Зміст[Сховати][Показати]
Якщо ви ентузіаст машинного навчання, штучного інтелекту або інформатики, ви, ймовірно, розумієте концепцію та потребу в даних, які допоможуть покращити певну систему чи послугу.
Технологічні гіганти та транснаціональні компанії використовують великі обсяги даних, щоб покращити якість обслуговування клієнтів і загальну якість обслуговування, впроваджуючи передові методи бізнес-аналітики, щоб зрозуміти їхні дані. Однією з нових і найважливіших методик називають прогнозну аналітику.
У цій статті розповідається про ідею інструментів прогнозної аналітики, їх застосування та низку прикладів з відкритим вихідним кодом інструменти, які ви можете використовувати!
Що таке інструменти прогнозної аналітики?
Інструменти прогнозної аналітики – це програмне забезпечення, яке визначає закономірності та тенденції шляхом аналізу та вилучення інформації з наявного набору даних. Ці інструменти використовують різноманітні статистичні методи, включаючи аналіз даних, прогнозне моделювання та машинне навчання, щоб аналізувати дані та робити прогнози.
Ці інструменти можна використовувати, щоб зрозуміти моделі поведінки споживачів і попередні тенденції, щоб створити план на певний період часу, щоб підвищити прибутковість та успіх даної послуги.
Застосування прогнозної аналітики
Існує багато застосувань інструментів прогнозної аналітики, які охоплюють ряд областей, зокрема:
Електронна торгівля
- Аналіз даних клієнтів для групування людей на основі їхніх купівельних уподобань, а потім прогнозування ймовірності цих груп купувати продукти.
- Прогнозування повернення інвестицій (ROI) цільових маркетингових кампаній.
- Збір даних із модних інтернет-магазинів, таких як Amazon Marketplace.
Маркетинг в соціальних медіа
- Планування типу та типу контенту для публікації.
- Прогнозування найкращого дня та часу для публікації даного вмісту.
- Робота з Google Ads і рекламою в цілому.
Банківська справа і страхування
- Визначення кредитних рейтингів.
- Виявлення шахрайських дій.
Здоров'я
- Моніторинг здоров'я в цілому.
- Виявлення ранніх ознак проблем зі здоров’ям у людини.
Manufacturing
- Управління запасами та ланцюжками поставок.
- Допомога в процесі доставки та виконання.
Інструменти прогнозної аналітики з відкритим вихідним кодом
1. Інтелектуальний аналіз даних Orange
Orange — це інструмент візуалізації та аналітики даних, який виконує прогнозну аналітику за допомогою візуального програмування або сценаріїв на Python. Цей набір інструментів імпортовано як бібліотека Python і містить компоненти для машинне навчання, біоінформатика, аналіз тексту та інші аналітичні характеристики даних.
Ключові характеристики
- інтерактивний візуалізація даних і особливості графічного представлення.
- Включає візуальне програмування.
- Графіка на основі полотна Інтерфейс користувача (GUI) робить його простим у використанні для початківців.
- Здатний виконувати просту та складну аналітику даних.
2. Анаконда
Платформа поширення Python і R із відкритим вихідним кодом із понад 250 різними популярними пакетами, які використовуються для простого керування та розгортання пакетів. Цей розподіл використовує науку про дані, машинне навчання додатків та великомасштабної обробки даних для виконання прогнозної аналітики.
Ключові характеристики
- Розширена аналітика, використання робочих процесів і взаємодія даних.
- Підключіть усі джерела даних, щоб отримати максимальну цінність із даних.
- Створюйте прогнозні аналітичні моделі за допомогою Python, R і Jupyter ноутбуки.
- Інтегруйте свої прогнозні аналітичні моделі в інтелектуальні веб-додатки та інтерактивні візуалізації.
- Співпрацюйте між усіма командами з вивчення даних за допомогою Anaconda.
3. R Програмне середовище
Середовище R використовується для статистичних обчислень і графіки. Він компілюється та працює на різних операційних системах, включаючи UNIX, Windows і MAC OS. Це середовище має велику колекцію проміжних інструментів для аналізу даних і графічного відображення аналітики даних.
Ключові характеристики
- Включає різноманітні статистичні моделі та графічні методи для прогнозної аналітики.
- Ефективні засоби обробки та зберігання даних.
- Набір операторів для розрахунків складних масивів даних і статистичної аналітики.
- Підтримка доступна онлайн від спільноти R.
4. scikit-learn
Це бібліотека машинного навчання для мови програмування Python. Він включає в себе різні алгоритми класифікації, регресії та кластеризації, включаючи машини опорних векторів (SVM), випадкові ліси та кластеризацію k-середніх, які дуже корисні для прогнозного моделювання. Однак, щоб мати можливість виконувати прогнозну аналітику за допомогою Scikit-Learn, необхідні розширені знання з програмування.
Ключові характеристики
- Розширена обробка даних включає відображення даних у візуальній і табличній формі, упорядкування даних у матриці ознак або цільові вектори.
- Для прогнозної аналітики доступний ряд моделей класифікації, регресії та кластеризації.
- Кілька показників точності для перевірки продуктивності прогнозної моделі.
5. Інтелектуальний аналіз даних Weka
Weka — це набір алгоритмів машинного навчання для завдань прогнозного моделювання, написаних на Java. Ці алгоритми можна застосувати до ваших даних безпосередньо або викликати за допомогою Javascript. Методи аналізу даних, надані Weka, включають методи аналізу даних, попередньої обробки та візуалізації. Weka також використовує моделі класифікації, регресії та кластеризації для прогнозної аналітики.
Ключові характеристики
- Методи попередньої обробки та візуалізації даних.
- Алгоритми класифікації даних, регресії та кластеризації.
- Розширені правила асоціації для прогнозування тенденцій у даних.
- Портативне програмне забезпечення, яке не потребує об’єму пам’яті.
6. Apache mahout
Просте та розширюване середовище програмування та структура для створення масштабованих і продуктивних алгоритмів машинного навчання. Середовище включає ряд готових алгоритмів Scala, Apache Spark і Apache Flint. У цьому середовищі використовується Samsara, векторний математичний експеримент, подібний до мови R, який працює в масштабі.
Ключові характеристики
- Спільна фільтрація для створення рекомендаційних систем.
- Алгоритми кластеризації та класифікації для прогнозного моделювання.
- Підтримує час для розширеного вилучення даних.
- Оператор лінійної алгебри та оптимізатор розподіленої алгебри для розширеної статистичної аналітики.
- Створює масштабовані алгоритми для прогнозної аналітики.
7. GNU Octave
Це програмне забезпечення являє собою мову високого рівня, призначену для чисельних обчислень. Це програмне забезпечення має потужний математичний синтаксис із вбудованими інструментами для побудови графіків та візуалізації для розширеної аналітики даних. GNU Octave сумісний зі сценаріями MATLAB та операційними системами, включаючи GNU/Linux, MAC OS і Windows.
Ключові характеристики
- Вбудовані інструменти для побудови 2D/3D даних та візуалізації.
- Підтримує ряд статистичних пакетів GNU для аналізу даних.
- Використовує орієнтоване на математику прогнозне моделювання.
- Можливість запускати прогнозні моделі MATLAB і алгоритми машинного навчання.
8. SciPy
Колекція програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом на основі Python, що використовується для технічних і наукових обчислень. SciPy містить основні пакети, які надають обчислювальні інструменти для Python. Він використовує передові методи обробки даних і прогнозні моделі, включаючи k найближчого сусіда, випадковий ліс і нейронні мережі.
SciPy доступний як a Бібліотека Python у багатьох дистрибутивах Python і є пакетом в Anaconda.
Ключові характеристики
- Модулі для оптимізації, лінійної алгебри, інтегрування, інтерполяції, спеціальних функцій, БПФ та розв’язувачів ОДУ.
- Пропонує різні функції для обробки сигналів, зображень і даних.
- Підтримує NumPy і Matplot.
Висновок
Тепер ви повинні мати гарне уявлення про інструменти прогнозної аналітики з відкритим кодом, їх застосування та те, як вони використовують передові методи для прогнозування за допомогою даних.
Усі згадані інструменти є абсолютно безкоштовними у використанні та доступні кожному. Якщо ви раніше використовували ці інструменти, повідомте нам про свій досвід у коментарях.
залишити коментар