جيڪڏهن توهان مشين لرننگ، آرٽيفيشل انٽيليجنس، يا ڪمپيوٽر سائنس جا شوقين آهيو، ته شايد توهان سمجهو ٿا تصور ۽ ڊيٽا جي ضرورت کي ڪنهن ڏنل نظام يا خدمت کي بهتر ڪرڻ ۾ مدد لاءِ.
ٽيڪ جايون ۽ ملٽي نيشنل ڪمپنيون استعمال ڪن ٿيون ڊيٽا جي وڏي مقدار کي وڌائڻ لاءِ ڪسٽمر جي تجربي ۽ خدمت جي انهن جي مجموعي معيار کي وڌائڻ لاءِ ڪاروباري انٽيليجنس جي جديد ٽيڪنالاجي کي اپنائڻ سان انهن جي ڊيٽا کي سمجهڻ لاءِ. هڪ اڀرندڙ ۽ سڀ کان اهم ٽيڪنالاجي جو حوالو ڏنو ويو آهي اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي.
هي آرٽيڪل اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي اوزار، انهن جي ايپليڪيشن، ۽ ڪيترن ئي مثالن جي خيال تي هلي ٿو کليل ذريعو اوزار جيڪي توهان استعمال ڪري سگهو ٿا!
اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي اوزار ڇا آهن؟
اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي اوزار سافٽ ويئر آهن جيڪي نمونن ۽ رجحانات جو تعين ڪن ٿا تجزيو ۽ معلومات کي ڪڍڻ سان موجوده ڊيٽا سيٽ مان. اهي اوزار مختلف شمارياتي ٽيڪنالاجي جو استعمال ڪن ٿا جن ۾ ڊيٽا مائننگ، پيش گوئي واري ماڊلنگ، ۽ مشين لرننگ ڏنل ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ ۽ اڳڪٿيون ڪرڻ شامل آهن.
اهي اوزار استعمال ڪري سگھجن ٿا نمونن کي سمجهڻ لاءِ صارف جي رويي ۽ اڳئين رجحانن ۾ هڪ خاص وقت جي مدت لاءِ هڪ منصوبو ٺاهڻ لاءِ ته جيئن ڏنل خدمت جي منافعي ۽ ڪاميابي کي وڌايو وڃي.
متوقع تجزين جا اطلاق
پيش گوئي ڪندڙ تجزياتي اوزارن جون ڪيتريون ئي ايپليڪيشنون آهن جيڪي ڪيترن ئي شعبن تي مشتمل هونديون آهن، جن ۾ شامل آهن:
اي ڪامرس
- صارفين جي ڊيٽا جو تجزيو ڪندي گروپ ماڻهن کي انهن جي خريداري جي ترجيحن جي بنياد تي ۽ پوءِ انهن گروپن جي شين جي خريداري ڪرڻ جي امڪان جي اڳڪٿي ڪرڻ.
- ٽارگيٽ مارڪيٽنگ مهمن جي سيڙپڪاري جي واپسي (ROI) جي اڳڪٿي ڪرڻ.
- جديد آن لائين اسٽورن مان ڊيٽا گڏ ڪرڻ جهڙوڪ Amazon Marketplace.
سوشل ميڊيا مارڪيٽنگ
- پوسٽ ڪرڻ لاء مواد جي قسم ۽ قسم جي منصوبابندي ڪرڻ.
- ڏنل مواد پوسٽ ڪرڻ لاءِ بهترين ڏينهن ۽ وقت جي اڳڪٿي ڪرڻ.
- عام طور تي گوگل اشتهارن ۽ اشتهارن کي سنڀالڻ.
بينڪنگ ۽ بيمه
- ڪريڊٽ جي درجه بندي کي ڳولڻ.
- دوکي جي سرگرمين جي نشاندهي ڪرڻ.
صحت جي سار سنڀار
- عام طور تي صحت جي نگراني.
- هڪ فرد ۾ صحت جي مسئلن جي شروعاتي نشانين جي سڃاڻپ.
جي صنعت
- انوینٽري ۽ سپلائي زنجيرن کي منظم ڪرڻ.
- شپنگ ۽ مڪمل ڪرڻ جي عمل ۾ مدد.
اوپن سورس اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي اوزار
1. نارنگي ڊيٽا مائننگ
نارنگي هڪ ڊيٽا بصري ۽ تجزياتي اوزار آهي جيڪو بصري پروگرامنگ يا پٿون اسڪرپٽنگ ذريعي اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي انجام ڏئي ٿو. هي ٽول ڪٽ پيٿون لائبريري جي طور تي درآمد ڪئي وئي آهي ۽ ان لاءِ اجزاء شامل آهن مشين سکيا، بايو انفارميٽڪس، ٽيڪسٽ مائننگ، ۽ ٻيون ڊيٽا تجزياتي خاصيتون.
اهم خاصيتون
- انٽرويو ڊيٽا جي نمائش ۽ گرافڪ نمائندگي خاصيتون.
- بصري پروگرامنگ شامل آهي.
- ڪينواس تي ٻڌل گرافڪ استعمال ڪندڙ انٽرنيٽ (GUI) نئين سکندڙن لاءِ استعمال ڪرڻ آسان بڻائي ٿو.
- سادي ۽ پيچيده ڊيٽا اينالائيٽڪس تي عمل ڪرڻ جي قابل.
2. اناڪوڊا
هڪ اوپن سورس ڊيٽا سائنس پٿون ۽ آر ڊسٽريبيوشن پليٽ فارم 250 کان وڌيڪ مختلف مشهور پيڪيجز سان گڏ صرف پيڪيج مينيجمينٽ ۽ ڊيپلائيمينٽ لاءِ استعمال ڪيا ويا. هي تقسيم ڊيٽا سائنس جو استعمال ڪري ٿو، مشين سکيا ايپليڪيشنون، ۽ وڏي پيماني تي ڊيٽا پروسيسنگ پيش ڪرڻ واري تجزيي کي انجام ڏيڻ لاء.
اهم خاصيتون
- ترقي يافته تجزياتي، ڪم جي فلوز جو استعمال، ۽ ڊيٽا جي رابطي.
- ڊيٽا مان سڀ کان وڌيڪ قيمت ڪڍڻ لاء سڀني ڊيٽا ذريعن کي ڳنڍيو.
- پٿون، آر، ۽ سان گڏ اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي ماڊل ٺاهيو جاپيندڙ نوٽ بڪ.
- پنھنجي اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي ماڊلز کي ذھني ويب ايپس ۽ انٽرايڪٽو ويزولائيزيشنز ۾ ضم ڪريو.
- Anaconda استعمال ڪندي پوري ڊيٽا سائنس ٽيمن ۾ تعاون ڪريو.
3. آر سافٽ ويئر ماحول
آر ماحول شمارياتي ڪمپيوٽنگ ۽ گرافڪس لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. اهو يونڪس، ونڊوز، ۽ ميڪ او ايس سميت مختلف آپريٽنگ سسٽم تي گڏ ڪري ٿو ۽ هلندو آهي. هن ماحول ۾ ڊيٽا اينالائيٽڪس ۽ ڊيٽا اينالائيٽڪس جي گرافڪ ڊسپلي لاءِ وچولي اوزارن جو هڪ وڏو مجموعو آهي.
اهم خاصيتون
- اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي لاءِ مختلف شمارياتي ماڊل ۽ گرافڪ ٽيڪنالاجي شامل آهن.
- مؤثر ڊيٽا سنڀالڻ ۽ اسٽوريج سهولتون.
- پيچيده ڊيٽا صف جي حساب ۽ شمارياتي تجزياتي لاء آپريٽرز جو هڪ سوٽ.
- سپورٽ آر ڪميونٽي کان آن لائن دستياب آهي.
4. اسڪڪيٽ ـ سکو
ھي آھي مشين لرننگ لئبرري Python پروگرامنگ ٻولي لاءِ. ان ۾ مختلف درجه بندي، رجعت، ۽ ڪلسترنگ الگورتھم شامل آھن جن ۾ سپورٽ ویکٹر مشينون (SVMs)، بي ترتيب ٻيلن، ۽ k-ميان ڪلسترنگ جيڪي اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلنگ لاءِ ڏاڍا ڪارآمد آھن. جڏهن ته، ترقي يافته پروگرامنگ علم جي ضرورت هوندي آهي پيشڪشي تجزيي کي انجام ڏيڻ جي قابل ٿيڻ لاءِ Scikit-Learn استعمال ڪندي.
اهم خاصيتون
- ڳوڙھي ڊيٽا ھٿ ڪرڻ ۾ شامل آھي ڊيٽا کي بصري ۽ ٽيبلولر شڪل ۾ ڏيکارڻ، ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ فيچر ميٽرڪس يا ٽارگيٽ ويڪٽرز ۾.
- اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي لاءِ موجود ڪيترن ئي درجه بندي، رجعت، ۽ ڪلسٽرنگ ماڊل.
- اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل جي ڪارڪردگي کي جانچڻ لاءِ گھڻن درستگي جي ماپ.
5. ويڪا ڊيٽا مائننگ
ويڪا جاوا ۾ لکيل اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلنگ ڪمن لاءِ مشين لرننگ الگورٿمز جو مجموعو آهي. اهي الگورتھم سڌو سنئون توهان جي ڊيٽا تي لاڳو ٿي سگهن ٿيون يا جاوا اسڪرپٽ استعمال ڪندي سڏين ٿيون. ويڪا پاران مهيا ڪيل ڊيٽا اينالائيٽڪس طريقا شامل آهن ڊيٽا مائننگ، پري پروسيسنگ، ۽ بصري ٽيڪنالاجي. Weka پڻ استعمال ڪري ٿو درجه بندي، رجعت، ۽ ڪلسترنگ ماڊل اڳڪٿي ڪندڙ اينالائيٽڪس لاءِ.
اهم خاصيتون
- ڊيٽا پري پروسيسنگ ۽ بصري ٽيڪنالاجي.
- ڊيٽا جي درجه بندي، ريگريشن، ۽ ڪلسترنگ الگورتھم.
- ڊيٽا ۾ رجحانات جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ وسيع اتحادي ضابطا.
- پورٽبل ۽ ميموري اسپيس-دوست سافٽ ويئر.
6. اپاچي مهائوٽ
ھڪڙو سادو ۽ وسعت وارو پروگرامنگ ماحول ۽ فريم ورڪ جي تعمير لاءِ اسڪيلبل ۽ ڪارڪردگي ڪندڙ مشين لرننگ الگورتھم. ماحول ۾ اڳ ۾ ٺهيل اسڪالا، Apache Spark، ۽ Apache Flint algorithms شامل آهن. هي ماحول سمسارا استعمال ڪري ٿو، هڪ ويڪٽر رياضي جو تجربو R ٻولي وانگر آهي جيڪو پيماني تي ڪم ڪري ٿو.
اهم خاصيتون
- تعاون واري فلٽرنگ سفارش واري نظام کي تعمير ڪرڻ لاء.
- اڳڪٿي واري ماڊلنگ لاءِ ڪلسٽرنگ ۽ درجه بندي الگورتھم.
- جديد ڊيٽا ڪڍڻ لاءِ بار بار آئٽم سيٽ جي وقت کي سپورٽ ڪري ٿو.
- لڪير الجبرا آپريٽر ۽ ترقي يافته شمارياتي تجزيي لاءِ ورهايل الجبرا اصلاح ڪندڙ.
- اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي لاءِ اسپيبلبل الگورٿمس ٺاهي ٿو.
7. جي اين يو اوڪيويو
هي سافٽ ويئر هڪ اعليٰ سطحي ٻولي جي نمائندگي ڪري ٿو جنهن جو مقصد عددي حسابن لاءِ آهي. هن سافٽ ويئر ۾ هڪ طاقتور رياضي تي مبني نحو آهي جنهن ۾ ٺاهيل پلاٽنگ ۽ ويزولائيزيشن ٽولز شامل آهن جديد ڊيٽا اينالائيٽڪس لاءِ. GNU Octave MATLAB اسڪرپٽس ۽ آپريٽنگ سسٽمن سان مطابقت رکي ٿو بشمول GNU/Linux، MAC OS، ۽ ونڊوز.
اهم خاصيتون
- بلٽ-ان 2D / 3D ڊيٽا پلاٽنگ ۽ بصري اوزار.
- ڊيٽا اينالائيٽڪس لاءِ ڪيترن ئي GNU شمارياتي پيڪيجز کي سپورٽ ڪري ٿو.
- رياضي تي مبني اڳڪٿي واري ماڊلنگ جو استعمال ڪري ٿو.
- MATLAB اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل ۽ مشين لرننگ الگورتھم کي هلائڻ جي صلاحيت.
8. اسڪئي
ٽيڪنيڪل ۽ سائنسي ڪمپيوٽنگ لاءِ استعمال ٿيل اوپن سورس پٿون تي ٻڌل سافٽ ويئر جو مجموعو. SciPy خاصيتون بنيادي پيڪيجز جيڪي Python لاءِ ڪمپيوٽنگ ٽولز مهيا ڪن ٿيون. اهو استعمال ڪري ٿو جديد ڊيٽا کي سنڀالڻ جي ٽيڪنالاجي ۽ اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلز بشمول k ويجھي پاڙيسري، بي ترتيب ٻيلو، ۽ نظرياتي نيٽ ورڪ.
SciPy طور تي دستياب آهي Python لائبريري ڪيترن ئي پٿن جي تقسيم ۾ ۽ ايناڪونڊا ۾ هڪ پيڪيج آهي.
اهم خاصيتون
- اصلاح لاءِ ماڊلز، لڪير الجبرا، انضمام، مداخلت، خاص افعال، FFT، ۽ ODE حل ڪندڙ.
- سگنل، تصوير، ۽ ڊيٽا پروسيسنگ لاء مختلف ڪم پيش ڪري ٿو.
- NumPy ۽ Matplot کي سپورٽ ڪري ٿو.
ٿڪل
توهان کي هاڻي اوپن سورس جي اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي اوزارن، انهن جي ايپليڪيشنن، ۽ ڊيٽا ذريعي اڳڪٿيون ڪرڻ لاءِ جديد ٽيڪنالاجي استعمال ڪرڻ جي باري ۾ سٺو خيال هئڻ گهرجي.
سڀئي ذڪر ڪيل اوزار استعمال ڪرڻ لاء مڪمل طور تي مفت ۽ هر ڪنهن لاء دستياب آهن. جيڪڏھن توھان ھي اوزار استعمال ڪيو آھي اڳي، اچو ته اسان کي ڄاڻ ڏيو توھان جي تجربي بابت تبصرن ۾.
جواب ڇڏي وڃو