విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లేదా కంప్యూటర్ సైన్స్ ఔత్సాహికులైతే, ఇచ్చిన సిస్టమ్ లేదా సర్వీస్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడటానికి డేటా యొక్క కాన్సెప్ట్ మరియు ఆవశ్యకతను మీరు అర్థం చేసుకోవచ్చు.
టెక్ దిగ్గజాలు మరియు బహుళజాతి కంపెనీలు తమ డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి వ్యాపార మేధస్సు యొక్క అధునాతన పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా కస్టమర్ అనుభవాన్ని మరియు వారి మొత్తం సేవా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఉపయోగించుకుంటాయి. ఉద్భవిస్తున్న మరియు అత్యంత ముఖ్యమైన సాంకేతికతలలో ఒకటి ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్గా సూచించబడుతుంది.
ఈ కథనం ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ టూల్స్, వాటి అప్లికేషన్ మరియు అనేక ఉదాహరణల గురించి వివరిస్తుంది ఓపెన్ సోర్స్ మీరు ఉపయోగించగల సాధనాలు!
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ టూల్స్ అంటే ఏమిటి?
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ టూల్స్ అనేది ఇప్పటికే ఉన్న డేటాసెట్ నుండి సమాచారాన్ని విశ్లేషించడం మరియు సంగ్రహించడం ద్వారా నమూనాలు మరియు ట్రెండ్లను నిర్ణయించే సాఫ్ట్వేర్. ఈ సాధనాలు డేటా మైనింగ్, ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్తో సహా అనేక రకాల గణాంక సాంకేతికతలను ఉపయోగించుకుని, ఇచ్చిన డేటాను విశ్లేషించి అంచనాలను రూపొందించాయి.
అందించిన సేవ యొక్క లాభదాయకత మరియు విజయాన్ని పెంచడానికి నిర్దిష్ట సమయ వ్యవధి కోసం ప్రణాళికను రూపొందించడానికి వినియోగదారు ప్రవర్తన మరియు మునుపటి ట్రెండ్లలోని నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ సాధనాలను ఉపయోగించవచ్చు.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ యొక్క అనువర్తనాలు
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ సాధనాల యొక్క అనేక అప్లికేషన్లు అనేక ఫీల్డ్ల పరిధిలో ఉన్నాయి, వాటితో సహా:
ఇ-కామర్స్
- వారి కొనుగోలు ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా సమూహ వ్యక్తులకు కస్టమర్ డేటాను విశ్లేషించడం మరియు ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేయడానికి ఈ సమూహాల యొక్క సంభావ్యతను అంచనా వేయడం.
- టార్గెటెడ్ మార్కెటింగ్ ప్రచారాల యొక్క రిటర్న్ ఆఫ్ ఇన్వెస్ట్మెంట్ (ROI)ని అంచనా వేయడం.
- Amazon Marketplace వంటి అధునాతన ఆన్లైన్ స్టోర్ల నుండి డేటాను సేకరిస్తోంది.
సోషల్ మీడియా మార్కెటింగ్
- పోస్ట్ చేయడానికి కంటెంట్ రకం మరియు రకాన్ని ప్లాన్ చేస్తోంది.
- ఇచ్చిన కంటెంట్ను పోస్ట్ చేయడానికి ఉత్తమమైన రోజు మరియు సమయాన్ని అంచనా వేయడం.
- సాధారణంగా Google ప్రకటనలు మరియు ప్రకటనలను నిర్వహించడం.
బ్యాంకింగ్ మరియు బీమా
- క్రెడిట్ రేటింగ్లను గుర్తించడం.
- మోసపూరిత కార్యకలాపాలను గుర్తించడం.
ఆరోగ్య సంరక్షణ
- సాధారణంగా ఆరోగ్యాన్ని పర్యవేక్షిస్తుంది.
- ఒక వ్యక్తిలో ఆరోగ్య సమస్యల ప్రారంభ సంకేతాలను గుర్తించడం.
తయారీ
- జాబితా మరియు సరఫరా గొలుసులను నిర్వహించడం.
- షిప్పింగ్ మరియు నెరవేర్పు ప్రక్రియలో సహాయం.
ఓపెన్-సోర్స్ ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ టూల్స్
1. ఆరెంజ్ డేటా మైనింగ్
ఆరెంజ్ అనేది విజువల్ ప్రోగ్రామింగ్ లేదా పైథాన్ స్క్రిప్టింగ్ ద్వారా ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ చేసే డేటా విజువలైజేషన్ మరియు అనలిటిక్స్ టూల్. ఈ టూల్కిట్ పైథాన్ లైబ్రరీగా దిగుమతి చేయబడింది మరియు దీని కోసం భాగాలను కలిగి ఉంటుంది యంత్ర అభ్యాస, బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్, టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు ఇతర డేటా అనలిటికల్ లక్షణాలు.
కీ ఫీచర్లు
- పరస్పర డేటా విజువలైజేషన్ మరియు గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్య లక్షణాలు.
- విజువల్ ప్రోగ్రామింగ్ను కలిగి ఉంటుంది.
- కాన్వాస్ ఆధారిత గ్రాఫికల్ వినియోగ మార్గము (GUI) ప్రారంభకులకు ఉపయోగించడం సులభం చేస్తుంది.
- సాధారణ మరియు సంక్లిష్టమైన డేటా విశ్లేషణలను అమలు చేయగలదు.
2. anaconda
ఒక ఓపెన్ సోర్స్ డేటా సైన్స్ పైథాన్ మరియు R డిస్ట్రిబ్యూషన్ ప్లాట్ఫారమ్ 250కి పైగా విభిన్న ప్రసిద్ధ ప్యాకేజీలతో కేవలం ప్యాకేజీ నిర్వహణ మరియు విస్తరణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ పంపిణీ డేటా సైన్స్ని ఉపయోగించుకుంటుంది, యంత్ర అభ్యాస అప్లికేషన్లు మరియు అంచనా విశ్లేషణలను నిర్వహించడానికి పెద్ద-స్థాయి డేటా ప్రాసెసింగ్.
కీ ఫీచర్లు
- అధునాతన విశ్లేషణలు, వర్క్ఫ్లోల ఉపయోగం మరియు డేటా పరస్పర చర్య.
- డేటా నుండి అత్యధిక విలువను సంగ్రహించడానికి అన్ని డేటా మూలాధారాలను కనెక్ట్ చేయండి.
- పైథాన్, R మరియుతో ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్ మోడల్లను సృష్టించండి జూపిటర్ నోట్బుక్లు.
- మీ ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్ మోడల్లను ఇంటెలిజెంట్ వెబ్ యాప్లు మరియు ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్లలో ఇంటిగ్రేట్ చేయండి.
- Anacondaని ఉపయోగించి మొత్తం డేటా సైన్స్ టీమ్లలో సహకరించండి.
3. R సాఫ్ట్వేర్ పర్యావరణం
R ఎన్విరాన్మెంట్ స్టాటిస్టికల్ కంప్యూటింగ్ మరియు గ్రాఫిక్స్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది UNIX, Windows మరియు MAC OSతో సహా వివిధ రకాల ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్లను కంపైల్ చేస్తుంది మరియు అమలు చేస్తుంది. ఈ వాతావరణంలో డేటా అనలిటిక్స్ మరియు డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క గ్రాఫికల్ డిస్ప్లే కోసం ఇంటర్మీడియట్ సాధనాల యొక్క పెద్ద సేకరణ ఉంది.
కీ ఫీచర్లు
- ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కోసం వివిధ రకాల గణాంక నమూనాలు మరియు గ్రాఫికల్ టెక్నిక్లను కలిగి ఉంటుంది.
- సమర్థవంతమైన డేటా నిర్వహణ మరియు నిల్వ సౌకర్యాలు.
- సంక్లిష్ట డేటా శ్రేణి లెక్కలు మరియు గణాంక విశ్లేషణల కోసం ఆపరేటర్ల సూట్.
- R సంఘం నుండి ఆన్లైన్లో మద్దతు అందుబాటులో ఉంది.
4. స్కికిట్-లెర్న్
ఇది పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ. ఇది సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు (SVMలు), యాదృచ్ఛిక అడవులు మరియు k-మీన్స్ క్లస్టరింగ్తో సహా వివిధ వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్కు చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. అయినప్పటికీ, స్కికిట్-లెర్న్ని ఉపయోగించి ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ చేయడానికి అధునాతన ప్రోగ్రామింగ్ పరిజ్ఞానం అవసరం.
కీ ఫీచర్లు
- అధునాతన డేటా హ్యాండ్లింగ్లో డేటాను దృశ్య మరియు పట్టిక రూపంలో ప్రదర్శించడం, డేటాను ఫీచర్ మాత్రికలు లేదా లక్ష్య వెక్టర్లుగా అమర్చడం ఉంటాయి.
- ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కోసం అనేక వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టరింగ్ మోడల్లు అందుబాటులో ఉన్నాయి.
- ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ పనితీరును పరీక్షించడానికి బహుళ ఖచ్చితత్వ కొలమానాలు.
5. వెకా డేటా మైనింగ్
Weka అనేది జావాలో వ్రాసిన ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ టాస్క్ల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల సమాహారం. ఈ అల్గారిథమ్లు మీ డేటాకు నేరుగా వర్తింపజేయవచ్చు లేదా జావాస్క్రిప్ట్ని ఉపయోగించి కాల్ చేయవచ్చు. వెకా అందించిన డేటా అనలిటిక్స్ మెథడ్స్లో డేటా మైనింగ్, ప్రీప్రాసెసింగ్ మరియు విజువలైజింగ్ టెక్నిక్లు ఉన్నాయి. Weka కూడా ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కోసం వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టరింగ్ మోడల్లను ఉపయోగించుకుంటుంది.
కీ ఫీచర్లు
- డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు విజువలైజేషన్ పద్ధతులు.
- డేటా వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు.
- డేటాలో ట్రెండ్లను అంచనా వేయడానికి విస్తృతమైన అసోసియేషన్ నియమాలు.
- పోర్టబుల్ మరియు మెమరీ స్పేస్-ఫ్రెండ్లీ సాఫ్ట్వేర్.
6. అపాచీ మాహౌట్
స్కేలబుల్ మరియు పనితీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి సరళమైన మరియు విస్తరించదగిన ప్రోగ్రామింగ్ పర్యావరణం మరియు ఫ్రేమ్వర్క్. పర్యావరణంలో ముందుగా తయారు చేయబడిన అనేక స్కాలా, అపాచీ స్పార్క్ మరియు అపాచీ ఫ్లింట్ అల్గారిథమ్లు ఉన్నాయి. ఈ వాతావరణం సంసారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది స్కేల్లో పనిచేసే R లాంగ్వేజ్ మాదిరిగానే వెక్టర్ గణిత ప్రయోగం.
కీ ఫీచర్లు
- సిఫార్సు వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి సహకార వడపోత.
- ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ కోసం క్లస్టరింగ్ మరియు వర్గీకరణ అల్గోరిథంలు.
- అధునాతన డేటా వెలికితీత కోసం తరచుగా ఐటెమ్సెట్ టైమింగ్కు మద్దతు ఇస్తుంది.
- అధునాతన గణాంక విశ్లేషణల కోసం లీనియర్ ఆల్జీబ్రా ఆపరేటర్ మరియు పంపిణీ చేయబడిన ఆల్జీబ్రా ఆప్టిమైజర్.
- ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కోసం స్కేలబుల్ అల్గారిథమ్లను రూపొందిస్తుంది.
7. GNU ఆక్టేవ్
ఈ సాఫ్ట్వేర్ సంఖ్యా గణనల కోసం ఉద్దేశించిన ఉన్నత-స్థాయి భాషను సూచిస్తుంది. ఈ సాఫ్ట్వేర్ అధునాతన డేటా అనలిటిక్స్ కోసం అంతర్నిర్మిత ప్లాటింగ్ మరియు విజువలైజేషన్ సాధనాలతో శక్తివంతమైన గణిత-ఆధారిత సింటాక్స్ను కలిగి ఉంది. GNU ఆక్టేవ్ MATLAB స్క్రిప్ట్లు మరియు GNU/Linux, MAC OS మరియు Windowsతో సహా ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
కీ ఫీచర్లు
- అంతర్నిర్మిత 2D/3D డేటా ప్లాటింగ్ మరియు విజువలైజేషన్ సాధనాలు.
- డేటా అనలిటిక్స్ కోసం అనేక GNU స్టాటిస్టికల్ ప్యాకేజీలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- గణిత-ఆధారిత ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ను ఉపయోగించుకుంటుంది.
- MATLAB ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను అమలు చేయగల సామర్థ్యం.
8. సైపి
సాంకేతిక మరియు శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్ కోసం ఉపయోగించే ఓపెన్-సోర్స్ పైథాన్-ఆధారిత సాఫ్ట్వేర్ యొక్క సేకరణ. SciPy పైథాన్ కోసం కంప్యూటింగ్ సాధనాలను అందించే కోర్ ప్యాకేజీలను కలిగి ఉంది. ఇది అధునాతన డేటా హ్యాండ్లింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించుకుంటుంది మరియు k సమీప పొరుగు, యాదృచ్ఛిక అటవీ మరియు నరాల నెట్వర్క్.
SciPy a గా అందుబాటులో ఉంది పైథాన్ లైబ్రరీ అనేక పైథాన్ పంపిణీలలో మరియు ఇది అనకొండలో ఒక ప్యాకేజీ.
కీ ఫీచర్లు
- ఆప్టిమైజేషన్, లీనియర్ ఆల్జీబ్రా, ఇంటిగ్రేషన్, ఇంటర్పోలేషన్, స్పెషల్ ఫంక్షన్లు, FFT మరియు ODE సాల్వర్ల కోసం మాడ్యూల్స్.
- సిగ్నల్, ఇమేజ్ మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం వివిధ ఫంక్షన్లను అందిస్తుంది.
- NumPy మరియు Matplotకి మద్దతు ఇస్తుంది.
ముగింపు
మీరు ఇప్పుడు ఓపెన్ సోర్స్ ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ టూల్స్, వాటి అప్లికేషన్లు మరియు డేటా ద్వారా అంచనాలను రూపొందించడానికి అధునాతన సాంకేతికతలను ఎలా ఉపయోగించుకుంటారు అనే దాని గురించి మీకు మంచి ఆలోచన ఉండాలి.
పేర్కొన్న అన్ని సాధనాలు ఉపయోగించడానికి పూర్తిగా ఉచితం మరియు అందరికీ అందుబాటులో ఉంటాయి. మీరు ఇంతకు ముందు ఈ సాధనాలను ఉపయోగించినట్లయితే, వ్యాఖ్యలలో మీ అనుభవం గురించి మాకు తెలియజేయండి.
సమాధానం ఇవ్వూ