Co to jest narzędzie wyszukiwania danych?
W dzisiejszym świecie duża ilość danych jest generowana w ciągu kilku sekund. Aby obsłużyć te dane, powinniśmy mieć wiedzę na temat różnych technik i narzędzi. Narzędzia do eksploracji danych to nic innego jak zestaw metodologii służących do analizy tak dużej ilości danych i relacji między różnymi danymi.
Lista narzędzia wyszukiwania danych
Oto lista kilku godnych uwagi narzędzi do eksploracji danych, które pomagają nam analizować dane:
1. Rapid Miner
Jest rozwijany przez firmę Rapid Miner, stąd nazwa tego narzędzia to szybki górnik. Jest napisany przy użyciu języka Java. Szybki górnik może być wykorzystywany do analiz predykcyjnych, aplikacji biznesowych, edukacji i badań, aplikacji komercyjnych itp. Zwiększa szybkość dostarczania, ponieważ jest zgodny ze schematem szablonu. Zwiększa nie tylko szybkość dostarczania, ale także zmniejsza błędy podczas transformacji. Istnieją trzy rodzaje modułów w Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server i Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: w tym module wykonuje się projektowanie, prototypowanie, sprawdzanie poprawności itp.
- Rapid Miner Server: ten moduł służy do obsługi predykcyjnych modeli danych.
- Rapid Miner Radoop: W celu uproszczenia analizy predykcyjnej moduł wykonuje proces w Hadoop.
2. Pomarańczowy
Jest to oprogramowanie typu open source napisane w języku python. Orange to najlepsze oprogramowanie do analizy danych i uczenia maszynowego. Te komponenty są nazywane widżetami. Te widżety służą do odczytu danych, analizy komponentów, pozwalają użytkownikom wybrać funkcje i pomagają wyświetlać dane. Dzięki pomarańczowi formatowanie i przenoszenie danych za pomocą widżetów staje się szybkie i łatwe.
3. Weka
Weka została opracowana przez University of Waikato. Jest to oprogramowanie typu open source wykorzystywane do modelowania predykcyjnego i analizy danych. Weka ma interfejs GUI, który zapewnia łatwy i interaktywny dostęp dla użytkowników. Obsługuje SQL i pozwala użytkownikowi łączyć się z bazą danych i wykonywać operacje, uruchamiając zapytanie. Przechowuje dane w formacie pliku płaskiego.
4. KNIME
Jest to oprogramowanie typu open source opracowane przez KNIME.com AG do analizy danych. Jest zbudowany przez połączenie eksploracji danych i komponentów uczenia maszynowego. Został on wykorzystany do badań farmaceutycznych, wywiadu gospodarczego i analiz finansowych.
5. Sisense
To nie jest oprogramowanie typu open source, jest to oprogramowanie licencjonowane i aby go użyć, musimy kupić licencję. Sisense jest używany przez małe i duże organizacje do obsługi danych. Ponieważ obsługuje również widżety takie jak pomarańczowy, łatwo przenosić dane i tworzyć raporty poprzez przeciąganie i upuszczanie. Nawet ludzie techniczni nie mogą pracować z Sisense jako opartym na GUI. Za pomocą widżetów raporty generowane przez Sisense mają postać wykresu słupkowego, kołowego, liniowego itp
6. Apache Mahout
Jest rozwijany przez fundację Apache. Celem Apache Mahout jest stworzenie algorytmów uczenia maszynowego i skupienie się na regresji, klasyfikacji danych w klastrach. Ponieważ jest napisany w dobrze znanym języku, takim jak java, i zawiera biblioteki Java, które obsługują operacje matematyczne, służy do analizy statystycznej.
7. SSDT
SSDT to skrót od SQL Server Data Tools. Służy do rozszerzania faz tworzenia bazy danych w studiu wizualnym. Jest szeroko stosowany do analizy danych i zapewnia rozwiązania problemów z wywiadem biznesowym. SSDT zapewnia projektantowi tabeli wykonywanie operacji tabeli, takich jak tworzenie tabeli, dodawanie danych tabeli, usuwanie danych tabeli, modyfikowanie zawartości tabeli. Pozwala użytkownikowi połączyć się z bazą danych, ponieważ obsługuje SQL.
8. Grzechotka
Rattle to oprogramowanie typu open source opracowane w języku R. Zapewnia interfejs GUI. Wbudowana karta zamykania dziennika umożliwia wygenerowanie duplikatu dla każdego działania.
9. DataMelt
Jest również znany jako DMelt. Służy do analizy i wizualizacji danych. Jest przeznaczony dla studentów, inżynierów i naukowców. Jest niezależny od platformy, co oznacza, że może działać w dowolnym systemie operacyjnym, który zawiera JVM (Java Virtual Machine). Służy do tworzenia wykresów 2D lub 3D, liczb losowych, operacji matematycznych, równań algebry.
10. IBM Cognos
Jest odpowiedni dla inteligencji Business Insider. Służy do analizy danych, raportowania danych.
Komponenty IBM Cognos
- Report Studio : służy do generowania raportów.
- Query Studio: Zawiera operację zapytania, aby uzyskać pożądane wyniki.
- Analysis Studio: służy do obsługi dużej ilości danych i analizy relacji między danymi
- Event Studio: służy do wysyłania powiadomień o zdarzeniach.
- Cognos Connection: jest to portal internetowy, który podsumowuje duże ilości danych i przekazuje raporty.
11. SAS
Jest przeznaczony do zarządzania dużą ilością danych. Pozwala użytkownikowi modyfikować dane, przechowywać dane z różnych lokalizacji w jednym miejscu. Ponieważ zapewnia interfejs GUI, osoba nietechniczna może również z niego łatwo korzystać i skutecznie przetwarzać swoje dane.
12. Teradata
Zawiera narzędzia hurtowni danych, a także oprogramowanie do eksploracji danych. Jest szeroko stosowany do analityki biznesowej. Teradata służy do przekazywania informacji o danych, takich jak dostępny produkt, liczba sprzedanych produktów, zapasy itp.
13. Dundas
Jest to pulpit nawigacyjny, narzędzie analityczne, raportujące. Dzięki Dundas możliwa jest nieograniczona transformacja danych. Zapewnia funkcje do tworzenia atrakcyjnych danych, takich jak wykresy, style tabel, wykresy, formatowanie tekstu itp.
Wniosek
W tym artykule widzieliśmy, co to jest eksploracja danych i które narzędzia są używane do pomyślnego zakończenia zadania eksploracji danych.
Polecany artykuł
To był przewodnik po narzędziu Data Mining Tool. Tutaj omówiliśmy koncepcje i listę narzędzia Data Mining Tool. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Architektura hurtowni danych
- Co to jest przetwarzanie danych? | Definicja
- Co to są narzędzia do wizualizacji danych?
- Dowiedz się o wynagrodzeniu w Big Data Analytics
- Wprowadzenie architektury eksploracji danych
- Lista aplikacji eksploracji danych
- Pojęcia i techniki eksploracji danych
- Modele w eksploracji danych | Algorytmy i typy