Mundarija[Yashirish][Show]
Agar siz mashinani o'rganish, sun'iy intellekt yoki kompyuter fanlari ishqibozi bo'lsangiz, ehtimol siz ushbu tizim yoki xizmatni yaxshilashga yordam beradigan ma'lumotlar tushunchasi va zarurligini tushunasiz.
Texnologiya gigantlari va transmilliy kompaniyalar o'zlarining ma'lumotlarini tushunish uchun biznes razvedkasining ilg'or usullarini qo'llash orqali mijozlar tajribasini va ularning umumiy xizmat sifatini yaxshilash uchun katta hajmdagi ma'lumotlardan foydalanadilar. Rivojlanayotgan va eng muhim usullardan biri bashoratli tahlil deb ataladi.
Ushbu maqolada bashoratli tahlil vositalari, ularning qo'llanilishi va bir qator misollar g'oyasi ko'rib chiqiladi Ochiq manba foydalanishingiz mumkin bo'lgan vositalar!
Bashoratli tahlil vositalari nima?
Bashoratli tahlil vositalari - bu mavjud ma'lumotlar to'plamidan ma'lumotlarni tahlil qilish va olish orqali naqsh va tendentsiyalarni aniqlaydigan dasturiy ta'minot. Ushbu vositalar berilgan ma'lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish uchun ma'lumotlarni qidirish, bashoratli modellashtirish va Mashina o'rganish kabi turli statistik usullardan foydalanadi.
Ushbu vositalardan iste'molchilarning xatti-harakatlaridagi naqshlarni va oldingi tendentsiyalarni tushunish uchun foydalanish mumkin, bu ma'lum bir xizmatning rentabelligi va muvaffaqiyatini oshirish uchun ma'lum bir vaqt uchun reja tuzish.
Bashoratli analitikaning qo'llanilishi
Bir qator sohalarni qamrab oluvchi bashoratli tahlil vositalarining ko'plab ilovalari mavjud, jumladan:
E-tijorat
- Xaridor ma'lumotlarini odamlarni sotib olish imtiyozlari asosida guruhlash uchun tahlil qilish va keyin ushbu guruhlarning mahsulot sotib olish ehtimolini bashorat qilish.
- Maqsadli marketing kampaniyalarining investitsiyalarning qaytishini (ROI) bashorat qilish.
- Amazon Marketplace kabi zamonaviy onlayn-do'konlardan ma'lumotlarni yig'ish.
Ijtimoiy Media Marketing
- E'lon qilinadigan kontent turi va turini rejalashtirish.
- Berilgan kontentni joylashtirish uchun eng yaxshi kun va vaqtni bashorat qilish.
- Google reklamalari va umuman reklamalarni boshqarish.
Bank va sug'urta
- Kredit reytinglarini aniqlash.
- Firibgarlik faoliyatini aniqlash.
Sog'liqni saqlash
- Umumiy salomatlikni kuzatish.
- Biror kishidagi sog'liq muammolarining dastlabki belgilarini aniqlash.
Ishlab chiqarish
- Inventarizatsiya va ta'minot zanjirlarini boshqarish.
- Yuk tashish va bajarish jarayonida yordam berish.
Ochiq manbali bashoratli tahlil vositalari
1. Orange Data Mining
Orange - vizual dasturlash yoki Python skripti orqali bashoratli tahlillarni amalga oshiradigan ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va tahlil qilish vositasi. Ushbu asboblar to'plami Python kutubxonasi sifatida import qilingan va komponentlarni o'z ichiga oladi Machine Learning, bioinformatika, matn qazib olish va boshqa ma'lumotlarning analitik xususiyatlari.
asosiy xususiyatlari
- Interaktiv ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va grafik tasvirlash xususiyatlari.
- Vizual dasturlashni o'z ichiga oladi.
- Kanvasga asoslangan grafik Foydalanuvchi interfeysi (GUI) yangi boshlanuvchilar uchun foydalanishni osonlashtiradi.
- Oddiy va murakkab ma'lumotlar tahlilini amalga oshirishga qodir.
2. Anaconda
Ochiq manbali ma'lumotlar faniga asoslangan Python va R tarqatish platformasi, shunchaki paketlarni boshqarish va joylashtirish uchun ishlatiladigan 250 dan ortiq turli xil mashhur paketlar. Ushbu tarqatish ma'lumotlar fanidan foydalanadi, Machine Learning ilovalar va prognozli tahlillarni amalga oshirish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash.
asosiy xususiyatlari
- Kengaytirilgan tahlil, ish oqimlaridan foydalanish va ma'lumotlarning o'zaro ta'siri.
- Ma'lumotlardan maksimal qiymatni olish uchun barcha ma'lumotlar manbalarini ulang.
- Python, R va bilan bashoratli analitik modellarni yarating Jupiter noutbuklari.
- Prognozli analitik modellaringizni aqlli veb-ilovalar va interaktiv vizualizatsiyaga birlashtiring.
- Anaconda-dan foydalanib, butun ma'lumotlar fanlari guruhlari bo'ylab hamkorlik qiling.
3. R dasturiy ta'minot muhiti
R muhiti statistik hisoblash va grafiklar uchun ishlatiladi. U UNIX, Windows va MAC OS kabi turli xil operatsion tizimlarni kompilyatsiya qiladi va ishlaydi. Bu muhitda maʼlumotlar tahlili va maʼlumotlar tahlilini grafik koʻrsatish uchun oraliq vositalarning katta toʻplami mavjud.
asosiy xususiyatlari
- Turli statistik modellar va bashoratli tahlillar uchun grafik usullarni o'z ichiga oladi.
- Samarali ma'lumotlarni qayta ishlash va saqlash vositalari.
- Murakkab ma'lumotlar massivlarini hisoblash va statistik tahlillar uchun operatorlar to'plami.
- R hamjamiyatidan onlayn qo'llab-quvvatlash mavjud.
4. Skikit-o'rganing
Bu Python dasturlash tili uchun Machine Learning kutubxonasi. U turli tasniflash, regressiya va klasterlash algoritmlarini o'z ichiga oladi, shu jumladan Yordam vektor mashinalari (SVM), tasodifiy o'rmonlar va bashoratli modellashtirish uchun juda foydali bo'lgan k-vositalarni klasterlash. Biroq, Scikit-Learn yordamida bashoratli tahlillarni amalga oshirish uchun ilg'or dasturlash bilimlari talab qilinadi.
asosiy xususiyatlari
- Kengaytirilgan ma'lumotlar bilan ishlash ma'lumotlarni vizual va jadval ko'rinishida ko'rsatishni, ma'lumotlarni xususiyat matritsalari yoki maqsadli vektorlarga joylashtirishni o'z ichiga oladi.
- Bashoratli tahlillar uchun bir qator tasniflash, regressiya va klasterlash modellari mavjud.
- Prognozli model ishlashini tekshirish uchun bir nechta aniqlik ko'rsatkichlari.
5. Weka Data Mining
Weka Java-da yozilgan bashoratli modellashtirish vazifalari uchun Mashinalarni o'rganish algoritmlari to'plamidir. Ushbu algoritmlar to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlaringizga qo'llanilishi yoki Javascript yordamida chaqirilishi mumkin. Weka tomonidan taqdim etilgan ma'lumotlarni tahlil qilish usullari ma'lumotlarni yig'ish, oldindan qayta ishlash va vizualizatsiya usullarini o'z ichiga oladi. Weka shuningdek, bashoratli tahlillar uchun tasniflash, regressiya va klasterlash modellaridan foydalanadi.
asosiy xususiyatlari
- Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash va vizualizatsiya qilish usullari.
- Ma'lumotlarni tasniflash, regressiya va klasterlash algoritmlari.
- Ma'lumotlardagi tendentsiyalarni bashorat qilish uchun keng qamrovli assotsiatsiya qoidalari.
- Portativ va xotira uchun qulay dasturiy ta'minot.
6. Apache mox
Oddiy va kengaytiriladigan dasturlash muhiti va kengaytiriladigan va samarali Machine Learning algoritmlarini yaratish uchun ramka. Atrof-muhit bir qator oldindan tayyorlangan Scala, Apache Spark va Apache Flint algoritmlarini o'z ichiga oladi. Bu muhitda R tiliga oʻxshash vektorli matematik tajriba boʻlgan Samsara miqyosda ishlaydi.
asosiy xususiyatlari
- Tavsiya tizimlarini yaratish uchun hamkorlikda filtrlash.
- Bashoratli modellashtirish uchun klasterlash va tasniflash algoritmlari.
- Kengaytirilgan ma'lumotlarni olish uchun tez-tez elementlar to'plami vaqtini qo'llab-quvvatlaydi.
- Ilg'or statistik analitika uchun chiziqli algebra operatori va taqsimlangan algebra optimallashtiruvchisi.
- Bashoratli tahlillar uchun kengaytiriladigan algoritmlarni tuzadi.
7. GNU Octave
Ushbu dastur raqamli hisoblashlar uchun mo'ljallangan yuqori darajadagi tilni ifodalaydi. Ushbu dastur ilg'or ma'lumotlar tahlili uchun o'rnatilgan chizma va vizualizatsiya vositalariga ega kuchli matematik yo'naltirilgan sintaksisga ega. GNU Octave MATLAB skriptlari va GNU/Linux, MAC OS va Windows operatsion tizimlari bilan mos keladi.
asosiy xususiyatlari
- O'rnatilgan 2D/3D ma'lumotlarni chizish va vizualizatsiya vositalari.
- Ma'lumotlar tahlili uchun bir qator GNU statistik paketlarini qo'llab-quvvatlaydi.
- Matematik yo'naltirilgan bashoratli modellashtirishdan foydalanadi.
- MATLAB bashoratli modellari va Machine Learning algoritmlarini ishga tushirish qobiliyati.
8. SciPy
Texnik va ilmiy hisoblash uchun ishlatiladigan ochiq manba Python-ga asoslangan dasturiy ta'minot to'plami. SciPy Python uchun hisoblash vositalarini taqdim etadigan asosiy paketlarga ega. Bu ilg'or ma'lumotlar bilan ishlash texnikasi va bashoratli modellardan foydalanadi, shu jumladan k eng yaqin qo'shni, tasodifiy o'rmon va neyron tarmoqlari.
SciPy a sifatida mavjud Python kutubxonasi ko'p Python distributivlarida va Anakonda paketidir.
asosiy xususiyatlari
- Optimallashtirish uchun modullar, chiziqli algebra, integratsiya, interpolyatsiya, maxsus funktsiyalar, FFT va ODE hal qiluvchilar.
- Signal, tasvir va ma'lumotlarni qayta ishlash uchun turli funktsiyalarni taklif qiladi.
- NumPy va Matplot-ni qo'llab-quvvatlaydi.
Xulosa
Endi siz ochiq manbali bashoratli tahlil vositalari, ularning ilovalari va ma'lumotlar orqali bashorat qilish uchun ilg'or usullardan qanday foydalanishlari haqida yaxshi tasavvurga ega bo'lishingiz kerak.
Yuqoridagi barcha vositalardan foydalanish mutlaqo bepul va hamma uchun mavjud. Agar siz ilgari ushbu vositalardan foydalangan bo'lsangiz, sharhlarda tajribangiz haqida bizga xabar bering.
Leave a Reply