Содержание[Скрывать][Показывать]
Если вы являетесь энтузиастом машинного обучения, искусственного интеллекта или компьютерных наук, вы, вероятно, понимаете концепцию и потребность в данных, которые помогут улучшить данную систему или услугу.
Технологические гиганты и многонациональные компании используют большие объемы данных для повышения качества обслуживания клиентов и общего качества обслуживания, применяя передовые методы бизнес-аналитики для осмысления своих данных. Один из новых и наиболее важных методов называется прогнозной аналитикой.
В этой статье рассматривается идея инструментов предиктивной аналитики, их применение и ряд примеров открытые источники инструменты, которые вы можете использовать!
Что такое инструменты предиктивной аналитики?
Инструменты прогнозной аналитики — это программное обеспечение, которое определяет закономерности и тенденции путем анализа и извлечения информации из существующего набора данных. Эти инструменты используют различные статистические методы, включая интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование и машинное обучение, для анализа данных и прогнозирования.
Эти инструменты можно использовать для понимания моделей поведения потребителей и предыдущих тенденций, чтобы создать план на определенный период времени для повышения прибыльности и успеха данной услуги.
Приложения прогнозной аналитики
Существует множество применений инструментов предиктивной аналитики, которые охватывают ряд областей, в том числе:
Электронная коммерция
- Анализ данных о клиентах для группировки людей на основе их покупательских предпочтений, а затем прогнозирование вероятности покупки этими группами товаров.
- Прогнозирование возврата инвестиций (ROI) целевых маркетинговых кампаний.
- Сбор данных из модных интернет-магазинов, таких как Amazon Marketplace.
Маркетинг в социальных медиа
- Планирование типа и вида контента для публикации.
- Прогнозирование лучшего дня и времени для публикации данного контента.
- Работа с Google Ads и рекламой в целом.
Банковское дело и страхование
- Выяснение кредитных рейтингов.
- Выявление мошеннических действий.
Здоровье
- Мониторинг здоровья в целом.
- Выявление первых признаков проблем со здоровьем у человека.
Производство
- Управление запасами и цепочками поставок.
- Помощь в процессе доставки и выполнения.
Инструменты прогнозной аналитики с открытым исходным кодом
1. Оранжевый интеллектуальный анализ данных
Orange — это инструмент визуализации и анализа данных, который выполняет прогнозную аналитику с помощью визуального программирования или сценариев Python. Этот инструментарий импортируется как библиотека Python и включает компоненты для Машинное обучение, биоинформатика, интеллектуальный анализ текста и другие аналитические характеристики данных.
Ключевые характеристики
- Интерактивное визуализация данных и особенности графического представления.
- Включает визуальное программирование.
- Графический на основе холста Пользовательский интерфейс (GUI) упрощает использование для начинающих.
- Способен выполнять простой и сложный анализ данных.
2. Анаконда
Платформа распространения Python и R для обработки данных с открытым исходным кодом с более чем 250 различными популярными пакетами, используемыми для простого управления пакетами и их развертывания. Это распределение использует науку о данных, Машинное обучение приложений и крупномасштабной обработки данных для выполнения прогнозной аналитики.
Ключевые характеристики
- Расширенная аналитика, использование рабочих процессов и взаимодействие с данными.
- Подключите все источники данных, чтобы извлечь из данных максимальную пользу.
- Создавайте прогностические аналитические модели с помощью Python, R и Ноутбуки Jupyter.
- Интегрируйте свои прогнозные аналитические модели в интеллектуальные веб-приложения и интерактивные визуализации.
- Сотрудничайте между целыми группами специалистов по обработке и анализу данных с помощью Anaconda.
3. Программная среда R
Среда R используется для статистических вычислений и графики. Он компилируется и работает в различных операционных системах, включая UNIX, Windows и MAC OS. Эта среда имеет большой набор промежуточных инструментов для анализа данных и графического отображения анализа данных.
Ключевые характеристики
- Включает множество статистических моделей и графических методов для прогнозной аналитики.
- Эффективные средства обработки и хранения данных.
- Набор операторов для сложных расчетов массивов данных и статистической аналитики.
- Поддержка доступна онлайн в сообществе R.
4. научное обучение
Это библиотека машинного обучения для языка программирования Python. Он включает в себя различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая машины опорных векторов (SVM), случайные леса и кластеризацию k-средних, которые очень полезны для прогнозного моделирования. Однако для выполнения прогнозной аналитики с помощью Scikit-Learn требуются продвинутые знания в области программирования.
Ключевые характеристики
- Расширенная обработка данных включает отображение данных в визуальной и табличной форме, организацию данных в виде матриц признаков или целевых векторов.
- Ряд моделей классификации, регрессии и кластеризации, доступных для прогнозной аналитики.
- Множественные метрики точности для проверки производительности прогностической модели.
5. Интеллектуальный анализ данных Weka
Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач прогнозного моделирования, написанных на Java. Эти алгоритмы можно применять к вашим данным напрямую или вызывать с помощью Javascript. Методы анализа данных, предоставляемые Weka, включают методы интеллектуального анализа данных, предварительной обработки и визуализации. Weka также использует модели классификации, регрессии и кластеризации для прогнозной аналитики.
Ключевые характеристики
- Методы предварительной обработки и визуализации данных.
- Классификация данных, алгоритмы регрессии и кластеризации.
- Обширные правила ассоциации для прогнозирования тенденций в данных.
- Портативное и компактное программное обеспечение.
6. Apache mahout
Простая и расширяемая среда программирования и платформа для создания масштабируемых и эффективных алгоритмов машинного обучения. Среда включает ряд готовых алгоритмов Scala, Apache Spark и Apache Flint. В этой среде используется Samsara, эксперимент с векторной математикой, аналогичный языку R, который работает в масштабе.
Ключевые характеристики
- Совместная фильтрация для создания систем рекомендаций.
- Алгоритмы кластеризации и классификации для прогнозного моделирования.
- Поддерживает частое время набора элементов для расширенного извлечения данных.
- Оператор линейной алгебры и оптимизатор распределенной алгебры для расширенного статистического анализа.
- Создает масштабируемые алгоритмы для прогнозной аналитики.
7. GNU Octave
Это программное обеспечение представляет собой язык высокого уровня, предназначенный для численных вычислений. Это программное обеспечение имеет мощный математический синтаксис со встроенными инструментами построения графиков и визуализации для расширенного анализа данных. GNU Octave совместим со сценариями MATLAB и операционными системами, включая GNU/Linux, MAC OS и Windows.
Ключевые характеристики
- Встроенные средства построения и визуализации 2D/3D данных.
- Поддерживает ряд статистических пакетов GNU для анализа данных.
- Использует математически ориентированное прогностическое моделирование.
- Возможность запуска прогнозных моделей MATLAB и алгоритмов машинного обучения.
8. SciPy
Коллекция программного обеспечения на основе Python с открытым исходным кодом, используемого для технических и научных вычислений. В SciPy есть основные пакеты, предоставляющие вычислительные инструменты для Python. Он использует передовые методы обработки данных и модели прогнозирования, включая k ближайших соседей, случайный лес и нейронные сети.
SciPy доступен как Библиотека Python во многих дистрибутивах Python и является пакетом в Anaconda.
Ключевые характеристики
- Модули для оптимизации, линейной алгебры, интегрирования, интерполяции, специальных функций, БПФ и решателей ОДУ.
- Предлагает различные функции для обработки сигналов, изображений и данных.
- Поддерживает NumPy и Matplot.
Заключение
Теперь у вас должно быть хорошее представление об инструментах прогнозной аналитики с открытым исходным кодом, их приложениях и о том, как они используют передовые методы для прогнозирования на основе данных.
Все упомянутые инструменты полностью бесплатны и доступны каждому. Если вы использовали эти инструменты раньше, расскажите нам о своем опыте в комментариях.
Оставьте комментарий