Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Om du är entusiast för maskininlärning, artificiell intelligens eller datavetenskap förstår du förmodligen konceptet och behovet av data för att förbättra ett visst system eller en viss tjänst.
Teknikjättar och multinationella företag använder stora mängder data för att förbättra kundupplevelsen och deras övergripande servicekvalitet genom att anta avancerade tekniker för business intelligence för att förstå deras data. En av de framväxande och viktigaste teknikerna kallas prediktiv analys.
Den här artikeln går igenom idén med verktyg för prediktiv analys, deras tillämpning och ett antal exempel på öppen källkod verktyg som du kan använda!
Vad är Predictive Analytics Tools?
Förutsägande analysverktyg är programvara som bestämmer mönster och trender genom att analysera och extrahera information från en befintlig datamängd. Dessa verktyg använder sig av en mängd olika statistiska tekniker inklusive datautvinning, prediktiv modellering och maskininlärning för att analysera givna data och göra förutsägelser.
Dessa verktyg kan användas för att förstå mönster i konsumentbeteende och tidigare trender för att skapa en plan för en viss tidsperiod för att öka lönsamheten och framgången för en given tjänst.
Tillämpningar av Predictive Analytics
Det finns många tillämpningar av verktyg för prediktiv analys som sträcker sig över ett antal områden, inklusive:
E-handel
- Analysera kunddata för att gruppera personer baserat på deras köppreferenser och sedan förutsäga sannolikheten för dessa grupper att köpa produkter.
- Förutsäga avkastningen på investeringar (ROI) för riktade marknadsföringskampanjer.
- Samlar in data från trendiga onlinebutiker som Amazon Marketplace.
Social Media Marketing
- Planera vilken typ och typ av innehåll som ska läggas upp.
- Förutsäga den bästa dagen och tiden för att lägga upp det givna innehållet.
- Hantera Google Ads och annonser i allmänhet.
Bank och försäkring
- Att ta reda på kreditvärdighet.
- Identifiera bedrägliga aktiviteter.
Sjukvård
- Övervakning av hälsan i allmänhet.
- Identifiera tidiga tecken på hälsoproblem hos en individ.
Tillverkning
- Hantera lager och leveranskedjor.
- Hjälper till i leverans- och leveransprocessen.
Förutsägande analysverktyg med öppen källkod
1. Orange Data Mining
Orange är ett datavisualiserings- och analysverktyg som utför prediktiv analys genom visuell programmering eller Python-skript. Denna verktygslåda importeras som ett Python-bibliotek och innehåller komponenter för Maskininlärning, bioinformatik, textutvinning och andra dataanalytiska egenskaper.
Nyckelfunktioner
- Interactive datavisualisering och grafiska representationsfunktioner.
- Inkluderar visuell programmering.
- Canvas-baserad grafisk Användargränssnitt (GUI) gör det enkelt att använda för nybörjare.
- Kunna utföra enkel och komplex dataanalys.
2. Anakonda
En öppen källkod för datavetenskap Python och R distributionsplattform med över 250 olika populära paket som används för att enkelt hantera och distribuera paket. Denna distribution använder sig av datavetenskap, Maskininlärning applikationer och storskalig databehandling för att utföra prediktiv analys.
Nyckelfunktioner
- Avancerad analys, användning av arbetsflöden och datainteraktion.
- Anslut alla datakällor för att extrahera mest värde från data.
- Skapa prediktiva analytiska modeller med Python, R och Jupyter Anteckningsböcker.
- Integrera dina prediktiva analytiska modeller i intelligenta webbappar och interaktiva visualiseringar.
- Samarbeta mellan hela datavetenskapsteam med Anaconda.
3. R Mjukvarumiljö
R-miljön används för statistisk beräkning och grafik. Den kompilerar och körs på en mängd olika operativsystem inklusive UNIX, Windows och MAC OS. Denna miljö har en stor samling av mellanliggande verktyg för dataanalys och grafisk visning av dataanalys.
Nyckelfunktioner
- Innehåller en mängd olika statistiska modeller och grafiska tekniker för prediktiv analys.
- Effektiva datahanterings- och lagringsmöjligheter.
- En serie operatörer för komplexa beräkningar av datamatriser och statistisk analys.
- Support tillgängligt online från R-gemenskapen.
4. Scikit-Lär dig
Detta är ett maskininlärningsbibliotek för programmeringsspråket Python. Det inkluderar olika klassificerings-, regression- och klustringsalgoritmer inklusive Support Vector Machines (SVM), slumpmässiga skogar och k-medelkluster som är mycket användbara för prediktiv modellering. Det krävs dock avancerad programmeringskunskap för att kunna utföra prediktiv analys med Scikit-Learn.
Nyckelfunktioner
- Avancerad datahantering inkluderar att visa data i visuell form och tabellform, ordna data i funktionsmatriser eller målvektorer.
- Ett antal klassificerings-, regressions- och klustringsmodeller tillgängliga för prediktiv analys.
- Flera noggrannhetsmått för att testa prediktiv modellprestanda.
5. Weka Data Mining
Weka är en samling av maskininlärningsalgoritmer för prediktiva modelleringsuppgifter skrivna i Java. Dessa algoritmer kan appliceras på dina data direkt eller anropas med hjälp av Javascript. Dataanalysmetoderna som tillhandahålls av Weka inkluderar datautvinning, förbearbetning och visualiseringstekniker. Weka använder sig också av klassificerings-, regression- och klustringsmodeller för prediktiv analys.
Nyckelfunktioner
- Dataförbearbetnings- och visualiseringstekniker.
- Dataklassificering, regression och klustringsalgoritmer.
- Omfattande associationsregler för att förutsäga trender i data.
- Bärbar och minnesvänlig programvara.
6. Apache mahout
En enkel och utbyggbar programmeringsmiljö och ramverk för att bygga skalbara och presterande maskininlärningsalgoritmer. Miljön inkluderar ett antal förgjorda Scala-, Apache Spark- och Apache Flint-algoritmer. Den här miljön använder Samsara, ett vektormatteexperiment som liknar R-språket som fungerar i skala.
Nyckelfunktioner
- Samarbetsfiltrering för att bygga rekommendationssystem.
- Algoritmer för klustring och klassificering för prediktiv modellering.
- Stöder frekvent tidsuppsättning av artiklar för avancerad dataextraktion.
- Linjär algebraoperator och distribuerad algebraoptimerare för avancerad statistisk analys.
- Bygger skalbara algoritmer för prediktiv analys.
7. GNU Octave
Denna programvara representerar ett högnivåspråk avsett för numeriska beräkningar. Denna programvara har en kraftfull matematikorienterad syntax med inbyggda plottnings- och visualiseringsverktyg för avancerad dataanalys. GNU Octave är kompatibel med MATLAB-skript och operativsystem inklusive GNU/Linux, MAC OS och Windows.
Nyckelfunktioner
- Inbyggda 2D/3D-dataplottnings- och visualiseringsverktyg.
- Stöder ett antal GNU-statistikpaket för dataanalys.
- Använder matematisk orienterad prediktiv modellering.
- Möjlighet att köra MATLAB prediktiva modeller och Machine Learning-algoritmer.
8. SciPy
En samling Python-baserad programvara med öppen källkod som används för teknisk och vetenskaplig beräkning. SciPy har kärnpaket som tillhandahåller datorverktyg för Python. Den använder sig av avancerade datahanteringstekniker och prediktiva modeller inklusive k närmaste granne, slumpmässig skog och neurala nätverk.
SciPy finns tillgänglig som en Python bibliotek i många Python-distributioner och är ett paket i Anaconda.
Nyckelfunktioner
- Moduler för optimering, linjär algebra, integration, interpolation, specialfunktioner, FFT och ODE-lösare.
- Erbjuder olika funktioner för signal-, bild- och databehandling.
- Stöder NumPy och Matplot.
Slutsats
Du bör nu ha en bra idé om verktyg för prediktiv analys med öppen källkod, deras applikationer och hur de använder avancerade tekniker för att göra förutsägelser genom data.
Alla de nämnda verktygen är helt gratis att använda och tillgängliga för alla. Om du har använt dessa verktyg tidigare, låt oss veta om din upplevelse i kommentarerna.
Kommentera uppropet