පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
ඔබ යන්ත්ර ඉගෙනීම, කෘත්රිම බුද්ධිය, හෝ පරිගණක විද්යාවට ලැදි අයෙක් නම්, ඔබ ලබා දී ඇති පද්ධතියක් හෝ සේවාවක් වැඩිදියුණු කිරීමට උපකාර වන සංකල්පය සහ දත්ත අවශ්යතාවය තේරුම් ගෙන ඇත.
තාක්ෂණික දැවැන්තයින් සහ බහුජාතික සමාගම් ඔවුන්ගේ දත්ත අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා ව්යාපාරික බුද්ධියේ උසස් තාක්ෂණික ක්රම අනුගමනය කරමින් පාරිභෝගික අත්දැකීම් සහ ඔවුන්ගේ සමස්ත සේවාවේ ගුණාත්මක භාවය ඉහළ නැංවීම සඳහා විශාල දත්ත පරිමාවක් භාවිතා කරයි. නැගී එන සහ වඩාත්ම වැදගත් ශිල්පීය ක්රමවලින් එකක් අනාවැකි විශ්ලේෂණ ලෙස හැඳින්වේ.
මෙම ලිපිය අනාවැකි විශ්ලේෂණ මෙවලම් පිළිබඳ අදහස, ඒවායේ යෙදුම සහ උදාහරණ ගණනාවක් ඔස්සේ ගමන් කරයි විවෘත කේතය ඔබට භාවිතා කළ හැකි මෙවලම්!
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ මෙවලම් මොනවාද?
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ මෙවලම් යනු පවතින දත්ත කට්ටලයකින් තොරතුරු විශ්ලේෂණය කිරීම සහ උපුටා ගැනීම මගින් රටා සහ ප්රවණතා තීරණය කරන මෘදුකාංග වේ. මෙම මෙවලම් ලබා දී ඇති දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ අනාවැකි කිරීමට දත්ත කැණීම, අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම ඇතුළු විවිධ සංඛ්යාන ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරයි.
ලබා දී ඇති සේවාවක ලාභදායීතාවය සහ සාර්ථකත්වය වැඩි කිරීම සඳහා නිශ්චිත කාල සීමාවක් සඳහා සැලැස්මක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා පාරිභෝගික හැසිරීම් සහ පෙර ප්රවණතා පිළිබඳ රටා අවබෝධ කර ගැනීමට මෙම මෙවලම් භාවිතා කළ හැකිය.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණවල යෙදුම්
ක්ෂේත්ර ගණනාවක් පුරා විහිදෙන පුරෝකථන විශ්ලේෂණ මෙවලම් බොහෝ යෙදුම් ඇත, ඒවා ඇතුළුව:
ඊ-වාණිජ්යය
- ඔවුන්ගේ මිලදී ගැනීමේ මනාපයන් මත පදනම්ව පුද්ගලයින් කණ්ඩායම් වෙත පාරිභෝගික දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම සහ මෙම කණ්ඩායම් නිෂ්පාදන මිලදී ගැනීමට ඇති හැකියාව පුරෝකථනය කිරීම.
- ඉලක්කගත අලෙවිකරණ ව්යාපාරවල ආයෝජන ප්රතිලාභ (ROI) පුරෝකථනය කිරීම.
- Amazon Marketplace වැනි නවීන අන්තර්ජාල වෙළඳසැල් වලින් දත්ත රැස් කිරීම.
සමාජ මාධ්ය අලෙවි
- පළ කිරීමට අන්තර්ගත වර්ගය සහ වර්ගය සැලසුම් කිරීම.
- ලබා දී ඇති අන්තර්ගතය පළ කිරීමට හොඳම දිනය සහ වේලාව පුරෝකථනය කිරීම.
- පොදුවේ Google දැන්වීම් සහ වෙළඳ දැන්වීම් හැසිරවීම.
බැංකුකරණය සහ රක්ෂණ
- ණය ශ්රේණිගත කිරීම් ගණනය කිරීම.
- වංචනික ක්රියාකාරකම් හඳුනා ගැනීම.
සෞඛ්ය සත්කාර
- සාමාන්යයෙන් සෞඛ්යය නිරීක්ෂණය කිරීම.
- පුද්ගලයෙකුගේ සෞඛ්ය ගැටළු වල මුල් ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීම.
නිෂ්පාදනය
- ඉන්වෙන්ටරි සහ සැපයුම් දාම කළමනාකරණය.
- නැව්ගත කිරීමේ සහ ඉටු කිරීමේ ක්රියාවලියට සහාය වීම.
විවෘත මූලාශ්ර පුරෝකථන විශ්ලේෂණ මෙවලම්
1. තැඹිලි දත්ත කැණීම
Orange යනු දෘශ්ය වැඩසටහන්කරණය හෝ Python scripting හරහා අනාවැකි විශ්ලේෂණ සිදු කරන දත්ත දෘශ්යකරණය සහ විශ්ලේෂණ මෙවලමකි. මෙම මෙවලම් කට්ටලය පයිතන් පුස්තකාලයක් ලෙස ආනයනය කර ඇති අතර ඒ සඳහා සංරචක ඇතුළත් වේ යන්ත්ර ඉගෙනීම, bioinformatics, text mining, සහ අනෙකුත් දත්ත විශ්ලේෂණාත්මක ලක්ෂණ.
මූලික ලක්ෂණ
- අන්තර් ක්රියාකාරී දත්ත දෘශ්යකරණය සහ චිත්රක නිරූපණ විශේෂාංග.
- දෘශ්ය වැඩසටහන්කරණය ඇතුළත් වේ.
- කැන්වස් මත පදනම් වූ චිත්රක පරිශීලක අතුරුමුහුණත (GUI) ආරම්භකයින් සඳහා භාවිතා කිරීම පහසු කරයි.
- සරල හා සංකීර්ණ දත්ත විශ්ලේෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට හැකියාව ඇත.
2. ඇනකොන්ඩා
සරලව පැකේජ කළමනාකරණය සහ යෙදවීම සඳහා භාවිතා කරන විවිධ ජනප්රිය පැකේජ 250කට අධික ප්රමාණයක් සහිත විවෘත මූලාශ්ර දත්ත විද්යාව Python සහ R බෙදාහැරීමේ වේදිකාවකි. මෙම බෙදා හැරීම දත්ත විද්යාව භාවිතා කරයි, යන්ත්ර ඉගෙනීම යෙදුම්, සහ අනාවැකි විශ්ලේෂණ සිදු කිරීම සඳහා මහා පරිමාණ දත්ත සැකසීම.
මූලික ලක්ෂණ
- උසස් විශ්ලේෂණ, කාර්ය ප්රවාහ භාවිතය සහ දත්ත අන්තර්ක්රියා.
- දත්ත වලින් වැඩිම වටිනාකමක් ලබා ගැනීමට සියලු දත්ත මූලාශ්ර සම්බන්ධ කරන්න.
- Python, R, සහ සමඟ අනාවැකි විශ්ලේෂණ ආකෘති සාදන්න ජුපේටර් නෝට්බුක්ස්.
- ඔබේ අනාවැකි විශ්ලේෂණ ආකෘති බුද්ධිමත් වෙබ් යෙදුම් සහ අන්තර්ක්රියාකාරී දෘශ්යකරණයන් වෙත ඒකාබද්ධ කරන්න.
- ඇනකොන්ඩා භාවිතයෙන් සම්පූර්ණ දත්ත විද්යා කණ්ඩායම් හරහා සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන්න.
3. ආර් මෘදුකාංග පරිසරය
R පරිසරය සංඛ්යාන පරිගණනය සහ චිත්රක සඳහා භාවිතා වේ. එය UNIX, Windows සහ MAC OS ඇතුළු විවිධ මෙහෙයුම් පද්ධති මත සම්පාදනය කර ක්රියාත්මක වේ. මෙම පරිසරයේ දත්ත විශ්ලේෂණ සහ දත්ත විශ්ලේෂණවල චිත්රක සංදර්ශකය සඳහා අතරමැදි මෙවලම් විශාල එකතුවක් ඇත.
මූලික ලක්ෂණ
- අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා විවිධ සංඛ්යාන ආකෘති සහ චිත්රක ශිල්පීය ක්රම ඇතුළත් වේ.
- ඵලදායී දත්ත හැසිරවීම සහ ගබඩා කිරීමේ පහසුකම්.
- සංකීර්ණ දත්ත අරා ගණනය කිරීම් සහ සංඛ්යාන විශ්ලේෂණ සඳහා ක්රියාකරුවන් කට්ටලයක්.
- R ප්රජාවෙන් මාර්ගගතව සහාය ලබා ගත හැකිය.
4. Scikit- ඉගෙන ගන්න
මෙය පයිතන් ක්රමලේඛන භාෂාව සඳහා වන Machine Learning පුස්තකාලයකි. පුරෝකථන ආකෘති නිර්මාණය සඳහා ඉතා ප්රයෝජනවත් වන ආධාරක දෛශික යන්ත්ර (SVM), සසම්භාවී වනාන්තර සහ k-means පොකුරු ඇතුළු විවිධ වර්ගීකරණය, ප්රතිගාමීත්වය සහ පොකුරු ඇල්ගොරිතම එයට ඇතුළත් වේ. කෙසේ වෙතත්, Scikit-Learn භාවිතයෙන් අනාවැකි විශ්ලේෂණ සිදු කිරීමට උසස් ක්රමලේඛන දැනුම අවශ්ය වේ.
මූලික ලක්ෂණ
- උසස් දත්ත හැසිරවීමට දත්ත දෘශ්ය සහ වගු ආකාරයෙන් ප්රදර්ශනය කිරීම, විශේෂාංග න්යාස හෝ ඉලක්ක දෛශික බවට දත්ත සැකසීම ඇතුළත් වේ.
- අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා වර්ගීකරණය, ප්රතිගාමී, සහ පොකුරු ආකෘති ගණනාවක් තිබේ.
- පුරෝකථන ආකෘති කාර්ය සාධනය පරීක්ෂා කිරීමට බහු නිරවද්යතා ප්රමිතික.
5. Weka Data Mining
Weka යනු Java හි ලියා ඇති අනාවැකි ආකෘතිකරණ කාර්යයන් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම එකතුවකි. මෙම ඇල්ගොරිතම ඔබගේ දත්ත වලට කෙලින්ම යෙදිය හැක හෝ Javascript භාවිතා කර ඇමතිය හැක. Weka විසින් සපයනු ලබන දත්ත විශ්ලේෂණ ක්රමවලට දත්ත කැණීම, පෙර සැකසුම් සහ දෘශ්යකරණ ශිල්පීය ක්රම ඇතුළත් වේ. Weka අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා වර්ගීකරණය, ප්රතිගාමීත්වය සහ පොකුරු ආකෘති ද භාවිතා කරයි.
මූලික ලක්ෂණ
- දත්ත පෙර සැකසුම් සහ දෘශ්යකරණ ශිල්පීය ක්රම.
- දත්ත වර්ගීකරණය, ප්රතිගමනය සහ පොකුරු ඇල්ගොරිතම.
- දත්තවල ප්රවණතා පුරෝකථනය කිරීම සඳහා පුළුල් සංගම් රීති.
- අතේ ගෙන යා හැකි සහ මතක අවකාශයට හිතකර මෘදුකාංගයකි.
6. අපාචී මහවුට්
පරිමාණය කළ හැකි සහ ක්රියාකාරී යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම ගොඩනැගීම සඳහා සරල සහ විස්තීරණ ක්රමලේඛන පරිසරයක් සහ රාමුවක්. පරිසරයට පෙර සාදන ලද Scala, Apache Spark සහ Apache Flint ඇල්ගොරිතම ගණනාවක් ඇතුළත් වේ. මෙම පරිසරය පරිමානයෙන් ක්රියා කරන R භාෂාවට සමාන දෛශික ගණිත පර්යේෂණයක් වන සංසාර භාවිතා කරයි.
මූලික ලක්ෂණ
- නිර්දේශ පද්ධති ගොඩනැගීම සඳහා සහයෝගී පෙරහන.
- අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය සඳහා පොකුරු සහ වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම.
- උසස් දත්ත උකහා ගැනීම සඳහා නිතර අයිතම සැකසීමේ වේලාවට සහය දක්වයි.
- උසස් සංඛ්යාන විශ්ලේෂණ සඳහා රේඛීය වීජ ගණිත ක්රියාකරු සහ බෙදා හරින ලද වීජ ගණිත ප්රශස්තකරණය.
- අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා පරිමාණය කළ හැකි ඇල්ගොරිතම ගොඩනඟයි.
7. ග්රන්ථ ඔක්ටේව්
මෙම මෘදුකාංගය සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීම් සඳහා අදහස් කරන ඉහළ මට්ටමේ භාෂාවක් නියෝජනය කරයි. මෙම මෘදුකාංගයට උසස් දත්ත විශ්ලේෂණ සඳහා ගොඩනඟන ලද කුමන්ත්රණ සහ දෘශ්යකරණ මෙවලම් සමඟ ප්රබල ගණිතයට නැඹුරු වාක්ය ඛණ්ඩයක් ඇත. GNU Octave MATLAB ස්ක්රිප්ට් සහ GNU/Linux, MAC OS, සහ Windows ඇතුළු මෙහෙයුම් පද්ධති සමඟ අනුකූල වේ.
මූලික ලක්ෂණ
- තනා ඇති 2D/3D දත්ත සැලසුම් සහ දෘශ්යකරණ මෙවලම්.
- දත්ත විශ්ලේෂණ සඳහා GNU සංඛ්යාන පැකේජ ගණනාවකට සහය දක්වයි.
- ගණිතයට නැඹුරු අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය භාවිතා කරයි.
- MATLAB අනාවැකි ආකෘති සහ Machine Learning algorithms ධාවනය කිරීමේ හැකියාව.
8. Scipy
තාක්ෂණික සහ විද්යාත්මක පරිගණනය සඳහා භාවිතා කරන විවෘත මූලාශ්ර Python-පාදක මෘදුකාංග එකතුවකි. SciPy පයිතන් සඳහා පරිගණක මෙවලම් සපයන මූලික පැකේජ දක්වයි. එය k ළඟම අසල්වැසියා, අහඹු වනාන්තර, සහ ඇතුළුව උසස් දත්ත හැසිරවීමේ ශිල්පීය ක්රම සහ අනාවැකි ආකෘති භාවිතා කරයි. ස්නායු ජාල.
SciPy a ලෙස ලබා ගත හැක පයිතන් පුස්තකාලය බොහෝ පයිතන් බෙදාහැරීම් වල සහ ඇනකොන්ඩා හි පැකේජයකි.
මූලික ලක්ෂණ
- ප්රශස්තකරණය, රේඛීය වීජ ගණිතය, අනුකලනය, අන්තර් ක්රියාකාරිත්වය, විශේෂ කාර්යයන්, FFT සහ ODE විසඳුම් සඳහා මොඩියුල.
- සංඥා, රූප සහ දත්ත සැකසීම සඳහා විවිධ කාර්යයන් ඉදිරිපත් කරයි.
- NumPy සහ Matplot සඳහා සහය දක්වයි.
නිගමනය
ඔබට දැන් විවෘත මූලාශ්ර අනාවැකි විශ්ලේෂණ මෙවලම්, ඒවායේ යෙදුම් සහ දත්ත හරහා පුරෝකථනය කිරීමට උසස් තාක්ෂණික ක්රම භාවිතා කරන ආකාරය ගැන හොඳ අදහසක් තිබිය යුතුය.
සඳහන් කර ඇති සියලුම මෙවලම් භාවිතා කිරීමට සම්පූර්ණයෙන්ම නොමිලේ වන අතර සෑම කෙනෙකුටම ලබා ගත හැකිය. ඔබ මීට පෙර මෙම මෙවලම් භාවිතා කර ඇත්නම්, අදහස් දැක්වීමේදී ඔබේ අත්දැකීම් ගැන අපට දන්වන්න.
ඔබමයි