کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
اگر آپ مشین لرننگ، آرٹیفیشل انٹیلی جنس، یا کمپیوٹر سائنس کے شوقین ہیں، تو آپ شاید کسی دیئے گئے سسٹم یا سروس کو بہتر بنانے میں مدد کے لیے ڈیٹا کے تصور اور ضرورت کو سمجھتے ہیں۔
ٹیک کمپنیاں اور ملٹی نیشنل کمپنیاں اپنے ڈیٹا کا احساس دلانے کے لیے کاروباری ذہانت کی جدید تکنیکوں کو اپنا کر صارفین کے تجربے اور سروس کے مجموعی معیار کو بڑھانے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کا استعمال کرتی ہیں۔ ابھرتی ہوئی اور اہم ترین تکنیکوں میں سے ایک کو پیشن گوئی تجزیات کہا جاتا ہے۔
یہ مضمون پیشین گوئی کرنے والے تجزیاتی ٹولز، ان کے اطلاق، اور اس کی متعدد مثالوں کے خیال پر جاتا ہے۔ آزاد مصدر ٹولز جو آپ استعمال کر سکتے ہیں!
پیشین گوئی تجزیات کے اوزار کیا ہیں؟
پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی ٹولز وہ سافٹ ویئر ہیں جو موجودہ ڈیٹاسیٹ سے معلومات کا تجزیہ اور نکال کر نمونوں اور رجحانات کا تعین کرتے ہیں۔ یہ ٹولز متعدد شماریاتی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہیں جن میں ڈیٹا مائننگ، پیشین گوئی ماڈلنگ، اور مشین لرننگ دیے گئے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے شامل ہیں۔
ان ٹولز کا استعمال صارفین کے رویے اور سابقہ رجحانات کے نمونوں کو سمجھنے کے لیے کیا جا سکتا ہے تاکہ کسی مخصوص سروس کے منافع اور کامیابی کو بڑھانے کے لیے ایک مخصوص مدت کے لیے منصوبہ بنایا جا سکے۔
پیشین گوئی کے تجزیات کی درخواستیں
پیشین گوئی کرنے والے تجزیاتی ٹولز کی بہت سی ایپلی کیشنز ہیں جو کہ متعدد شعبوں پر مشتمل ہیں، بشمول:
ای کامرس
- لوگوں کو ان کی خریداری کی ترجیحات کی بنیاد پر گروپ کرنے کے لیے صارفین کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا اور پھر ان گروپوں کی مصنوعات کی خریداری کے امکانات کی پیش گوئی کرنا۔
- ٹارگٹڈ مارکیٹنگ مہموں کی سرمایہ کاری کی واپسی (ROI) کی پیشن گوئی۔
- Amazon Marketplace جیسے جدید آن لائن اسٹورز سے ڈیٹا اکٹھا کرنا۔
سوشل میڈیا مارکیٹنگ
- پوسٹ کرنے کے لیے مواد کی قسم اور قسم کی منصوبہ بندی کرنا۔
- دیے گئے مواد کو پوسٹ کرنے کے لیے بہترین دن اور وقت کی پیش گوئی کرنا۔
- عام طور پر گوگل اشتہارات اور اشتہارات کو ہینڈل کرنا۔
بینکنگ اور انشورنس
- کریڈٹ ریٹنگ کا پتہ لگانا۔
- دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کی نشاندہی کرنا۔
صحت کی دیکھ بھال
- عام طور پر صحت کی نگرانی۔
- کسی فرد میں صحت کے مسائل کی ابتدائی علامات کی نشاندہی کرنا۔
مینو فیکچرنگ
- انوینٹری اور سپلائی چینز کا انتظام۔
- شپنگ اور تکمیل کے عمل میں مدد کرنا۔
اوپن سورس پیش گوئی کرنے والے تجزیات کے ٹولز
1. اورنج ڈیٹا مائننگ
اورنج ایک ڈیٹا ویژولائزیشن اور اینالیٹکس ٹول ہے جو بصری پروگرامنگ یا ازگر اسکرپٹنگ کے ذریعے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کو انجام دیتا ہے۔ یہ ٹول کٹ Python لائبریری کے طور پر درآمد کی گئی ہے اور اس میں اجزاء شامل ہیں۔ مشین لرننگ، بایو انفارمیٹکس، ٹیکسٹ مائننگ، اور دیگر ڈیٹا تجزیاتی خصوصیات۔
کلیدی خصوصیات
- انٹرایکٹو اعداد و شمار کی تصور اور گرافیکل نمائندگی کی خصوصیات۔
- بصری پروگرامنگ پر مشتمل ہے۔
- کینوس پر مبنی گرافیکل صارف مواجہ (GUI) ابتدائیوں کے لیے استعمال کرنا آسان بناتا ہے۔
- سادہ اور پیچیدہ ڈیٹا اینالیٹکس کو انجام دینے کے قابل۔
2. یناکونڈا
ایک اوپن سورس ڈیٹا سائنس پائتھون اور آر ڈسٹری بیوشن پلیٹ فارم جس میں 250 سے زیادہ مختلف مقبول پیکجز استعمال کیے جاتے ہیں جو صرف پیکیج مینجمنٹ اور تعیناتی کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ تقسیم ڈیٹا سائنس کا استعمال کرتی ہے، مشین لرننگ ایپلی کیشنز، اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ پیش گوئی کرنے والے تجزیات کو انجام دینے کے لیے۔
کلیدی خصوصیات
- اعلی درجے کے تجزیات، ورک فلو کا استعمال، اور ڈیٹا کا تعامل۔
- ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ قیمت نکالنے کے لیے ڈیٹا کے تمام ذرائع کو مربوط کریں۔
- Python، R، اور کے ساتھ پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی ماڈلز بنائیں جیوٹر نوٹ بک.
- اپنے پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی ماڈلز کو ذہین ویب ایپس اور انٹرایکٹو ویژولائزیشن میں ضم کریں۔
- ایناکونڈا کا استعمال کرتے ہوئے پوری ڈیٹا سائنس ٹیموں میں تعاون کریں۔
3. R سافٹ ویئر ماحولیات
R ماحول شماریاتی کمپیوٹنگ اور گرافکس کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ UNIX، Windows، اور MAC OS سمیت متعدد آپریٹنگ سسٹمز کو مرتب اور چلاتا ہے۔ اس ماحول میں ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیٹا اینالیٹکس کے گرافیکل ڈسپلے کے لیے انٹرمیڈیٹ ٹولز کا ایک بڑا مجموعہ ہے۔
کلیدی خصوصیات
- پیشین گوئی کے تجزیات کے لیے متعدد شماریاتی ماڈلز اور گرافیکل تکنیکوں پر مشتمل ہے۔
- مؤثر ڈیٹا ہینڈلنگ اور اسٹوریج کی سہولیات۔
- پیچیدہ ڈیٹا سرنی کیلکولیشنز اور شماریاتی تجزیات کے لیے آپریٹرز کا ایک مجموعہ۔
- سپورٹ R کمیونٹی سے آن لائن دستیاب ہے۔
4. سککیٹ سیکھیں
یہ Python پروگرامنگ زبان کے لیے مشین لرننگ لائبریری ہے۔ اس میں مختلف درجہ بندی، رجعت، اور کلسٹرنگ الگورتھم شامل ہیں جن میں سپورٹ ویکٹر مشینیں (SVMs)، بے ترتیب جنگلات، اور k- یعنی کلسٹرنگ شامل ہیں جو پیش گوئی کرنے والے ماڈلنگ کے لیے بہت مفید ہیں۔ تاہم، Scikit-Learn کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کو انجام دینے کے لیے جدید پروگرامنگ علم کی ضرورت ہے۔
کلیدی خصوصیات
- ایڈوانسڈ ڈیٹا ہینڈلنگ میں ڈیٹا کو بصری اور ٹیبلر شکل میں ڈسپلے کرنا، ڈیٹا کو فیچر میٹرکس یا ٹارگٹ ویکٹر میں ترتیب دینا شامل ہے۔
- پیشین گوئی کے تجزیات کے لیے متعدد درجہ بندی، رجعت، اور کلسٹرنگ ماڈل دستیاب ہیں۔
- پیشن گوئی کرنے والے ماڈل کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے متعدد درستگی میٹرکس۔
5. ویکا ڈیٹا مائننگ
Weka جاوا میں لکھے گئے پیشن گوئی ماڈلنگ کے کاموں کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا ایک مجموعہ ہے۔ یہ الگورتھم آپ کے ڈیٹا پر براہ راست لاگو کیے جا سکتے ہیں یا جاوا اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے کال کیے جا سکتے ہیں۔ ویکا کے ذریعہ فراہم کردہ ڈیٹا اینالیٹکس کے طریقوں میں ڈیٹا مائننگ، پری پروسیسنگ، اور ویژولائزنگ تکنیک شامل ہیں۔ ویکا پیشین گوئی کے تجزیات کے لیے درجہ بندی، رجعت، اور کلسٹرنگ ماڈلز کا بھی استعمال کرتا ہے۔
کلیدی خصوصیات
- ڈیٹا پری پروسیسنگ اور ویژولائزیشن تکنیک۔
- ڈیٹا کی درجہ بندی، رجعت، اور کلسٹرنگ الگورتھم۔
- ڈیٹا میں رجحانات کی پیشن گوئی کرنے کے لیے وسیع ایسوسی ایشن کے قوانین۔
- پورٹ ایبل اور میموری اسپیس فرینڈلی سافٹ ویئر۔
6. اپاچی مہوت
ایک سادہ اور قابل توسیع پروگرامنگ ماحول اور اسکیل ایبل اور پرفارمنس مشین لرننگ الگورتھم بنانے کے لیے فریم ورک۔ ماحول میں متعدد پہلے سے تیار کردہ Scala، Apache Spark، اور Apache Flint الگورتھم شامل ہیں۔ یہ ماحول سمسارا کا استعمال کرتا ہے، ایک ویکٹر ریاضی کا تجربہ R زبان کی طرح ہے جو پیمانے پر کام کرتا ہے۔
کلیدی خصوصیات
- سفارشی نظام بنانے کے لیے باہمی تعاون سے فلٹرنگ۔
- پیشن گوئی ماڈلنگ کے لیے کلسٹرنگ اور درجہ بندی الگورتھم۔
- اعلی درجے کی ڈیٹا نکالنے کے لئے بار بار آئٹمز سیٹ ٹائمنگ کی حمایت کرتا ہے۔
- جدید شماریاتی تجزیات کے لیے لکیری الجبرا آپریٹر اور تقسیم شدہ الجبرا آپٹیمائزر۔
- پیش گوئی کرنے والے تجزیات کے لیے قابل توسیع الگورتھم بناتا ہے۔
7. جی این یو آکٹیو
یہ سافٹ ویئر ایک اعلیٰ سطحی زبان کی نمائندگی کرتا ہے جس کا مقصد عددی حسابات کے لیے ہے۔ اس سافٹ ویئر میں جدید ڈیٹا اینالیٹکس کے لیے بلٹ ان پلاٹنگ اور ویژولائزیشن ٹولز کے ساتھ ایک طاقتور ریاضی پر مبنی نحو ہے۔ GNU Octave MATLAB اسکرپٹس اور آپریٹنگ سسٹمز بشمول GNU/Linux، MAC OS، اور Windows کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔
کلیدی خصوصیات
- بلٹ ان 2D/3D ڈیٹا پلاٹنگ اور ویژولائزیشن ٹولز۔
- ڈیٹا اینالیٹکس کے لیے GNU شماریاتی پیکجوں کی ایک بڑی تعداد کو سپورٹ کرتا ہے۔
- ریاضی پر مبنی پیشن گوئی ماڈلنگ کا استعمال کرتا ہے۔
- MATLAB پیش گوئی کرنے والے ماڈلز اور مشین لرننگ الگورتھم چلانے کی اہلیت۔
8. سائنس پائی۔
تکنیکی اور سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے استعمال ہونے والے اوپن سورس ازگر پر مبنی سافٹ ویئر کا مجموعہ۔ SciPy میں بنیادی پیکجز شامل ہیں جو Python کے لیے کمپیوٹنگ ٹولز فراہم کرتے ہیں۔ یہ ڈیٹا ہینڈلنگ کی جدید تکنیکوں اور پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز کا استعمال کرتا ہے بشمول k قریبی پڑوسی، بے ترتیب جنگل، اور نیند نیٹ ورک.
SciPy بطور دستیاب ہے۔ ازگر کی لائبریری بہت سے Python کی تقسیم میں اور ایناکونڈا میں ایک پیکیج ہے۔
کلیدی خصوصیات
- اصلاح، لکیری الجبرا، انضمام، انٹرپولیشن، خصوصی افعال، FFT، اور ODE حل کرنے والے ماڈیولز۔
- سگنل، تصویر، اور ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے مختلف فنکشنز پیش کرتا ہے۔
- NumPy اور Matplot کو سپورٹ کرتا ہے۔
نتیجہ
اب آپ کو اوپن سورس کی پیشن گوئی کرنے والے تجزیاتی ٹولز، ان کی ایپلی کیشنز، اور ڈیٹا کے ذریعے پیشین گوئیاں کرنے کے لیے جدید تکنیکوں کا استعمال کرنے کے بارے میں ایک اچھا خیال ہونا چاہیے۔
تمام مذکور ٹولز استعمال کرنے کے لیے مکمل طور پر مفت اور ہر ایک کے لیے دستیاب ہیں۔ اگر آپ پہلے بھی یہ ٹولز استعمال کر چکے ہیں تو ہمیں تبصروں میں اپنے تجربے کے بارے میں بتائیں۔
جواب دیجئے