Kazalo[Skrij][Pokaži]
Če ste navdušenec nad strojnim učenjem, umetno inteligenco ali računalništvom, verjetno razumete koncept in potrebo po podatkih za izboljšanje določenega sistema ali storitve.
Tehnološki velikani in multinacionalna podjetja uporabljajo velike količine podatkov za izboljšanje uporabniške izkušnje in njihove splošne kakovosti storitev s sprejemanjem naprednih tehnik poslovne inteligence, da bi osmislili svoje podatke. Ena od nastajajočih in najpomembnejših tehnik se imenuje napovedna analitika.
Ta članek obravnava idejo o orodjih za napovedno analitiko, njihovo uporabo in številne primere open-source orodja, ki jih lahko uporabite!
Kaj so orodja za napovedno analitiko?
Orodja za napovedno analitiko so programska oprema, ki določa vzorce in trende z analizo in ekstrakcijo informacij iz obstoječega niza podatkov. Ta orodja uporabljajo različne statistične tehnike, vključno z rudarjenjem podatkov, napovednim modeliranjem in strojnim učenjem, da analizirajo dane podatke in naredijo napovedi.
Ta orodja je mogoče uporabiti za razumevanje vzorcev vedenja potrošnikov in prejšnjih trendov, da se ustvari načrt za določeno časovno obdobje, da se poveča dobičkonosnost in uspeh določene storitve.
Aplikacije napovedne analitike
Obstaja veliko aplikacij orodij za napovedno analitiko, ki segajo na več področjih, vključno z:
E-trgovina
- Analiziranje podatkov o strankah za skupine ljudi na podlagi njihovih nakupnih preferenc in nato napovedovanje verjetnosti, da bodo te skupine kupile izdelke.
- Napovedovanje donosnosti naložbe (ROI) ciljno usmerjenih marketinških akcij.
- Zbiranje podatkov iz trendovskih spletnih trgovin, kot je Amazon Marketplace.
Socialna Media Marketing
- Načrtovanje vrste in vrste vsebine za objavo.
- Predvidevanje najboljšega dne in ure za objavo dane vsebine.
- Upravljanje Google Ads in oglasov na splošno.
Bančništvo in zavarovalništvo
- Ugotavljanje bonitetnih ocen.
- Prepoznavanje goljufivih dejavnosti.
Zdravstveno varstvo
- Spremljanje zdravja na splošno.
- Prepoznavanje zgodnjih znakov zdravstvenih težav pri posamezniku.
predelovalne dejavnosti
- Upravljanje zalog in dobavne verige.
- Pomoč pri postopku pošiljanja in izpolnitve.
Odprtokodna orodja za napovedovanje analitike
1. Orange podatkovno rudarjenje
Orange je orodje za vizualizacijo in analitiko podatkov, ki izvaja napovedno analitiko z vizualnim programiranjem ali skriptnim pisanjem Python. Ta komplet orodij je uvožen kot knjižnica Python in vključuje komponente za strojno učenje, bioinformatika, rudarjenje besedil in druge analitične značilnosti podatkov.
Ključne funkcije
- Interactive vizualizacija podatkov in značilnosti grafične predstavitve.
- Vključuje vizualno programiranje.
- Grafika na platnu Uporabniški vmesnik (GUI) omogoča enostavno uporabo za začetnike.
- Sposoben izvajati preprosto in zapleteno analitiko podatkov.
2. anaconda
Odprtokodna platforma za distribucijo podatkov Python in R z več kot 250 različnimi priljubljenimi paketi, ki se uporabljajo za preprosto upravljanje in uvajanje paketov. Ta distribucija uporablja znanost o podatkih, strojno učenje aplikacije in obsežno obdelavo podatkov za izvedbo napovedne analitike.
Ključne funkcije
- Napredna analitika, uporaba delovnih tokov in interakcija s podatki.
- Povežite vse vire podatkov, da iz podatkov pridobite največjo vrednost.
- Ustvarite napovedne analitične modele s programi Python, R in Jupyter prenosni računalniki.
- Integrirajte svoje napovedne analitične modele v inteligentne spletne aplikacije in interaktivne vizualizacije.
- Sodelujte v celotnih skupinah za znanost o podatkih z uporabo Anaconde.
3. R Programsko okolje
Okolje R se uporablja za statistično računalništvo in grafiko. Prevaja in deluje na različnih operacijskih sistemih, vključno z UNIX, Windows in MAC OS. To okolje ima veliko zbirko vmesnih orodij za analitiko podatkov in grafični prikaz analitike podatkov.
Ključne funkcije
- Vključuje različne statistične modele in grafične tehnike za napovedno analitiko.
- Učinkovite zmogljivosti za obdelavo in shranjevanje podatkov.
- Zbirka operaterjev za kompleksne izračune nizov podatkov in statistično analitiko.
- Podpora je na voljo na spletu v skupnosti R.
4. scikit-learn
To je knjižnica strojnega učenja za programski jezik Python. Vključuje različne algoritme za klasifikacijo, regresijo in združevanje v gruče, vključno s podpornimi vektorskimi stroji (SVM), naključnimi gozdovi in združevanjem k-srednjih vrednosti, ki so zelo uporabni za napovedno modeliranje. Vendar pa je za izvedbo napovedne analitike s pomočjo Scikit-Learn potrebno napredno znanje programiranja.
Ključne funkcije
- Napredno ravnanje s podatki vključuje prikaz podatkov v vizualni in tabelarni obliki, razvrščanje podatkov v matrike funkcij ali ciljne vektorje.
- Za napovedno analitiko so na voljo številni modeli klasifikacije, regresije in združevanja v skupine.
- Več meritev natančnosti za testiranje zmogljivosti napovednega modela.
5. Weka podatkovno rudarjenje
Weka je zbirka algoritmov strojnega učenja za naloge napovednega modeliranja, napisanih v Javi. Te algoritme lahko uporabite neposredno za vaše podatke ali jih pokličete z uporabo Javascripta. Metode analize podatkov, ki jih nudi Weka, vključujejo tehnike rudarjenja podatkov, predhodne obdelave in vizualizacije. Weka uporablja tudi modele klasifikacije, regresije in združevanja v skupine za napovedno analitiko.
Ključne funkcije
- Tehnike predobdelave in vizualizacije podatkov.
- Algoritmi za klasifikacijo podatkov, regresijo in združevanje v skupine.
- Obsežna pravila povezovanja za napovedovanje trendov v podatkih.
- Prenosna in pomnilniški prostor prijazna programska oprema.
6. Apache mahout
Preprosto in razširljivo programsko okolje in okvir za gradnjo razširljivih in zmogljivih algoritmov strojnega učenja. Okolje vključuje številne vnaprej izdelane algoritme Scala, Apache Spark in Apache Flint. To okolje uporablja Samsara, vektorsko matematično eksperimentiranje, podobno jeziku R, ki deluje v velikem obsegu.
Ključne funkcije
- Skupno filtriranje za izgradnjo sistemov priporočil.
- Združevanje in klasifikacijski algoritmi za napovedno modeliranje.
- Podpira pogosto določanje časa nabora elementov za napredno ekstrakcijo podatkov.
- Operater linearne algebre in optimizator porazdeljene algebre za napredno statistično analitiko.
- Zgradi razširljive algoritme za napovedno analitiko.
7. GNU Octave
Ta programska oprema predstavlja jezik visoke ravni, namenjen numeričnim izračunom. Ta programska oprema ima zmogljivo matematično usmerjeno sintakso z vgrajenimi orodji za risanje in vizualizacijo za napredno analitiko podatkov. GNU Octave je združljiv s skripti in operacijskimi sistemi MATLAB, vključno z GNU/Linuxom, MAC OS in Windows.
Ključne funkcije
- Vgrajena orodja za risanje in vizualizacijo 2D/3D podatkov.
- Podpira številne statistične pakete GNU za analitiko podatkov.
- Uporablja matematično usmerjeno napovedno modeliranje.
- Sposobnost izvajanja napovednih modelov MATLAB in algoritmov strojnega učenja.
8. SciPy
Zbirka odprtokodne programske opreme, ki temelji na Pythonu, ki se uporablja za tehnično in znanstveno računalništvo. SciPy vsebuje osnovne pakete, ki zagotavljajo računalniška orodja za Python. Uporablja napredne tehnike obdelave podatkov in napovedne modele, vključno s k najbližjim sosedom, naključnim gozdom in nevronske mreže.
SciPy je na voljo kot Knjižnica Python v mnogih distribucijah Pythona in je paket v Anacondi.
Ključne funkcije
- Moduli za optimizacijo, linearno algebro, integracijo, interpolacijo, posebne funkcije, FFT in ODE reševalce.
- Ponuja različne funkcije za obdelavo signala, slike in podatkov.
- Podpira NumPy in Matplot.
zaključek
Zdaj bi morali imeti dobro predstavo o odprtokodnih orodjih za napovedno analitiko, njihovih aplikacijah in o tem, kako uporabljajo napredne tehnike za napovedovanje prek podatkov.
Vsa omenjena orodja so popolnoma brezplačna za uporabo in dostopna vsem. Če ste ta orodja že uporabljali, nam v komentarjih sporočite svoje izkušnje.
Pustite Odgovori