Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
Ако сте ентузијаста машинског учења, вештачке интелигенције или рачунарских наука, вероватно разумете концепт и потребу за подацима који ће вам помоћи да побољшате дати систем или услугу.
Технолошки гиганти и мултинационалне компаније користе велике количине података како би побољшали корисничко искуство и њихов укупни квалитет услуге усвајањем напредних техника пословне интелигенције да би добили смисао у својим подацима. Једна од нових и најважнијих техника се назива предиктивна аналитика.
Овај чланак говори о идеји алата за предиктивну аналитику, њиховој примени и низу примера опен соурце алати које можете користити!
Шта су алатке за предиктивну аналитику?
Алати за предиктивну аналитику су софтвер који утврђује обрасце и трендове анализом и издвајањем информација из постојећег скупа података. Ови алати користе различите статистичке технике, укључујући рударење података, предиктивно моделирање и машинско учење за анализу датих података и предвиђања.
Ови алати се могу користити да би се схватили модели понашања потрошача и претходни трендови како би се направио план за одређено временско трајање како би се повећала профитабилност и успех дате услуге.
Примене предиктивне аналитике
Постоје многе примене алата за предиктивну аналитику које се крећу у низу области, укључујући:
Е-трговина
- Анализирање података о купцима за груписање људи на основу њихових преференција при куповини, а затим предвиђање вероватноће ових група да купе производе.
- Предвиђање поврата инвестиције (РОИ) циљаних маркетиншких кампања.
- Прикупљање података из модерних онлајн продавница као што је Амазон Маркетплаце.
Социал Медиа Маркетинг
- Планирање врсте и врсте садржаја за објављивање.
- Предвиђање најбољег дана и времена за постављање датог садржаја.
- Руковање Гоогле Адс-ом и огласима уопште.
Банкарство и осигурање
- Одређивање кредитног рејтинга.
- Идентификовање лажних активности.
Здравство
- Праћење здравља уопште.
- Препознавање раних знакова здравствених проблема код појединца.
Производња
- Управљање залихама и ланцима снабдевања.
- Помагање у процесу испоруке и испуњења.
Алатке за предиктивну аналитику отвореног кода
1. Оранге Дата Мининг
Оранге је алатка за визуелизацију података и аналитику која врши предиктивну аналитику кроз визуелно програмирање или Питхон скриптовање. Овај комплет алата је увезен као Питхон библиотека и укључује компоненте за Машинско учење, биоинформатику, рударење текста и друге аналитичке карактеристике података.
Кључне карактеристике
- Интерактиван визуелизација података и карактеристике графичког приказа.
- Укључује визуелно програмирање.
- Графика на платну Кориснички интерфејс (ГУИ) олакшава употребу почетницима.
- У стању је да изврши једноставну и сложену аналитику података.
2. Анаконда
Питхон и Р платформа за дистрибуцију података отвореног кода са преко 250 различитих популарних пакета који се користе за једноставно управљање и примену пакета. Ова дистрибуција користи науку о подацима, Машинско учење апликације и обрада података великих размера за обављање предиктивне аналитике.
Кључне карактеристике
- Напредна аналитика, употреба токова посла и интеракција података.
- Повежите све изворе података да бисте извукли највећу вредност из података.
- Креирајте предиктивне аналитичке моделе са Питхон, Р и Јупитер Нотебоокс.
- Интегришите своје предиктивне аналитичке моделе у интелигентне веб апликације и интерактивне визуелизације.
- Сарађујте у читавим тимовима за науку о подацима користећи Анацонда.
3. Р софтверско окружење
Р окружење се користи за статистичко рачунање и графику. Компајлира и ради на различитим оперативним системима укључујући УНИКС, Виндовс и МАЦ ОС. Ово окружење има велику колекцију средњих алата за аналитику података и графички приказ аналитике података.
Кључне карактеристике
- Укључује различите статистичке моделе и графичке технике за предиктивну аналитику.
- Ефикасно руковање подацима и капацитети за складиштење.
- Пакет оператора за сложене прорачуне низа података и статистичку аналитику.
- Подршка доступна на мрежи из Р заједнице.
4. Сцикит-Леарн
Ово је библиотека машинског учења за програмски језик Питхон. Укључује различите алгоритме за класификацију, регресију и груписање укључујући машине за подршку векторима (СВМ), насумичне шуме и кластерисање к-средњих вредности које су веома корисне за предиктивно моделирање. Међутим, потребно је напредно знање програмирања да бисте могли да извршите предиктивну аналитику користећи Сцикит-Леарн.
Кључне карактеристике
- Напредно руковање подацима укључује приказивање података у визуелном и табеларном облику, сређивање података у матрице карактеристика или циљне векторе.
- Бројни модели класификације, регресије и груписања доступни су за предиктивну аналитику.
- Више метрика тачности за тестирање перформанси предиктивног модела.
5. Века Дата Мининг
Века је колекција алгоритама машинског учења за задатке предиктивног моделирања написаних на Јави. Ови алгоритми се могу директно применити на ваше податке или позвати помоћу Јавасцрипт-а. Методе анализе података које пружа Века укључују технике рударења података, претпроцесирања и визуелизације. Века такође користи моделе класификације, регресије и груписања за предиктивну аналитику.
Кључне карактеристике
- Технике предобраде података и визуелизације.
- Алгоритми за класификацију, регресију и груписање података.
- Опсежна правила повезивања за предвиђање трендова у подацима.
- Преносиви софтвер који користи меморијски простор.
6. Апацхе Махоут
Једноставно и прошириво програмско окружење и оквир за изградњу скалабилних и ефикасних алгоритама машинског учења. Окружење укључује велики број унапред направљених алгоритама Сцала, Апацхе Спарк и Апацхе Флинт. Ово окружење користи Самсара, векторско математичко експериментисање слично Р језику који ради на великом нивоу.
Кључне карактеристике
- Колаборативно филтрирање за изградњу система препорука.
- Груписање и класификациони алгоритми за предиктивно моделирање.
- Подржава често подешавање времена за напредно издвајање података.
- Оператор линеарне алгебре и оптимизатор дистрибуиране алгебре за напредну статистичку аналитику.
- Гради скалабилне алгоритме за предиктивну аналитику.
7. ГНУ Оцтаве
Овај софтвер представља језик високог нивоа намењен нумеричким прорачунима. Овај софтвер има моћну синтаксу оријентисану на математику са уграђеним алатима за цртање и визуелизацију за напредну аналитику података. ГНУ Оцтаве је компатибилан са МАТЛАБ скриптама и оперативним системима укључујући ГНУ/Линук, МАЦ ОС и Виндовс.
Кључне карактеристике
- Уграђени 2Д/3Д алати за цртање и визуелизацију података.
- Подржава бројне ГНУ статистичке пакете за анализу података.
- Користи математички оријентисано предиктивно моделирање.
- Способност покретања МАТЛАБ предиктивних модела и алгоритама машинског учења.
8. СциПи
Колекција софтвера отвореног кода заснованог на Питхон-у који се користи за техничко и научно рачунарство. СциПи садржи основне пакете који обезбеђују рачунарске алате за Питхон. Користи напредне технике руковања подацима и предиктивне моделе укључујући к најближег суседа, насумичне шуме и неуронске мреже.
СциПи је доступан као а Питхон библиотека у многим Питхон дистрибуцијама и представља пакет у Анацонди.
Кључне карактеристике
- Модули за оптимизацију, линеарну алгебру, интеграцију, интерполацију, специјалне функције, ФФТ и ОДЕ решаваче.
- Нуди различите функције за обраду сигнала, слике и података.
- Подржава НумПи и Матплот.
Zakljucak
Сада би требало да имате добру идеју о алатима за предиктивну аналитику отвореног кода, њиховим применама и начину на који користе напредне технике за предвиђање путем података.
Сви поменути алати су потпуно бесплатни за коришћење и доступни свима. Ако сте раније користили ове алате, обавестите нас о свом искуству у коментарима.
Ostavite komentar