Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Nếu bạn là người đam mê Máy học, Trí tuệ nhân tạo hoặc khoa học máy tính, bạn có thể hiểu khái niệm và nhu cầu về dữ liệu để giúp cải thiện một hệ thống hoặc dịch vụ nhất định.
Những gã khổng lồ công nghệ và các công ty đa quốc gia sử dụng khối lượng lớn dữ liệu để nâng cao trải nghiệm khách hàng và chất lượng dịch vụ tổng thể của họ bằng cách áp dụng các kỹ thuật tiên tiến của trí tuệ doanh nghiệp để hiểu dữ liệu của họ. Một trong những kỹ thuật mới nổi và quan trọng nhất được gọi là phân tích dự đoán.
Bài viết này đề cập đến ý tưởng về các công cụ phân tích dự đoán, ứng dụng của chúng và một số ví dụ về mã nguồn mở công cụ mà bạn có thể sử dụng!
Công cụ phân tích dự đoán là gì?
Công cụ phân tích dự đoán là phần mềm xác định các mẫu và xu hướng bằng cách phân tích và trích xuất thông tin từ tập dữ liệu hiện có. Những công cụ này sử dụng nhiều kỹ thuật thống kê bao gồm khai thác dữ liệu, mô hình dự đoán và Học máy để phân tích dữ liệu đã cho và đưa ra dự đoán.
Những công cụ này có thể được sử dụng để tìm hiểu các mẫu trong hành vi của người tiêu dùng và các xu hướng trước đó nhằm tạo ra một kế hoạch trong một khoảng thời gian cụ thể nhằm tăng lợi nhuận và sự thành công của một dịch vụ nhất định.
Các ứng dụng của Phân tích dự đoán
Có nhiều ứng dụng của các công cụ phân tích dự đoán trên một số lĩnh vực, bao gồm:
Thương mại điện tử
- Phân tích dữ liệu khách hàng để phân nhóm mọi người dựa trên sở thích mua hàng của họ và sau đó dự đoán khả năng mua sản phẩm của những nhóm này.
- Dự đoán Lợi tức Đầu tư (ROI) của các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu.
- Thu thập dữ liệu từ các cửa hàng trực tuyến thời thượng như Amazon Marketplace.
Tiếp thị xã hội (Social Marketing)
- Lập kế hoạch loại và loại nội dung để đăng.
- Dự đoán ngày và giờ tốt nhất để đăng nội dung đã cho.
- Xử lý Quảng cáo Google và các quảng cáo nói chung.
Ngân hàng và Bảo hiểm
- Tìm ra xếp hạng tín dụng.
- Xác định các hoạt động gian lận.
Chăm sóc sức khỏe
- Theo dõi sức khỏe nói chung.
- Nhận biết các dấu hiệu sớm của các vấn đề sức khỏe ở một cá nhân.
Sản xuất Chế tạo
- Quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng.
- Hỗ trợ trong quá trình vận chuyển và thực hiện.
Công cụ phân tích dự đoán nguồn mở
1. Khai thác dữ liệu màu cam
Orange là một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu thực hiện phân tích dự đoán thông qua lập trình trực quan hoặc kịch bản Python. Bộ công cụ này được nhập dưới dạng thư viện Python và bao gồm các thành phần cho Machine Learning, tin sinh học, khai thác văn bản và các đặc điểm phân tích dữ liệu khác.
Đặc tính nổi bật
- Interactive trực quan hóa dữ liệu và các tính năng biểu diễn đồ họa.
- Bao gồm lập trình trực quan.
- Đồ họa dựa trên canvas Giao diện người dùng (GUI) giúp dễ sử dụng cho người mới bắt đầu.
- Có thể thực hiện các phân tích dữ liệu đơn giản và phức tạp.
2. Loại rắn lớn ở mỹ
Một nền tảng phân phối khoa học dữ liệu mã nguồn mở Python và R với hơn 250 gói phổ biến khác nhau được sử dụng để quản lý và triển khai gói đơn giản. Bản phân phối này sử dụng khoa học dữ liệu, Machine Learning ứng dụng và xử lý dữ liệu quy mô lớn để thực hiện phân tích dự đoán.
Đặc tính nổi bật
- Phân tích nâng cao, sử dụng quy trình làm việc và tương tác dữ liệu.
- Kết nối tất cả các nguồn dữ liệu để chiết xuất giá trị nhất từ dữ liệu.
- Tạo các mô hình phân tích dự đoán với Python, R và Máy tính xách tay Jupyter.
- Tích hợp các mô hình phân tích dự đoán của bạn vào các ứng dụng web thông minh và hình ảnh trực quan tương tác.
- Cộng tác trên toàn bộ nhóm khoa học dữ liệu bằng Anaconda.
3. Môi trường phần mềm R
Môi trường R được sử dụng cho tính toán thống kê và đồ họa. Nó biên dịch và chạy trên nhiều hệ điều hành khác nhau bao gồm UNIX, Windows và MAC OS. Môi trường này có một bộ sưu tập lớn các công cụ trung gian để phân tích dữ liệu và hiển thị đồ họa của phân tích dữ liệu.
Đặc tính nổi bật
- Bao gồm nhiều mô hình thống kê và kỹ thuật đồ họa để phân tích dự đoán.
- Phương tiện xử lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả.
- Một bộ các toán tử để tính toán mảng dữ liệu phức tạp và phân tích thống kê.
- Hỗ trợ trực tuyến từ cộng đồng R.
4. scikit-học
Đây là một thư viện Machine Learning cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó bao gồm các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau bao gồm Máy vectơ hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên và phân cụm k-means rất hữu ích cho việc lập mô hình dự đoán. Tuy nhiên, cần phải có kiến thức lập trình nâng cao để có thể thực hiện phân tích dự đoán bằng Scikit-Learn.
Đặc tính nổi bật
- Xử lý dữ liệu nâng cao bao gồm hiển thị dữ liệu dưới dạng trực quan và dạng bảng, sắp xếp dữ liệu thành ma trận đặc trưng hoặc vectơ mục tiêu.
- Một số mô hình phân loại, hồi quy và phân cụm có sẵn để phân tích dự đoán.
- Nhiều chỉ số độ chính xác để kiểm tra hiệu suất của mô hình dự đoán.
5. Khai thác dữ liệu Weka
Weka là một tập hợp các thuật toán Học máy dành cho các tác vụ mô hình dự đoán được viết bằng Java. Các thuật toán này có thể được áp dụng trực tiếp cho dữ liệu của bạn hoặc được gọi bằng Javascript. Các phương pháp phân tích dữ liệu do Weka cung cấp bao gồm các kỹ thuật khai thác dữ liệu, tiền xử lý và trực quan hóa. Weka cũng sử dụng các mô hình phân loại, hồi quy và phân cụm để phân tích dự đoán.
Đặc tính nổi bật
- Kỹ thuật tiền xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
- Các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm dữ liệu.
- Các quy tắc kết hợp mở rộng để dự đoán xu hướng trong dữ liệu.
- Phần mềm di động và thân thiện với không gian bộ nhớ.
6. Apache mahout
Một môi trường lập trình đơn giản và có thể mở rộng và khuôn khổ để xây dựng các thuật toán Học máy hiệu quả và có thể mở rộng. Môi trường bao gồm một số thuật toán Scala, Apache Spark và Apache Flint được tạo sẵn. Môi trường này sử dụng Samsara, một thử nghiệm toán học vectơ tương tự như ngôn ngữ R hoạt động trên quy mô lớn.
Đặc tính nổi bật
- Lọc cộng tác để xây dựng hệ thống khuyến nghị.
- Các thuật toán phân cụm và phân loại cho mô hình dự đoán.
- Hỗ trợ thời gian tập hợp mục thường xuyên để trích xuất dữ liệu nâng cao.
- Toán tử đại số tuyến tính và trình tối ưu hóa đại số phân tán cho phân tích thống kê nâng cao.
- Xây dựng các thuật toán có thể mở rộng để phân tích dự đoán.
7. GNU Octave
Phần mềm này đại diện cho một ngôn ngữ cấp cao dành cho các phép tính số. Phần mềm này có cú pháp định hướng toán học mạnh mẽ với các công cụ trực quan và vẽ đồ thị được tích hợp sẵn để phân tích dữ liệu nâng cao. GNU Octave tương thích với các tập lệnh MATLAB và hệ điều hành bao gồm GNU / Linux, MAC OS và Windows.
Đặc tính nổi bật
- Tích hợp các công cụ trực quan và vẽ biểu đồ dữ liệu 2D / 3D.
- Hỗ trợ một số gói thống kê GNU để phân tích dữ liệu.
- Sử dụng mô hình dự đoán định hướng toán học.
- Khả năng chạy các mô hình dự đoán MATLAB và các thuật toán Máy học.
8. khoa học viễn tưởng
Tập hợp các phần mềm dựa trên Python mã nguồn mở được sử dụng cho tính toán khoa học và kỹ thuật. SciPy có các gói cốt lõi cung cấp các công cụ tính toán cho Python. Nó sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu tiên tiến và các mô hình dự đoán bao gồm k hàng xóm gần nhất, khu rừng ngẫu nhiên và mạng thần kinh.
SciPy có sẵn dưới dạng Thư viện Python trong nhiều bản phân phối Python và là một gói trong Anaconda.
Đặc tính nổi bật
- Các mô-đun để tối ưu hóa, đại số tuyến tính, tích hợp, nội suy, các hàm đặc biệt, bộ giải FFT và ODE.
- Cung cấp các chức năng khác nhau để xử lý tín hiệu, hình ảnh và dữ liệu.
- Hỗ trợ NumPy và Matplot.
Kết luận
Bây giờ bạn nên có một ý tưởng tốt về các công cụ phân tích dự đoán mã nguồn mở, các ứng dụng của chúng và cách chúng sử dụng các kỹ thuật nâng cao để đưa ra dự đoán thông qua dữ liệu.
Tất cả các công cụ được đề cập là hoàn toàn miễn phí để sử dụng và có sẵn cho tất cả mọi người. Nếu bạn đã sử dụng những công cụ này trước đây, hãy cho chúng tôi biết về trải nghiệm của bạn trong phần nhận xét.
Bình luận