如果您是機器學習、人工智能或計算機科學愛好者,您可能會理解數據的概念以及對數據的需求,以幫助改進給定的系統或服務。
科技巨頭和跨國公司採用先進的商業智能技術來理解數據,利用大量數據來增強客戶體驗和整體服務質量。 新興且最重要的技術之一被稱為預測分析。
本文介紹了預測分析工具的概念、它們的應用以及一些示例 開放源碼 您可以使用的工具!
什麼是預測分析工具?
預測分析工具是通過分析和從現有數據集中提取信息來確定模式和趨勢的軟件。 這些工具利用各種統計技術,包括數據挖掘、預測建模和機器學習來分析給定數據並做出預測。
這些工具可用於了解消費者行為模式和先前趨勢,以製定特定時間段的計劃,以提高給定服務的盈利能力和成功率。
預測分析的應用
預測分析工具有許多應用,涉及多個領域,包括:
電子商務
- 分析客戶數據,根據購買偏好對人們進行分組,然後預測這些群體購買產品的可能性。
- 預測有針對性的營銷活動的投資回報 (ROI)。
- 從亞馬遜市場等時尚在線商店收集數據。
社會化媒體營銷
- 規劃要發布的內容的類型和種類。
- 預測發布給定內容的最佳日期和時間。
- 處理 Google Ads 和一般廣告。
銀行和保險
- 計算信用評級。
- 識別欺詐活動。
醫療
- 監測總體健康狀況。
- 識別個人健康問題的早期跡象。
生產製造
- 管理庫存和供應鏈。
- 協助運輸和履行過程。
開源預測分析工具
1. 橙色數據挖掘
Orange 是一種數據可視化和分析工具,可通過可視化編程或 Python 腳本執行預測分析。 該工具包作為 Python 庫導入,並包含以下組件: 機器學習、生物信息學、文本挖掘等數據分析特性。
主要特徵
2. 蟒蛇
一個開源數據科學 Python 和 R 分發平台,擁有超過 250 個不同的流行包,用於簡單的包管理和部署。 該發行版利用了數據科學, 機器學習 應用程序和大規模數據處理來執行預測分析。
主要特徵
- 高級分析、工作流程的使用和數據交互。
- 連接所有數據源以從數據中提取最大價值。
- 使用 Python、R 和 Jupyter筆記本.
- 將您的預測分析模型集成到智能 Web 應用程序和交互式可視化中。
- 使用 Anaconda 跨整個數據科學團隊進行協作。
3. R軟件環境
R環境用於統計計算和圖形。 它可以在多種操作系統上編譯和運行,包括 UNIX、Windows 和 MAC OS。 該環境擁有大量用於數據分析和數據分析的圖形顯示的中間工具。
主要特徵
- 包括用於預測分析的各種統計模型和圖形技術。
- 有效的數據處理和存儲設施。
- 一套用於復雜數據數組計算和統計分析的運算符。
- R 社區提供在線支持。
4. Scikit學習
這是 Python 編程語言的機器學習庫。 它包括各種分類、回歸和聚類算法,包括支持向量機 (SVM)、隨機森林和 k 均值聚類,這些算法對於預測建模非常有用。 然而,需要高級編程知識才能使用 Scikit-Learn 執行預測分析。
主要特徵
- 高級數據處理包括以可視化和表格形式顯示數據、將數據排列成特徵矩陣或目標向量。
- 許多分類、回歸和聚類模型可用於預測分析。
- 用於測試預測模型性能的多個準確性指標。
5. 威卡數據挖掘
Weka 是用 Java 編寫的用於預測建模任務的機器學習算法的集合。 這些算法可以直接應用於您的數據,也可以使用 Javascript 進行調用。 Weka提供的數據分析方法包括數據挖掘、預處理和可視化技術。 Weka 還利用分類、回歸和聚類模型進行預測分析。
主要特徵
- 數據預處理和可視化技術。
- 數據分類、回歸和聚類算法。
- 廣泛的關聯規則可預測數據趨勢。
- 便攜式且節省內存空間的軟件。
6. 阿帕奇馴象師
一個簡單且可擴展的編程環境和框架,用於構建可擴展且高性能的機器學習算法。 該環境包括許多預製的 Scala、Apache Spark 和 Apache Flint 算法。 該環境使用 Samsara,這是一種類似於 R 語言的矢量數學實驗,可大規模運行。
主要特徵
- 協同過濾構建推薦系統。
- 用於預測建模的聚類和分類算法。
- 支持高級數據提取的頻繁項集計時。
- 用於高級統計分析的線性代數運算符和分佈式代數優化器。
- 構建可擴展的預測分析算法。
7. GNU Octave
該軟件代表了一種用於數值計算的高級語言。 該軟件具有強大的面向數學的語法,帶有用於高級數據分析的內置繪圖和可視化工具。 GNU Octave 與 MATLAB 腳本和操作系統兼容,包括 GNU/Linux、MAC OS 和 Windows。
主要特徵
- 內置 2D/3D 數據繪圖和可視化工具。
- 支持許多用於數據分析的 GNU 統計包。
- 利用面向數學的預測建模。
- 能夠運行 MATLAB 預測模型和機器學習算法。
8. 科學
用於技術和科學計算的基於 Python 的開源軟件集合。 SciPy 具有為 Python 提供計算工具的核心包。 它利用先進的數據處理技術和預測模型,包括 k 最近鄰、隨機森林和 神經網絡.
SciPy 可以作為 Python 庫 在許多 Python 發行版中,它是 Anaconda 中的一個包。
主要特徵
- 用於優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、FFT 和 ODE 求解器的模塊。
- 提供各種信號、圖像和數據處理功能。
- 支持 NumPy 和 Matplot。
結論
您現在應該對開源預測分析工具、它們的應用程序以及它們如何利用先進技術通過數據進行預測有一個很好的了解。
所有提到的工具都是完全免費的,可供所有人使用。 如果您以前使用過這些工具,請在評論中告訴我們您的體驗。
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