טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
אויב איר זענט אַ מאַשין לערנען, קינסטלעך ינטעלליגענסע אָדער קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט ענטוזיאַסט, איר מיסטאָמע פֿאַרשטיין דעם באַגריף און נויט פֿאַר דאַטן צו פֿאַרבעסערן אַ געגעבן סיסטעם אָדער דינסט.
טעק דזשייאַנץ און מאַלטינאַשאַנאַל קאָמפּאַניעס נוצן גרויס וואַליומז פון דאַטן צו פאַרבעסערן קונה דערפאַרונג און זייער קוילעלדיק קוואַליטעט פון דינסט דורך אַדאַפּטינג אַוואַנסירטע טעקניקס פון געשעפט סייכל צו מאַכן זינען פון זייער דאַטן. איינער פון די ימערדזשינג און מערסט וויכטיק טעקניקס איז ריפערד צו ווי פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.
דער אַרטיקל גייט איבער די געדאַנק פון פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס מכשירים, זייער אַפּלאַקיישאַן און אַ נומער פון ביישפילן פון עפענען-מקור מכשירים אַז איר קענען נוצן!
וואָס זענען פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס מכשירים?
פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס מכשירים זענען ווייכווארג וואָס באַשטימען פּאַטערנז און טרענדס דורך אַנאַלייזינג און יקסטראַקטינג אינפֿאָרמאַציע פון אַן יגזיסטינג דאַטאַסעט. די מכשירים נוצן אַ פאַרשיידנקייַט פון סטאַטיסטיש טעקניקס אַרייַנגערעכנט דאַטן מיינינג, פּרידיקטיוו מאָדעלינג און מאַשין לערנען צו אַנאַלייז די געגעבן דאַטן און מאַכן פֿאָרויסזאָגן.
די מכשירים קענען זיין יוטאַלייזד צו מאַכן זינען פון פּאַטערנז אין קאַנסומער נאַטור און פרייַערדיק טרענדס צו שאַפֿן אַ פּלאַן פֿאַר אַ ספּעציפיש צייט געדויער צו פאַרגרעסערן די פּראַפיטאַביליטי און הצלחה פון אַ געגעבן דינסט.
אַפּפּליקאַטיאָנס פון פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס
עס זענען פילע אַפּלאַקיישאַנז פון פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס מכשירים וואָס קייט איבער אַ נומער פון פעלדער, אַרייַנגערעכנט:
E-האַנדל
- אַנאַלייזינג קונה דאַטן צו גרופּע מענטשן באזירט אויף זייער בייינג פּרעפֿערענצן און דאַן פּרידיקטינג די מאַשמאָעס פון די גרופּעס צו קויפן פּראָדוקטן.
- פּרידיקטינג די צוריקקער פון ינוועסמאַנט (ROI) פון טאַרגעטעד פֿאַרקויף קאַמפּיינז.
- קאַלעקטינג דאַטן פון טרענדי אָנליין סטאָרז ווי אַמאַזאָן מאַרקעטפּלאַסע.
סאציאל מעדיאַ מאַרקעטינג
- פּלאַנירונג די טיפּ און מין פון אינהאַלט צו פּאָסטן.
- פּרידיקטינג די בעסטער טאָג און צייט צו פּאָסטן דעם געגעבן אינהאַלט.
- האַנדלינג Google אַדס און גאַנצע אין אַלגעמיין.
באַנקינג און ינסוראַנסע
- געפֿינען קרעדיט רייטינגז.
- ידענטיפיצירן פראָדזשאַלאַנט אַקטיוויטעטן.
העאַלטהקאַרע
- מאָניטאָרינג געזונט אין אַלגעמיין.
- ידענטיפיצירן פרי וואונדער פון געזונט פּראָבלעמס אין אַ יחיד.
מאַנופאַקטורינג
- אָנפירונג ינוואַנטאָרי און צושטעלן קייטן.
- הילף אין די שיפּינג און מקיים פּראָצעס.
עפֿן מקור פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס מכשירים
1. מאַראַנץ דאַטאַ מינינג
אָראַנדזש איז אַ דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַן און אַנאַליטיקס געצייַג וואָס פּערפאָרמז פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס דורך וויזשאַוואַל פּראָגראַממינג אָדער פּיטהאָן סקריפּטינג. דעם טאָאָלקיט איז ימפּאָרטיד ווי אַ פּיטהאָן ביבליאָטעק און כולל קאַמפּאָונאַנץ פֿאַר Machine Learning, ביאָינפאָרמאַטיקס, טעקסט מיינינג און אנדערע דאַטן אַנאַליטיקאַל קעראַקטעריסטיקס.
שליסל פֿעיִקייטן
- ינטעראַקטיווע דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַן און גראַפיקאַל פאַרטרעטונג פֿעיִקייטן.
- כולל וויזשאַוואַל פּראָגראַממינג.
- לייַוונט-באזירט גראַפיקאַל באַניצער צובינד (GUI) מאכט עס גרינג צו נוצן פֿאַר ביגינערז.
- קענען צו ויספירן פּשוט און קאָמפּליצירט דאַטן אַנאַליטיקס.
2. אַנאַקאַנדאַ
אַן אָפֿן-מקור דאַטן וויסנשאַפֿט פּיטהאָן און ר פאַרשפּרייטונג פּלאַטפאָרמע מיט איבער 250 פאַרשידענע פאָלקס פּאַקאַדזשאַז געניצט צו פשוט פּעקל פאַרוואַלטונג און דיפּלוימאַנט. די פאַרשפּרייטונג ניצט דאַטן וויסנשאַפֿט, Machine Learning אַפּלאַקיישאַנז און גרויס-וואָג דאַטן פּראַסעסינג צו דורכפירן פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.
שליסל פֿעיִקייטן
- אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס, נוצן פון וואָרקפלאָוז און דאַטן ינטעראַקשאַן.
- פאַרבינדן אַלע דאַטן קוואלן צו עקסטראַקט די מערסט ווערט פון דאַטן.
- שאַפֿן פּרידיקטיוו אַנאַליסיס מאָדעלס מיט Python, R און Jupyter Notebooks.
- ויסשטימען דיין פּרידיקטיוו אַנאַליסיס מאָדעלס אין ינטעליגענט וועב אַפּפּס און ינטעראַקטיוו וויזשוואַלאַזיישאַנז.
- מיטאַרבעטן אין גאַנץ דאַטן וויסנשאַפֿט טימז ניצן אַנאַקאָנדאַ.
3. ר ווייכווארג סוויווע
די R סוויווע איז געניצט פֿאַר סטאַטיסטיש קאַמפּיוטינג און גראַפיקס. עס קאַמפּיילז און לויפט אויף אַ פאַרשיידנקייַט פון אָפּערייטינג סיסטעמען אַרייַנגערעכנט UNIX, Windows און MAC OS. די סוויווע האט אַ גרויס זאַמלונג פון ינטערמידייט מכשירים פֿאַר דאַטן אַנאַליטיקס און די גראַפיקאַל אַרויסווייַזן פון דאַטן אַנאַליטיקס.
שליסל פֿעיִקייטן
- כולל אַ פאַרשיידנקייַט פון סטאַטיסטיש מאָדעלס און גראַפיקאַל טעקניקס פֿאַר פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.
- עפעקטיוו דאַטן האַנדלינג און סטאָרידזש פאַסילאַטיז.
- א סוויט פון אָפּערייטערז פֿאַר קאָמפּלעקס דאַטן מענגע חשבונות און סטאַטיסטיש אַנאַליטיקס.
- שטיצן בנימצא אָנליין פֿון די R קהל.
4. סקיקיט-לערן
דאָס איז אַ מאַשין לערנען ביבליאָטעק פֿאַר די Python פּראָגראַממינג שפּראַך. עס כולל פאַרשידן קלאַסאַפאַקיישאַן, ראַגרעשאַן און קלאַסטערינג אַלגערידאַמז אַרייַנגערעכנט סופּפּאָרט וועקטאָר מאַשינז (SVMs), טראַפ פאָראַס און ק-מיטל קלאַסטערינג וואָס זענען זייער נוציק פֿאַר פּרידיקטיוו מאָדעלינג. אָבער, אַוואַנסירטע פּראָגראַממינג וויסן איז פארלאנגט צו קענען דורכפירן פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס ניצן Scikit-Learn.
שליסל פֿעיִקייטן
- אַוואַנסירטע דאַטן האַנדלינג כולל ווייַזנדיק דאַטן אין וויזשאַוואַל און טאַבולאַר פאָרעם, עריינדזשינג דאַטן אין שטריך מאַטריסיז אָדער ציל וועקטאָרס.
- א נומער פון קלאַסאַפאַקיישאַן, ראַגרעשאַן און קלאַסטערינג מאָדעלס בנימצא פֿאַר פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.
- קייפל אַקיעראַסי מעטריקס צו פּרובירן פּרידיקטיוו מאָדעל פאָרשטעלונג.
5. וועקאַ דאַטאַ מינינג
Weka איז אַ זאַמלונג פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז פֿאַר פּרידיקטיוו מאָדעלינג טאַסקס געשריבן אין ז'אבא. די אַלגערידאַמז קענען זיין געווענדט צו דיין דאַטן גלייַך אָדער גערופֿן מיט Javascript. די דאַטן אַנאַליטיקס מעטהאָדס צוגעשטעלט דורך Weka אַרייַננעמען דאַטן מיינינג, פּרעפּראָסעססינג און וויזשוואַלייזינג טעקניקס. Weka אויך ניצט קלאַסאַפאַקיישאַן, ראַגרעשאַן און קלאַסטערינג מאָדעלס פֿאַר פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.
שליסל פֿעיִקייטן
- דאַטאַ פּרעפּראָסעססינג און וויזשוואַלאַזיישאַן טעקניקס.
- אַלגערידאַמז פון דאַטן קלאַסאַפאַקיישאַן, ראַגרעשאַן און קלאַסטערינג.
- ברייט פאַרבאַנד כּללים צו פאָרויסזאָגן טרענדס אין דאַטן.
- פּאָרטאַטיוו און זיקאָרן פּלאַץ-פרייַנדלעך ווייכווארג.
6. Apache mahout
א פּשוט און עקסטענסיבלע פּראָגראַממינג סוויווע און פריימווערק פֿאַר בנין סקאַלאַבלע און פּערפאָרמאַנט מאַשין לערנען אַלגערידאַמז. די סוויווע כולל אַ נומער פון פאַר-געמאכט סקאַלאַ, אַפּאַטשי ספּאַרק און אַפּאַטשי פלינט אַלגערידאַמז. די סוויווע ניצט Samsara, אַ וועקטאָר מאַט יקספּעראַמאַנטיישאַן ענלעך צו די R שפּראַך וואָס אַרבעט אין וואָג.
שליסל פֿעיִקייטן
- קאַלאַבערייטיוו פֿילטרירונג צו בויען רעקאָמענדאַציע סיסטעמען.
- קלאַסטערינג און קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז פֿאַר פּרידיקטיוו מאָדעלינג.
- שטיצט אָפט יטעמסעט טיימינג פֿאַר אַוואַנסירטע דאַטן יקסטראַקשאַן.
- לינעאַר אַלגעבראַ אָפּעראַטאָר און פונאנדערגעטיילט אַלגעבראַ אָפּטימיזער פֿאַר אַוואַנסירטע סטאַטיסטיש אַנאַליטיקס.
- בויען סקאַלאַבלע אַלגערידאַמז פֿאַר פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.
7. GNU Octave
די ווייכווארג רעפּראַזענץ אַ הויך-מדרגה שפּראַך בדעה פֿאַר נומעריקאַל קאַמפּיאַטיישאַנז. די ווייכווארג האט אַ שטאַרק מאַט-אָריענטיד סינטאַקס מיט געבויט-אין פּלאַטינג און וויזשוואַלאַזיישאַן מכשירים פֿאַר אַוואַנסירטע דאַטן אַנאַליטיקס. GNU Octave איז קאַמפּאַטאַבאַל מיט MATLAB סקריפּס און אָפּערייטינג סיסטעמען אַרייַנגערעכנט GNU/Linux, MAC OS און Windows.
שליסל פֿעיִקייטן
- געבויט-אין 2 ד / 3 ד דאַטן פּלאַטינג און וויזשוואַלאַזיישאַן מכשירים.
- שטיצט אַ נומער פון GNU סטאַטיסטיש פּאַקאַדזשאַז פֿאַר דאַטן אַנאַליטיקס.
- ניצט מאַט-אָריענטיד פּרידיקטיוו מאָדעלינג.
- פיייקייט צו לויפן MATLAB פּרידיקטיוו מאָדעלס און מאַשין לערנען אַלגערידאַמז.
8. SciPy
א זאַמלונג פון אָפֿן-מקור פּיטהאָן-באזירט ווייכווארג געניצט פֿאַר טעכניש און וויסנשאפטלעכע קאַמפּיוטינג. SciPy פֿעיִקייטן האַרץ פּאַקאַדזשאַז וואָס צושטעלן קאַמפּיוטינג מכשירים פֿאַר פּיטהאָן. עס ניצט אַוואַנסירטע דאַטן האַנדלינג טעקניקס און פּרידיקטיוו מאָדעלס אַרייַנגערעכנט ק ניראַסט חבר, טראַפ - וואַלד, און נוראַל נעטוואָרקס.
SciPy איז בנימצא ווי אַ פּיטהאָן ביבליאָטעק אין פילע פּיטהאָן דיסטריביושאַנז און איז אַ פּעקל אין אַנאַקאָנדאַ.
שליסל פֿעיִקייטן
- מאָדולעס פֿאַר אַפּטאַמאַזיישאַן, לינעאַר אַלגעבראַ, ינאַגריישאַן, ינטערפּאָלאַטיאָן, ספּעציעל פאַנגקשאַנז, FFT און ODE סאַלווערז.
- אָפפערס פאַרשידן פאַנגקשאַנז פֿאַר סיגנאַל, בילד און דאַטן פּראַסעסינג.
- שטיצט NumPy און Matplot.
סאָף
איר זאָל איצט האָבן אַ גוטע געדאַנק וועגן אָפֿן מקור פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס מכשירים, זייער אַפּלאַקיישאַנז און ווי זיי נוצן אַוואַנסירטע טעקניקס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן דורך דאַטן.
כל די דערמאנט מכשירים זענען גאָר פריי צו נוצן און בנימצא פֿאַר אַלעמען. אויב איר האָט געוויינט די מכשירים פריער, לאָזן אונדז וויסן וועגן דיין דערפאַרונג אין די באַמערקונגען.
לאָזן אַ ענטפֿערן