
- Valori multiple de precizie pentru a testa performanța modelului predictiv.
5. Weka Data Mining
Weka este o colecție de algoritmi de învățare automată pentru sarcini de modelare predictivă scrise în Java. Acești algoritmi pot fi aplicați datelor dvs. direct sau apelați folosind Javascript. Metodele de analiză a datelor furnizate de Weka includ tehnici de extragere a datelor, preprocesare și vizualizare. Weka folosește, de asemenea, modele de clasificare, regresie și clustering pentru analiza predictivă.
caracteristici cheie
- Tehnici de preprocesare și vizualizare a datelor.
- Algoritmi de clasificare, regresie și grupare a datelor.
- Reguli extinse de asociere pentru a prezice tendințele în date.
- Software portabil și prietenos cu spațiul de memorie.
6. Apache mahout
Un mediu de programare simplu și extensibil și un cadru pentru construirea de algoritmi de învățare automată scalabili și performanti. Mediul include o serie de algoritmi Scala, Apache Spark și Apache Flint prefabricați. Acest mediu folosește Samsara, o experimentare de matematică vectorială similară cu limbajul R, care funcționează la scară.
caracteristici cheie
- Filtrare colaborativă pentru a construi sisteme de recomandare.
- Algoritmi de grupare și clasificare pentru modelarea predictivă.
- Acceptă sincronizarea frecventă a seturilor de articole pentru extragerea avansată a datelor.
- Operator de algebră liniară și optimizator de algebră distribuită pentru analiză statistică avansată.
- Construiește algoritmi scalabili pentru analiză predictivă.
7. GNU Octave
Acest software reprezintă un limbaj de nivel înalt destinat calculelor numerice. Acest software are o sintaxă puternică orientată spre matematică, cu instrumente încorporate de plotare și vizualizare pentru analiza avansată a datelor. GNU Octave este compatibil cu scripturile și sistemele de operare MATLAB, inclusiv GNU/Linux, MAC OS și Windows.
caracteristici cheie
- Instrumente încorporate de reprezentare și vizualizare a datelor 2D/3D.
- Acceptă o serie de pachete statistice GNU pentru analiza datelor.
- Utilizează modelarea predictivă orientată spre matematică.
- Abilitatea de a rula modele predictive MATLAB și algoritmi de învățare automată.
8. SciPy
O colecție de software open-source bazat pe Python, utilizat pentru calculul tehnic și științific. SciPy prezintă pachete de bază care oferă instrumente de calcul pentru Python. Utilizează tehnici avansate de manipulare a datelor și modele predictive, inclusiv k cel mai apropiat vecin, pădure aleatoare și rețele neuronale.
SciPy este disponibil ca un Biblioteca Python în multe distribuții Python și este un pachet în Anaconda.
caracteristici cheie
- Module pentru optimizare, algebră liniară, integrare, interpolare, funcții speciale, rezolutori FFT și ODE.
- Oferă diverse funcții pentru procesarea semnalului, a imaginii și a datelor.
- Suportă NumPy și Matplot.
Concluzie
Acum ar trebui să aveți o idee bună despre instrumentele de analiză predictivă open source, despre aplicațiile acestora și despre modul în care acestea folosesc tehnici avansate pentru a face predicții prin intermediul datelor.
Toate instrumentele menționate sunt complet gratuite și disponibile pentru toată lumea. Dacă ați folosit aceste instrumente înainte, spuneți-ne despre experiența dvs. în comentarii.
Lasă un comentariu