Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Ikiwa wewe ni Msomi wa Mashine, Akili Bandia, au shabiki wa sayansi ya kompyuta, pengine unaelewa dhana na hitaji la data ili kusaidia kuboresha mfumo au huduma fulani.
Wakubwa wa teknolojia na makampuni ya kimataifa hutumia kiasi kikubwa cha data ili kuboresha uzoefu wa wateja na ubora wao wa huduma kwa ujumla kwa kutumia mbinu za juu za akili za biashara ili kufanya data zao kueleweka. Mojawapo ya mbinu ibuka na muhimu zaidi inajulikana kama uchanganuzi wa kutabiri.
Makala haya yanahusu wazo la zana za uchanganuzi za ubashiri, matumizi yake, na idadi ya mifano ya wazi chanzo zana ambazo unaweza kutumia!
Zana za Uchanganuzi wa Kutabiri ni zipi?
Zana za uchanganuzi tabiri ni programu inayobainisha ruwaza na mitindo kwa kuchanganua na kutoa maelezo kutoka kwa mkusanyiko wa data uliopo. Zana hizi hutumia mbinu mbalimbali za takwimu ikiwa ni pamoja na uchimbaji wa data, uundaji wa ubashiri, na Mafunzo ya Mashine ili kuchanganua data iliyotolewa na kufanya ubashiri.
Zana hizi zinaweza kutumika kuleta maana ya ruwaza katika tabia ya watumiaji na mitindo ya awali ili kuunda mpango wa muda mahususi ili kuongeza faida na mafanikio ya huduma fulani.
Maombi ya Takwimu za Utabiri
Kuna matumizi mengi ya zana za utabiri za uchanganuzi ambazo hutofautiana katika nyanja kadhaa, zikiwemo:
E-biashara
- Kuchanganua data ya wateja kwa kupanga watu kulingana na mapendeleo yao ya kununua na kisha kutabiri uwezekano wa vikundi hivi kununua bidhaa.
- Kutabiri Marejesho ya Uwekezaji (ROI) ya kampeni zinazolengwa za uuzaji.
- Kukusanya data kutoka kwa maduka maarufu mtandaoni kama vile Amazon Marketplace.
Masoko Media Jamii
- Kupanga aina na aina ya maudhui ya kuchapisha.
- Kutabiri siku na wakati bora wa kuchapisha yaliyomo.
- Kushughulikia Google Ads na matangazo kwa ujumla.
Banking and Bima
- Kubaini ukadiriaji wa mikopo.
- Kutambua shughuli za ulaghai.
Afya
- Kufuatilia afya kwa ujumla.
- Utambuzi wa dalili za mapema za shida za kiafya kwa mtu binafsi.
viwanda
- Kusimamia hesabu na minyororo ya usambazaji.
- Kusaidia katika mchakato wa usafirishaji na utimilifu.
Zana za Uchanganuzi wa Utabiri wa Chanzo Huria
1. Uchimbaji Data wa Machungwa
Chungwa ni zana ya taswira ya data na uchanganuzi ambayo hufanya uchanganuzi wa ubashiri kupitia upangaji wa programu unaoonekana au uandishi wa Python. Zana hii inaletwa kama maktaba ya Python na inajumuisha vipengele vya Kujifunza Machine, bioinformatics, uchimbaji wa maandishi, na sifa zingine za uchanganuzi wa data.
Makala muhimu
- Kuingiliana taswira ya data na vipengele vya uwakilishi wa picha.
- Inajumuisha programu ya kuona.
- Mchoro wa msingi wa turubai User Interface (GUI) hurahisisha kutumia kwa wanaoanza.
- Inaweza kutekeleza uchanganuzi rahisi na ngumu wa data.
2. Anaconda
Jukwaa la usambazaji la sayansi ya data ya chanzo huria cha Python na R iliyo na zaidi ya vifurushi 250 tofauti vinavyotumika kuweka usimamizi na usambazaji. Usambazaji huu unatumia sayansi ya data, Kujifunza Machine programu, na usindikaji wa data kwa kiwango kikubwa ili kufanya uchanganuzi wa kutabiri.
Makala muhimu
- Uchanganuzi wa hali ya juu, matumizi ya mtiririko wa kazi, na mwingiliano wa data.
- Unganisha vyanzo vyote vya data ili kutoa thamani zaidi kutoka kwa data.
- Unda mifano ya uchanganuzi ya ubashiri na Python, R, na Majarida ya Jupyter.
- Unganisha miundo yako ya uchanganuzi ya ubashiri katika programu mahiri za wavuti na taswira shirikishi.
- Shirikiana katika timu zote za sayansi ya data kwa kutumia Anaconda.
3. Mazingira ya Programu ya R
Mazingira ya R hutumiwa kwa kompyuta ya takwimu na michoro. Inakusanya na kukimbia kwenye mifumo mbalimbali ya uendeshaji ikiwa ni pamoja na UNIX, Windows, na MAC OS. Mazingira haya yana mkusanyiko mkubwa wa zana za kati za uchanganuzi wa data na onyesho la picha la uchanganuzi wa data.
Makala muhimu
- Inajumuisha miundo mbalimbali ya takwimu na mbinu za picha za uchanganuzi wa ubashiri.
- Utunzaji na uhifadhi wa data unaofaa.
- Msururu wa waendeshaji kwa hesabu changamano za mkusanyiko wa data na uchanganuzi wa takwimu.
- Usaidizi unaopatikana mtandaoni kutoka kwa jumuiya ya R.
4. Scikit-Jifunze
Hii ni maktaba ya Kujifunza Mashine kwa lugha ya programu ya Python. Inajumuisha uainishaji mbalimbali, urejeleaji, na algoriti za kuunganisha ikijumuisha Mashine za Vekta za Usaidizi (SVM), misitu nasibu, na nguzo za k-njia ambazo ni muhimu sana kwa uundaji wa ubashiri. Hata hivyo, ujuzi wa hali ya juu wa programu unahitajika ili kuweza kufanya uchanganuzi wa ubashiri kwa kutumia Scikit-Learn.
Makala muhimu
- Ushughulikiaji wa data wa hali ya juu unajumuisha kuonyesha data katika umbo la kuona na jedwali, kupanga data katika vipengele vya vipengele au vekta lengwa.
- Idadi ya miundo ya uainishaji, urejeshaji nyuma, na nguzo inayopatikana kwa uchanganuzi wa ubashiri.
- Vipimo vingi vya usahihi ili kujaribu utendakazi wa kielelezo cha ubashiri.
5. Weka Data Mining
Weka ni mkusanyo wa algoriti za Kujifunza Mashine kwa ajili ya kazi za kielelezo za ubashiri zilizoandikwa katika Java. Kanuni hizi zinaweza kutumika kwa data yako moja kwa moja au kuitwa kwa kutumia Javascript. Mbinu za uchanganuzi wa data zinazotolewa na Weka ni pamoja na mbinu za uchimbaji wa data, usindikaji wa awali na wa kuona. Weka pia hutumia uainishaji, urekebishaji, na miundo ya nguzo kwa uchanganuzi wa kubashiri.
Makala muhimu
- Mbinu za usindikaji wa data na taswira.
- Uainishaji wa data, urejeshaji nyuma, na algoriti za kuunganisha.
- Sheria za kina za uhusiano za kutabiri mitindo ya data.
- Programu inayobebeka na kuhifadhi nafasi.
6. Apache mahout
Mazingira rahisi na ya kupanuliwa ya programu na mfumo wa kujenga algoriti za Kujifunza Mashine zinazoweza kuboreshwa na tendaji. Mazingira yanajumuisha algoriti kadhaa zilizotengenezwa awali za Scala, Apache Spark na Apache Flint. Mazingira haya hutumia Samsara, jaribio la hesabu la vekta sawa na lugha ya R ambayo inafanya kazi kwa kiwango.
Makala muhimu
- Uchujaji shirikishi ili kuunda mifumo ya mapendekezo.
- Algorithms ya nguzo na uainishaji kwa uundaji wa ubashiri.
- Inaauni muda wa kuweka vitu mara kwa mara kwa uchimbaji wa data wa hali ya juu.
- Opereta ya mstari wa aljebra na kiboreshaji aljebra kilichosambazwa kwa uchanganuzi wa hali ya juu wa takwimu.
- Huunda algoriti zinazoweza kuongezeka kwa uchanganuzi wa ubashiri.
7. GNU Octave
Programu hii inawakilisha lugha ya kiwango cha juu iliyokusudiwa kwa hesabu za nambari. Programu hii ina sintaksia yenye nguvu inayolenga hesabu iliyo na zana zilizojengewa ndani za kupanga na kuona kwa uchanganuzi wa kina wa data. GNU Octave inaoana na hati za MATLAB na mifumo ya uendeshaji ikijumuisha GNU/Linux, MAC OS na Windows.
Makala muhimu
- Zana za kupanga data za 2D/3D zilizojengwa ndani na taswira.
- Inaauni idadi ya vifurushi vya takwimu vya GNU kwa uchanganuzi wa data.
- Hutumia uundaji wa ubashiri unaozingatia hesabu.
- Uwezo wa kuendesha miundo ya ubashiri ya MATLAB na kanuni za Kujifunza Mashine.
8. SciPy
Mkusanyiko wa programu huria msingi wa Python inayotumika kwa kompyuta ya kiufundi na kisayansi. SciPy ina vifurushi vya msingi ambavyo hutoa zana za kompyuta za Python. Hutumia mbinu za hali ya juu za kushughulikia data na miundo ya ubashiri ikijumuisha k jirani iliyo karibu zaidi, msitu nasibu, na mitandao ya neural.
SciPy inapatikana kama a Maktaba ya Python katika usambazaji mwingi wa Python na ni kifurushi huko Anaconda.
Makala muhimu
- Module za uboreshaji, aljebra ya mstari, ujumuishaji, tafsiri, utendakazi maalum, FFT, na vitatuzi vya ODE.
- Hutoa utendakazi mbalimbali kwa mawimbi, picha na usindikaji wa data.
- Inasaidia NumPy na Matplot.
Hitimisho
Unapaswa sasa kuwa na wazo zuri kuhusu zana huria za uchanganuzi wa utabiri, matumizi yake, na jinsi wanavyotumia mbinu za kina kufanya ubashiri kupitia data.
Zana zote zilizotajwa ni bure kabisa kutumia na zinapatikana kwa kila mtu. Ikiwa umetumia zana hizi hapo awali, tujulishe kuhusu matumizi yako kwenye maoni.
Acha Reply