İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Makine Öğrenimi, Yapay Zeka veya bilgisayar bilimi meraklısıysanız, belirli bir sistemi veya hizmeti iyileştirmeye yardımcı olacak veri kavramını ve ihtiyacını muhtemelen anlıyorsunuzdur.
Teknoloji devleri ve çok uluslu şirketler, verilerini anlamlandırmak için gelişmiş iş zekası tekniklerini benimseyerek müşteri deneyimini ve genel hizmet kalitesini geliştirmek için büyük hacimli verilerden yararlanır. Ortaya çıkan ve en önemli tekniklerden biri, tahmine dayalı analitik olarak adlandırılır.
Bu makale, tahmine dayalı analitik araçları fikrini, bunların uygulamasını ve bir dizi örneğini ele almaktadır. açık kaynak kullanabileceğiniz araçlar!
Tahmine Dayalı Analitik Araçları nedir?
Tahmine dayalı analitik araçları, mevcut bir veri kümesinden bilgileri analiz ederek ve çıkararak kalıpları ve eğilimleri belirleyen yazılımlardır. Bu araçlar, verilen verileri analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için veri madenciliği, tahmine dayalı modelleme ve Makine Öğrenimi dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel tekniklerden yararlanır.
Bu araçlar, belirli bir hizmetin karlılığını ve başarısını artırmak için belirli bir süre için bir plan oluşturmak için tüketici davranışındaki kalıpları ve önceki eğilimleri anlamlandırmak için kullanılabilir.
Tahmine Dayalı Analitik Uygulamaları
Aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi alana yayılan tahmine dayalı analitik araçlarının birçok uygulaması vardır:
E-ticaret
- İnsanları satın alma tercihlerine göre gruplandırmak için müşteri verilerini analiz etmek ve ardından bu grupların ürün satın alma olasılıklarını tahmin etmek.
- Hedeflenen pazarlama kampanyalarının Yatırım Getirisini (YG) tahmin etmek.
- Amazon Marketplace gibi popüler çevrimiçi mağazalardan veri toplamak.
Sosyal Medya Pazarlama
- Gönderilecek içeriğin türünü ve türünü planlamak.
- Verilen içeriği yayınlamak için en iyi gün ve saati tahmin etmek.
- Google Reklamlarını ve genel olarak reklamları işlemek.
Bankacılık ve Sigortacılık
- Kredi notlarının hesaplanması.
- Hileli faaliyetlerin belirlenmesi.
Sağlık hizmeti
- Genel olarak sağlığın izlenmesi.
- Bir bireyde sağlık sorunlarının erken belirtilerini belirleme.
Üretim
- Envanter ve tedarik zincirlerini yönetmek.
- Sevkiyat ve yerine getirme sürecinde yardımcı olmak.
Açık Kaynaklı Tahmine Dayalı Analitik Araçları
1. Turuncu Veri Madenciliği
Orange, görsel programlama veya Python komut dosyası oluşturma yoluyla tahmine dayalı analitik gerçekleştiren bir veri görselleştirme ve analiz aracıdır. Bu araç seti bir Python kitaplığı olarak içe aktarılır ve aşağıdakiler için bileşenler içerir: Makine öğrenme, biyoinformatik, metin madenciliği ve diğer veri analitik özellikleri.
anahtar özellikler
- interaktif veri goruntuleme ve grafiksel temsil özellikleri.
- Görsel programlama içerir.
- Kanvas Tabanlı Grafik Kullanıcı Arayüzü (GUI) yeni başlayanlar için kullanımı kolaylaştırır.
- Basit ve karmaşık veri analitiği yürütebilir.
2. Dev piton
Paket yönetimi ve dağıtımı için kullanılan 250'den fazla farklı popüler pakete sahip açık kaynaklı bir veri bilimi Python ve R dağıtım platformu. Bu dağıtım, veri bilimini kullanır, Makine öğrenme uygulamalar ve tahmine dayalı analitik gerçekleştirmek için büyük ölçekli veri işleme.
anahtar özellikler
- Gelişmiş analitik, iş akışlarının kullanımı ve veri etkileşimi.
- Verilerden en fazla değeri çıkarmak için tüm veri kaynaklarını bağlayın.
- Python, R ile tahmine dayalı analitik modeller oluşturun ve Jupyter Dizüstü Bilgisayarlar.
- Tahmine dayalı analitik modellerinizi akıllı web uygulamalarına ve etkileşimli görselleştirmelere entegre edin.
- Anaconda'yı kullanarak tüm veri bilimi ekipleri arasında işbirliği yapın.
3. R Yazılım Ortamı
R ortamı, istatistiksel hesaplama ve grafikler için kullanılır. UNIX, Windows ve MAC OS dahil olmak üzere çeşitli işletim sistemlerinde derler ve çalışır. Bu ortam, veri analitiği ve veri analitiğinin grafiksel gösterimi için geniş bir ara araç koleksiyonuna sahiptir.
anahtar özellikler
- Tahmine dayalı analitik için çeşitli istatistiksel modeller ve grafik teknikleri içerir.
- Etkili veri işleme ve depolama tesisleri.
- Karmaşık veri dizisi hesaplamaları ve istatistiksel analitik için bir operatör paketi.
- Destek, R topluluğundan çevrimiçi olarak alınabilir.
4. Scikit-Öğren
Bu, Python programlama dili için bir Makine Öğrenimi kitaplığıdır. Destek Vektör Makineleri (SVM'ler), rastgele ormanlar ve tahmine dayalı modelleme için çok yararlı olan k-ortalama kümeleme dahil olmak üzere çeşitli sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmalarını içerir. Ancak, Scikit-Learn kullanarak tahmine dayalı analitik gerçekleştirebilmek için ileri düzeyde programlama bilgisi gereklidir.
anahtar özellikler
- Gelişmiş veri işleme, verilerin görsel ve tablo biçiminde görüntülenmesini, verilerin özellik matrisleri veya hedef vektörler halinde düzenlenmesini içerir.
- Tahmine dayalı analitik için bir dizi sınıflandırma, regresyon ve kümeleme modeli mevcuttur.
- Tahmine dayalı model performansını test etmek için çoklu doğruluk metrikleri.
5. Weka Veri Madenciliği
Weka, Java ile yazılmış tahmine dayalı modelleme görevleri için bir Makine Öğrenimi algoritmaları koleksiyonudur. Bu algoritmalar verilerinize doğrudan uygulanabilir veya Javascript kullanılarak çağrılabilir. Weka tarafından sağlanan veri analizi yöntemleri, veri madenciliği, ön işleme ve görselleştirme tekniklerini içerir. Weka ayrıca tahmine dayalı analitik için sınıflandırma, regresyon ve kümeleme modellerini kullanır.
anahtar özellikler
- Veri ön işleme ve görselleştirme teknikleri.
- Veri sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmaları.
- Verilerdeki eğilimleri tahmin etmek için kapsamlı birliktelik kuralları.
- Taşınabilir ve bellek alanı dostu yazılım.
6. Apache Mahir
Ölçeklenebilir ve performanslı Makine Öğrenimi algoritmaları oluşturmak için basit ve genişletilebilir bir programlama ortamı ve çerçevesi. Ortam, önceden hazırlanmış bir dizi Scala, Apache Spark ve Apache Flint algoritması içerir. Bu ortam, ölçekte çalışan R diline benzer bir vektör matematik deneyi olan Samsara'yı kullanır.
anahtar özellikler
- Öneri sistemleri oluşturmak için işbirlikçi filtreleme.
- Tahmine dayalı modelleme için kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları.
- Gelişmiş veri çıkarma için sık öğe kümesi zamanlamasını destekler.
- Gelişmiş istatistiksel analitik için doğrusal cebir operatörü ve dağıtılmış cebir iyileştirici.
- Tahmine dayalı analitik için ölçeklenebilir algoritmalar oluşturur.
7. GNU Octave
Bu yazılım, sayısal hesaplamalar için tasarlanmış üst düzey bir dili temsil eder. Bu yazılım, gelişmiş veri analitiği için yerleşik çizim ve görselleştirme araçlarıyla matematik odaklı güçlü bir sözdizimine sahiptir. GNU Octave, MATLAB komut dosyaları ve GNU/Linux, MAC OS ve Windows dahil işletim sistemleriyle uyumludur.
anahtar özellikler
- Yerleşik 2B/3B veri çizme ve görselleştirme araçları.
- Veri analitiği için bir dizi GNU istatistik paketini destekler.
- Matematik odaklı tahmine dayalı modellemeyi kullanır.
- MATLAB tahmin modellerini ve Makine Öğrenimi algoritmalarını çalıştırabilme.
8. scipy
Teknik ve bilimsel bilgi işlem için kullanılan açık kaynaklı Python tabanlı bir yazılım koleksiyonu. SciPy, Python için bilgi işlem araçları sağlayan çekirdek paketlere sahiptir. k en yakın komşu, rastgele orman ve nöral ağlar.
SciPy şu şekilde mevcuttur: Python kitaplığı birçok Python dağıtımında bulunur ve Anaconda'da bir pakettir.
anahtar özellikler
- Optimizasyon, lineer cebir, entegrasyon, enterpolasyon, özel fonksiyonlar, FFT ve ODE çözücüler için modüller.
- Sinyal, görüntü ve veri işleme için çeşitli işlevler sunar.
- NumPy ve Matplot'u destekler.
Sonuç
Artık açık kaynaklı tahmine dayalı analitik araçları, bunların uygulamaları ve veriler aracılığıyla tahminler yapmak için gelişmiş teknikleri nasıl kullandıkları hakkında iyi bir fikriniz olmalı.
Bahsedilen tüm araçlar tamamen ücretsizdir ve herkes tarafından kullanılabilir. Bu araçları daha önce kullandıysanız, yorumlarda deneyimlerinizi bize bildirin.
Yorum bırak