Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
Nëse jeni entuziast i mësimit të makinerisë, inteligjencës artificiale ose shkencave kompjuterike, me siguri e kuptoni konceptin dhe nevojën për të dhëna për të ndihmuar në përmirësimin e një sistemi ose shërbimi të caktuar.
Gjigantët e teknologjisë dhe kompanitë shumëkombëshe përdorin vëllime të mëdha të dhënash për të përmirësuar përvojën e klientit dhe cilësinë e tyre të përgjithshme të shërbimit duke adoptuar teknika të avancuara të inteligjencës së biznesit për të kuptuar të dhënat e tyre. Një nga teknikat e reja dhe më të rëndësishme quhet analitika parashikuese.
Ky artikull shqyrton idenë e mjeteve analitike parashikuese, aplikimin e tyre dhe një numër shembujsh të burim të hapur mjete që mund të përdorni!
Cilat janë mjetet e analitikës parashikuese?
Mjetet e analitikës parashikuese janë softuer që përcaktojnë modelet dhe tendencat duke analizuar dhe nxjerrë informacion nga një grup të dhënash ekzistuese. Këto mjete përdorin një sërë teknikash statistikore duke përfshirë nxjerrjen e të dhënave, modelimin parashikues dhe Mësimin e Makinerisë për të analizuar të dhënat e dhëna dhe për të bërë parashikime.
Këto mjete mund të përdoren për të kuptuar modelet në sjelljen e konsumatorit dhe tendencat e mëparshme për të krijuar një plan për një kohëzgjatje të caktuar kohore për të rritur përfitimin dhe suksesin e një shërbimi të caktuar.
Zbatimet e Analytics parashikuese
Ka shumë aplikime të mjeteve analitike parashikuese që shtrihen në një numër fushash, duke përfshirë:
E-commerce
- Analizimi i të dhënave të klientëve për të grupuar njerëzit bazuar në preferencat e tyre të blerjes dhe më pas parashikimi i mundësisë së këtyre grupeve për të blerë produkte.
- Parashikimi i Kthimit të Investimeve (ROI) të fushatave të marketingut të synuar.
- Mbledhja e të dhënave nga dyqanet e modës në internet si Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planifikimi i llojit dhe llojit të përmbajtjes për të postuar.
- Parashikimi i ditës dhe kohës më të mirë për të postuar përmbajtjen e dhënë.
- Trajtimi i reklamave të Google dhe reklamave në përgjithësi.
Banking dhe Sigurim
- Përcaktimi i vlerësimeve të kreditit.
- Identifikimi i aktiviteteve mashtruese.
Healthcare
- Monitorimi i shëndetit në përgjithësi.
- Identifikimi i shenjave të hershme të problemeve shëndetësore tek një individ.
Prodhim
- Menaxhimi i inventarit dhe zinxhirëve të furnizimit.
- Ndihma në procesin e transportit dhe përmbushjes.
Mjete analitike parashikuese me burim të hapur
1. Orange Data Mining
Portokalli është një mjet vizualizimi dhe analitik i të dhënave që kryen analitikë parashikuese përmes programimit vizual ose skriptimit Python. Kjo paketë veglash importohet si një bibliotekë Python dhe përfshin komponentë për Mësim Machine, bioinformatika, gërmimi i tekstit dhe karakteristika të tjera analitike të të dhënave.
Karakteristikat kryesore
- Interaktiv vizualizimi i të dhënave dhe veçoritë e paraqitjes grafike.
- Përfshin programimin vizual.
- Grafike të bazuara në kanavacë User Interface (GUI) e bën të lehtë përdorimin për fillestarët.
- Në gjendje të ekzekutojë analiza të thjeshta dhe komplekse të të dhënave.
2. Anaconda
Një platformë shpërndarjeje e shkencës së të dhënave me burim të hapur Python dhe R me mbi 250 paketa të ndryshme të njohura të përdorura thjesht për menaxhimin dhe vendosjen e paketave. Kjo shpërndarje përdor shkencën e të dhënave, Mësim Machine aplikacionet dhe përpunimin e të dhënave në shkallë të gjerë për të kryer analitikë parashikuese.
Karakteristikat kryesore
- Analiza e avancuar, përdorimi i rrjedhave të punës dhe ndërveprimi i të dhënave.
- Lidhni të gjitha burimet e të dhënave për të nxjerrë sa më shumë vlerë nga të dhënat.
- Krijoni modele analitike parashikuese me Python, R dhe Jupyter Notebooks.
- Integroni modelet tuaja analitike parashikuese në aplikacione inteligjente në internet dhe vizualizime interaktive.
- Bashkëpunoni në të gjithë ekipet e shkencës së të dhënave duke përdorur Anaconda.
3. R Mjedisi i Softuerit
Mjedisi R përdoret për llogaritje statistikore dhe grafikë. Ai përpilohet dhe funksionon në një sërë sistemesh operative duke përfshirë UNIX, Windows dhe MAC OS. Ky mjedis ka një koleksion të madh mjetesh të ndërmjetme për analitikën e të dhënave dhe shfaqjen grafike të analitikës së të dhënave.
Karakteristikat kryesore
- Përfshin një sërë modelesh statistikore dhe teknikash grafike për analitikë parashikuese.
- Trajtimi dhe ruajtja efektive e të dhënave.
- Një grup operatorësh për llogaritjet komplekse të grupeve të të dhënave dhe analitikën statistikore.
- Mbështetja e disponueshme në internet nga komuniteti R.
4. Scikit-Mëso
Kjo është një bibliotekë e Mësimit të Makinerisë për gjuhën e programimit Python. Ai përfshin algoritme të ndryshme klasifikimi, regresioni dhe grupimi, duke përfshirë Makinat Vektoriale Mbështetëse (SVM), pyjet e rastësishme dhe grupimin e mjeteve k, të cilat janë shumë të dobishme për modelimin parashikues. Sidoqoftë, nevojiten njohuri të avancuara të programimit për të qenë në gjendje të kryeni analitikë parashikuese duke përdorur Scikit-Learn.
Karakteristikat kryesore
- Trajtimi i avancuar i të dhënave përfshin shfaqjen e të dhënave në formë vizuale dhe tabelare, rregullimin e të dhënave në matricat e veçorive ose vektorët e synuar.
- Një numër modelesh klasifikimi, regresioni dhe grupimi të disponueshëm për analitikë parashikuese.
- Metrika të shumëfishta saktësie për të testuar performancën parashikuese të modelit.
5. Weka Data Mining
Weka është një koleksion i algoritmeve të Mësimit të Makinerisë për detyrat e modelimit parashikues të shkruar në Java. Këto algoritme mund të aplikohen drejtpërdrejt në të dhënat tuaja ose të thirren duke përdorur Javascript. Metodat e analitikës së të dhënave të ofruara nga Weka përfshijnë teknikat e nxjerrjes së të dhënave, parapërpunimit dhe vizualizimit. Weka përdor gjithashtu modelet e klasifikimit, regresionit dhe grupimit për analitikën parashikuese.
Karakteristikat kryesore
- Teknikat e parapërpunimit dhe vizualizimit të të dhënave.
- Klasifikimi i të dhënave, algoritmet e regresionit dhe grupimit.
- Rregulla të gjera asociimi për të parashikuar tendencat në të dhëna.
- Softuer portativ dhe i përshtatshëm për hapësirën e kujtesës.
6. Apache mahout
Një mjedis dhe kornizë programimi e thjeshtë dhe e zgjerueshme për ndërtimin e algoritmeve të mësimit të makinerive të shkallëzuara dhe performuese. Mjedisi përfshin një numër algoritmesh Scala, Apache Spark dhe Apache Flint të përgatitura paraprakisht. Ky mjedis përdor Samsara, një eksperiment matematikor vektorial i ngjashëm me gjuhën R e cila funksionon në shkallë.
Karakteristikat kryesore
- Filtrim bashkëpunues për të ndërtuar sisteme rekomandimi.
- Algoritmet e grupimit dhe klasifikimit për modelimin parashikues.
- Mbështet kohën e grupeve të shpeshta të artikujve për nxjerrjen e avancuar të të dhënave.
- Operatori linear i algjebrës dhe optimizuesi i shpërndarë i algjebrës për analitikë të avancuar statistikore.
- Ndërton algoritme të shkallëzueshme për analitikë parashikuese.
7. GNU Octave
Ky softuer përfaqëson një gjuhë të nivelit të lartë të destinuar për llogaritjet numerike. Ky softuer ka një sintaksë të fuqishme të orientuar nga matematika me mjete të integruara vizatimi dhe vizualizimi për analitikë të avancuar të të dhënave. GNU Octave është kompatibil me skriptet MATLAB dhe sistemet operative duke përfshirë GNU/Linux, MAC OS dhe Windows.
Karakteristikat kryesore
- Mjete të integruara për vizatimin dhe vizualizimin e të dhënave 2D/3D.
- Mbështet një numër paketash statistikore GNU për analitikën e të dhënave.
- Përdor modelimin parashikues të orientuar nga matematika.
- Aftësia për të ekzekutuar modele parashikuese MATLAB dhe algoritme të mësimit të makinerisë.
8. Shkencëtar
Një koleksion softuerësh me burim të hapur të bazuar në Python që përdoret për llogaritje teknike dhe shkencore. SciPy përmban paketa thelbësore që ofrojnë mjete kompjuterike për Python. Ai përdor teknika të avancuara të trajtimit të të dhënave dhe modele parashikuese duke përfshirë k fqinjin më të afërt, pyllin e rastësishëm dhe rrjetet nervore.
SciPy është në dispozicion si një Biblioteka e Python në shumë shpërndarje Python dhe është një paketë në Anaconda.
Karakteristikat kryesore
- Module për optimizim, algjebër lineare, integrim, interpolim, funksione speciale, zgjidhës FFT dhe ODE.
- Ofron funksione të ndryshme për përpunimin e sinjalit, imazhit dhe të dhënave.
- Mbështet NumPy dhe Matplot.
Përfundim
Tani duhet të keni një ide të mirë për mjetet analitike parashikuese me burim të hapur, aplikimet e tyre dhe mënyrën se si ato përdorin teknikat e avancuara për të bërë parashikime përmes të dhënave.
Të gjitha mjetet e përmendura janë plotësisht falas për t'u përdorur dhe të disponueshme për të gjithë. Nëse i keni përdorur këto mjete më parë, na tregoni për përvojën tuaj në komente.
Lini një Përgjigju