如果您是机器学习、人工智能或计算机科学爱好者,您可能了解数据的概念和需求,以帮助改进给定的系统或服务。
科技巨头和跨国公司通过采用先进的商业智能技术来理解他们的数据,利用大量数据来提升客户体验和整体服务质量。 新兴且最重要的技术之一被称为预测分析。
本文介绍了预测分析工具的概念、它们的应用以及一些示例 开放源码 您可以使用的工具!
什么是预测分析工具?
预测分析工具是通过分析和从现有数据集中提取信息来确定模式和趋势的软件。 这些工具利用各种统计技术,包括数据挖掘、预测建模和机器学习来分析给定数据并做出预测。
这些工具可用于了解消费者行为模式和以前的趋势,以制定特定持续时间的计划,以提高给定服务的盈利能力和成功率。
预测分析的应用
预测分析工具有许多应用,涵盖多个领域,包括:
电子商务许可证
- 分析客户数据以根据人们的购买偏好对他们进行分组,然后预测这些群体购买产品的可能性。
- 预测有针对性的营销活动的投资回报 (ROI)。
- 从亚马逊商城等时尚在线商店收集数据。
社交媒体营销
- 规划要发布的内容的类型和种类。
- 预测发布给定内容的最佳日期和时间。
- 处理 Google Ads 和一般广告。
银行和保险业
- 弄清楚信用评级。
- 识别欺诈活动。
健康防护
- 一般监测健康状况。
- 识别个人健康问题的早期迹象。
生产
- 管理库存和供应链。
- 协助运输和履行过程。
开源预测分析工具
1. 橙色数据挖掘
Orange 是一种数据可视化和分析工具,可通过可视化编程或 Python 脚本执行预测分析。 该工具包作为 Python 库导入,包括用于 机器学习、生物信息学、文本挖掘和其他数据分析特征。
主要特点
2. 蟒蛇
一个开源数据科学 Python 和 R 分发平台,包含 250 多个不同的流行包,用于简单的包管理和部署。 这种分布利用数据科学, 机器学习 应用程序和大规模数据处理以执行预测分析。
主要特点
- 高级分析、工作流程的使用和数据交互。
- 连接所有数据源,从数据中提取最大价值。
- 使用 Python、R 和 Jupyter笔记本.
- 将您的预测分析模型集成到智能 Web 应用程序和交互式可视化中。
- 使用 Anaconda 在整个数据科学团队中进行协作。
3. R 软件环境
R 环境用于统计计算和图形。 它可以在各种操作系统上编译和运行,包括 UNIX、Windows 和 MAC OS。 该环境具有大量用于数据分析和数据分析图形显示的中间工具。
主要特点
- 包括用于预测分析的各种统计模型和图形技术。
- 有效的数据处理和存储设施。
- 一套用于复杂数据数组计算和统计分析的运算符。
- 可从 R 社区在线获得支持。
4. Scikit学习
这是 Python 编程语言的机器学习库。 它包括各种分类、回归和聚类算法,包括对预测建模非常有用的支持向量机 (SVM)、随机森林和 k 均值聚类。 但是,需要高级编程知识才能使用 Scikit-Learn 执行预测分析。
主要特点
- 高级数据处理包括以可视化和表格形式显示数据,将数据排列到特征矩阵或目标向量中。
- 许多分类、回归和聚类模型可用于预测分析。
- 用于测试预测模型性能的多个准确度指标。
5. 维卡数据挖掘
Weka 是一组机器学习算法,用于用 Java 编写的预测建模任务。 这些算法可以直接应用于您的数据或使用 Javascript 调用。 Weka 提供的数据分析方法包括数据挖掘、预处理和可视化技术。 Weka 还利用分类、回归和聚类模型进行预测分析。
主要特点
- 数据预处理和可视化技术。
- 数据分类、回归和聚类算法。
- 用于预测数据趋势的广泛关联规则。
- 便携式和内存空间友好的软件。
6. 阿帕奇驯象师
一个简单且可扩展的编程环境和框架,用于构建可扩展且高性能的机器学习算法。 该环境包括许多预制的 Scala、Apache Spark 和 Apache Flint 算法。 此环境使用 Samsara,这是一种类似于 R 语言的矢量数学实验,可大规模运行。
主要特点
- 协同过滤构建推荐系统。
- 用于预测建模的聚类和分类算法。
- 支持高级数据提取的频繁项集计时。
- 用于高级统计分析的线性代数运算符和分布式代数优化器。
- 为预测分析构建可扩展的算法。
7. GNU八度
该软件代表一种用于数值计算的高级语言。 该软件具有强大的面向数学的语法,并带有用于高级数据分析的内置绘图和可视化工具。 GNU Octave 与 MATLAB 脚本和操作系统兼容,包括 GNU/Linux、MAC OS 和 Windows。
主要特点
- 内置 2D/3D 数据绘图和可视化工具。
- 支持许多用于数据分析的 GNU 统计软件包。
- 利用面向数学的预测建模。
- 能够运行 MATLAB 预测模型和机器学习算法。
8. SciPy的
用于技术和科学计算的基于 Python 的开源软件的集合。 SciPy 具有为 Python 提供计算工具的核心包。 它利用先进的数据处理技术和预测模型,包括 k 最近邻、随机森林和 神经网络.
SciPy 可作为 Python 库 在许多 Python 发行版中,并且是 Anaconda 中的一个包。
主要特点
- 用于优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、FFT 和 ODE 求解器的模块。
- 提供信号、图像和数据处理的各种功能。
- 支持 NumPy 和 Matplot。
结论
您现在应该对开源预测分析工具、它们的应用程序以及它们如何利用先进技术通过数据进行预测有了一个很好的了解。
所有提到的工具都是完全免费的,可供所有人使用。 如果您以前使用过这些工具,请在评论中告诉我们您的体验。
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