Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Агар шумо омӯзиши мошинсозӣ, зеҳни сунъӣ ё дӯстдоштаи илми компютер бошед, эҳтимол шумо консепсия ва зарурати маълумотро барои беҳтар кардани система ё хидмати додашуда дарк мекунед.
Бузургони технологӣ ва ширкатҳои фаромиллӣ миқдори зиёди маълумотро барои баланд бардоштани таҷрибаи муштариён ва сифати умумии хидматрасонӣ тавассути қабули усулҳои пешрафтаи иктишофии тиҷоратӣ барои фаҳмидани маълумоти онҳо истифода мебаранд. Яке аз усулҳои пайдошуда ва муҳимтаринро таҳлили пешгӯӣ меноманд.
Ин мақола ғояи абзорҳои пешгӯии таҳлил, татбиқи онҳо ва як қатор мисолҳоро дар бар мегирад манбаъи кушода воситаҳое, ки шумо метавонед истифода баред!
Воситаҳои пешгӯии таҳлил чист?
Воситаҳои пешгӯии таҳлилӣ нармафзоре мебошанд, ки намунаҳо ва тамоюлҳоро тавассути таҳлил ва истихроҷи маълумот аз маҷмӯи додаҳои мавҷуда муайян мекунанд. Ин воситаҳо аз усулҳои гуногуни оморӣ, аз ҷумла истихроҷи додаҳо, моделсозии пешгӯӣ ва омӯзиши мошинсозӣ барои таҳлили додаҳо ва пешгӯиҳо истифода мебаранд.
Ин воситаҳоро барои фаҳмидани намунаҳои рафтори истеъмолкунандагон ва тамоюлҳои қаблӣ истифода бурдан мумкин аст, то нақша барои як муддати муайян барои баланд бардоштани даромаднокӣ ва муваффақияти хидмати додашуда таҳия карда шавад.
Барномаҳои таҳлили пешгӯишаванда
Барномаҳои зиёди абзорҳои таҳлилии пешгӯӣ мавҷуданд, ки дар як қатор соҳаҳо мавҷуданд, аз ҷумла:
E-тиҷорати
- Таҳлили маълумоти муштариён ба гурӯҳи одамон дар асоси афзалиятҳои хариди онҳо ва сипас пешгӯии эҳтимолияти ин гурӯҳҳо барои харидани маҳсулот.
- Пешгӯии бозгашти сармоягузорӣ (ROI) маъракаҳои маркетинги мақсаднок.
- Ҷамъоварии маълумот аз мағозаҳои онлайни муосир ба монанди Amazon Marketplace.
Маркетингии иҷтимоӣ
- Банақшагирии намуд ва намуди мундариҷа барои интишор.
- Пешгӯии беҳтарин рӯз ва вақти интишори мундариҷаи додашуда.
- Идоракунии Google Ads ва таблиғоти умумӣ.
Бонкдорӣ ва суғурта
- Муайян кардани рейтингҳои кредитӣ.
- Муайян кардани фаъолияти қаллобӣ.
Нигоҳдории тандурустӣ
- Мониторинги саломатии умумӣ.
- Муайян кардани нишонаҳои аввали мушкилоти саломатӣ дар шахс.
Истеҳсоли
- Идоракунии инвентаризатсия ва занҷирҳои таъминот.
- Кӯмак дар раванди интиқол ва иҷроиш.
Воситаҳои таҳлили пешгӯии кушодаасос
1. Orange Data Mining
Orange воситаи визуализатсия ва таҳлили додаҳост, ки тавассути барномасозии визуалӣ ё скрипти Python таҳлили пешгӯиро иҷро мекунад. Ин маҷмӯа ҳамчун китобхонаи Python ворид карда мешавад ва ҷузъҳои барои омӯзиши мошин, биоинформатика, истихроҷи матн ва дигар хусусиятҳои таҳлилии додаҳо.
Хусусиятҳои асосӣ
- Интерактивӣ визуализатсияи маълумот ва хусусиятҳои муаррифии графикӣ.
- Барномасозии визуалиро дар бар мегирад.
- Графикаи ба канвас асосёфта Интерфейси корбар (GUI) истифодаи онро барои шурӯъкунандагон осон мекунад.
- Қодир аст, ки таҳлили содда ва мураккаби маълумотро иҷро кунад.
2. Анаконда
Платформаи дистрибютории Python ва R оид ба илмҳои сарчашмаи кушода бо зиёда аз 250 бастаҳои гуногуни маъмул барои идоракунии бастаҳо ва ҷойгиркунӣ истифода мешаванд. Ин тақсимот аз илми маълумот истифода мебарад, омӯзиши мошин барномаҳо ва коркарди миқёси калон барои анҷом додани таҳлили пешгӯӣ.
Хусусиятҳои асосӣ
- Таҳлили пешрафта, истифодаи ҷараёнҳои корӣ ва ҳамкории додаҳо.
- Ҳама манбаъҳои маълумотро пайваст кунед, то арзиши бештари маълумотро ба даст оред.
- Бо Python, R ва моделҳои пешгӯии таҳлилӣ эҷод кунед Ноутбукҳои Jupyter.
- Моделҳои таҳлилии пешгӯии худро ба веб-барномаҳои интеллектуалӣ ва визуализатсияи интерактивӣ муттаҳид кунед.
- Бо истифода аз Anaconda дар тамоми гурӯҳҳои илмии маълумот ҳамкорӣ кунед.
3. R Муҳити нармафзор
Муҳити R барои ҳисоббарории оморӣ ва графика истифода мешавад. Он дар системаҳои гуногуни амалиётӣ, аз ҷумла UNIX, Windows ва MAC OS тартиб медиҳад ва кор мекунад. Ин муҳит дорои маҷмӯи зиёди воситаҳои фосилавӣ барои таҳлили додаҳо ва намоиши графикии таҳлили додаҳо мебошад.
Хусусиятҳои асосӣ
- Моделҳои гуногуни оморӣ ва усулҳои графикиро барои таҳлили пешгӯӣ дар бар мегирад.
- Воситаҳои самараноки коркард ва нигоҳдории маълумот.
- Маҷмӯи операторҳо барои ҳисобҳои мураккаби массиви маълумот ва таҳлили оморӣ.
- Дастгирии онлайн аз ҷомеаи R дастрас аст.
4. Scikit-омӯзед
Ин китобхонаи омӯзиши мошинсозӣ барои забони барномасозии Python мебошад. Он алгоритмҳои гуногуни тасниф, регрессия ва кластерро дар бар мегирад, аз ҷумла Дастгирии Вектор мошинҳо (SVMs), ҷангалҳои тасодуфӣ ва кластеркунии k-воситаҳо, ки барои моделсозии пешгӯӣ хеле муфиданд. Аммо, дониши пешрафтаи барномасозӣ лозим аст, то тавонанд таҳлили пешгӯиро бо истифода аз Scikit-Learn иҷро кунад.
Хусусиятҳои асосӣ
- Муомилоти пешрафтаи додаҳо намоиши додаҳоро дар шакли визуалӣ ва ҷадвалӣ, ба матритсаҳои хусусият ё векторҳои мақсаднок ҷойгир кардани маълумотро дар бар мегирад.
- Як қатор моделҳои тасниф, регрессия ва кластерсозӣ барои таҳлили пешгӯӣ дастрасанд.
- Метрикҳои дақиқии сершумор барои санҷиши иҷрои пешгӯии модел.
5. Weka Data Mining
Weka маҷмӯи алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ барои вазифаҳои пешгӯии моделсозӣ дар Java навишта шудааст. Ин алгоритмҳоро метавон мустақиман ба маълумоти шумо истифода бурд ё бо истифода аз Javascript даъват карда шавад. Усулҳои таҳлили додаҳо, ки аз ҷониби Weka пешниҳод шудаанд, истихроҷи додаҳо, коркарди пешакӣ ва визуализатсияро дар бар мегиранд. Weka инчунин моделҳои тасниф, регрессия ва кластерро барои таҳлили пешгӯӣ истифода мебарад.
Хусусиятҳои асосӣ
- Усулҳои коркарди пешакӣ ва визуализатсияи маълумот.
- Алгоритмҳои гурӯҳбандии маълумот, регрессия ва кластерҳо.
- Қоидаҳои ассотсиатсияи васеъ барои пешгӯии тамоюли маълумот.
- Нармафзори сайёр ва фазои хотираи дӯстона.
6. Апачӣ
Муҳити содда ва васеъшавандаи барномасозӣ ва чаҳорчӯба барои сохтани алгоритмҳои миқёспазир ва иҷрошавандаи омӯзиши мошинҳо. Муҳит як қатор алгоритмҳои қаблан сохташудаи Scala, Apache Spark ва Apache Flint -ро дар бар мегирад. Ин муҳит Samsara, як таҷрибаи вектории риёзиро истифода мебарад, ки ба забони R монанд аст, ки дар миқёс кор мекунад.
Хусусиятҳои асосӣ
- Филтри муштарак барои сохтани системаҳои тавсия.
- Алгоритмҳои гурӯҳбандӣ ва гурӯҳбандӣ барои моделсозии пешгӯишаванда.
- Барои истихроҷи маълумоти пешрафта, вақтбандии зуд-зуд маҷмӯи ашёро дастгирӣ мекунад.
- Оператори алгебраи хатӣ ва оптимизатори тақсимшудаи алгебра барои таҳлили пешрафтаи оморӣ.
- Алгоритмҳои миқёспазирро барои таҳлили пешгӯӣ месозад.
7. GNU Octave
Ин нармафзор забони сатҳи баландро ифода мекунад, ки барои ҳисобҳои ададӣ пешбинӣ шудааст. Ин нармафзор дорои синтаксиси пурқудрати ба математика нигаронидашуда бо абзорҳои дарунсохт тарҳрезӣ ва визуализатсия барои таҳлили пешрафтаи додаҳо мебошад. GNU Octave бо скриптҳои MATLAB ва системаҳои оператсионӣ, аз ҷумла GNU/Linux, MAC OS ва Windows мувофиқ аст.
Хусусиятҳои асосӣ
- Воситаҳои тарҳрезии маълумот ва визуализатсияи дарунсохт 2D/3D.
- Як қатор бастаҳои омории GNU-ро барои таҳлили додаҳо дастгирӣ мекунад.
- Моделсозии пешгӯии ба математика нигаронидашударо истифода мебарад.
- Қобилияти иҷро кардани моделҳои пешгӯии MATLAB ва алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ.
8. SciPy
Маҷмӯаи нармафзори кушодаи Python, ки барои ҳисоббарории техникӣ ва илмӣ истифода мешавад. SciPy дорои бастаҳои аслӣ мебошад, ки асбобҳои компютериро барои Python таъмин мекунанд. Он аз усулҳои пешрафтаи коркарди маълумот ва моделҳои пешгӯишаванда, аз ҷумла k ҳамсояи наздиктарин, ҷангали тасодуфӣ ва шабакаҳои нейралӣ.
SciPy ҳамчун дастрас аст Китобхонаи Python дар бисёре аз тақсимоти Python ва баста дар Anaconda аст.
Хусусиятҳои асосӣ
- Модулҳо барои оптимизатсия, алгебраи хатӣ, интегратсия, интерполяция, функсияҳои махсус, FFT ва ҳалкунандаҳои ODE.
- Функсияҳои гуногунро барои коркарди сигнал, тасвир ва маълумот пешниҳод мекунад.
- NumPy ва Matplot -ро дастгирӣ мекунад.
хулоса
Ҳоло шумо бояд дар бораи абзорҳои таҳлилии пешгӯии кушодаасос, барномаҳои онҳо ва чӣ гуна онҳо аз усулҳои пешрафта барои пешгӯӣ тавассути додаҳо истифода мебаранд, тасаввуроти хуб дошта бошед.
Ҳама асбобҳои зикршуда барои истифода комилан ройгонанд ва барои ҳама дастрасанд. Агар шумо ин асбобҳоро қаблан истифода карда бошед, дар бораи таҷрибаи худ дар шарҳҳо ба мо хабар диҳед.
Дин ва мазҳаб