Co je nástroj dolování dat?
V dnešním světě je generováno velké množství dat během několika sekund. Abychom s těmito údaji mohli pracovat, měli bychom znát různé techniky a nástroje. Nástroje pro dolování dat nejsou ničím jiným než sadou metodik, které se používají k analýze tohoto velkého množství dat a vztahu mezi různými daty.
Seznam nástroje dolování dat
Zde je seznam několika významných nástrojů pro dolování dat, které nám pomáhají analyzovat data:
1. Rapid Miner
Je vyvinut společností Rapid Miner, proto název tohoto nástroje je rychlý horník. Je psán pomocí jazyka java. Rychlý horník lze použít k prediktivní analýze, podnikovým aplikacím, vzdělávání a výzkumu, komerčním aplikacím atd. Zvyšuje rychlost doručení, protože se řídí rámcem šablony. To nejen zvyšuje rychlost doručení, ale také snižuje chyby při transformaci. V rychlém horníku existují tři typy modulů - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server a Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: V tomto modulu se provádí návrh pracovního postupu, prototypování, ověřování atd.
- Rapid Miner Server: Tento modul se používá pro provozování prediktivních datových modelů.
- Rapid Miner Radoop: Pro zjednodušení prediktivní analýzy provádí tento modul proces v Hadoopu.
2. Oranžová
Je to open-source software psaný v jazyce python. Orange je nejlepší software pro analýzu dat a strojového učení. Tyto součásti se nazývají widgety. Tyto widgety se používají pro čtení dat, analýzu komponent, umožňují uživatelům vybírat funkce a pomáhají zobrazovat data. Díky oranžové je formátování dat a jejich přesun pomocí widgetů rychlé a snadné.
3. Weka
Weka je vyvinuta University of Waikato. Jedná se o open-source software používaný pro prediktivní modelování a analýzu dat. Weka má GUI rozhraní, které poskytuje snadný a interaktivní přístup k uživatelům. Podporuje SQL a umožňuje uživateli připojit se k databázi a provádět operace vyvoláním dotazu. Ukládá data ve formátu plochých souborů.
4. KNIME
Je to otevřený zdroj vyvinutý společností KNIME.com AG používaný pro analýzu dat. Je postaven kombinací komponent dolování dat a strojového učení. Používá se pro farmaceutický výzkum, obchodní zpravodajství a finanční analýzu.
5. Sisense
Nejedná se o software s otevřeným zdrojovým kódem, jedná se o licencovaný software a pro jeho použití musíme zakoupit licenci. Sisense používají malé a velké organizace ke zpracování dat. Protože také podporuje widgety, jako je oranžová, je snadné přesouvat data a vytvářet sestavy přetažením. Ani technický člověk nemůže pracovat se Sisense jako jeho GUI. S pomocí widgetů jsou zprávy generované Sisense ve formě sloupcového grafu, výsečového grafu, čárového grafu atd
6. Apache Mahout
Je vyvíjen nadací Apache. Cílem Apache Mahout je vytvořit algoritmy pro strojové učení a zaměřit se na regresi, shlukování klasifikace dat. Protože je psán ve známém jazyce jako java a obsahuje java knihovny podporující matematickou operaci, používá se pro statistickou analýzu.
7. SSDT
SSDT je zkratka pro SQL Server Data Tools. Slouží k rozšíření fází vývoje databáze ve vizuálním studiu. Je široce používán pro analýzu dat a poskytuje řešení pro řešení problémů business intelligence. SSDT poskytuje návrháře tabulek k provádění operací s tabulkami, jako je vytváření tabulky, přidávání dat tabulky, mazání dat tabulky, úprava obsahu tabulky. Umožňuje uživateli připojit se k databázi, protože podporuje SQL.
8. Chrastítko
The Rattle je open-source vyvinutý pomocí jazyka R. Poskytuje GUI rozhraní. Karta vestavěného protokolu umožňuje Rattle generovat duplikát pro každou aktivitu.
9. DataMelt
To je také známé jako DMelt. Používá se k analýze a vizualizaci dat. Je určen pro studenty, inženýry a vědce. Je nezávislý na platformě, což znamená, že může běžet na jakémkoli operačním systému, který obsahuje JVM (Java Virtual Machine). Používá se k vytváření 2D nebo 3D grafů, náhodných čísel, matematických operací, algebraických rovnic.
10. IBM Cognos
Je vhodný pro inteligenci Business Insider. Používá se pro analýzu dat, reportování dat.
Komponenty IBM Cognos
- Report Studio : Používá se pro generování sestav.
- Query Studio: Obsahuje operaci dotazu pro získání požadovaných výsledků.
- Analytické studio: Používá se ke zpracování velkého množství dat ak analýze vztahu mezi daty
- Event Studio: Používá se k upozornění na události.
- Připojení Cognos: Je to webový portál, který shrnuje velké objemy dat a podává zprávy.
11. SAS
Je vyvinut pro správu velkého množství dat. Umožňuje uživateli upravovat data, ukládat data z různých míst do jednoho prostoru. Vzhledem k tomu, že poskytuje rozhraní GUI, může to také snadno použít netechnická osoba a efektivně zpracovává svá data.
12. Teradata
Obsahuje nástroje datového skladu a software pro dolování dat. Je široce používán pro obchodní analytiku. Teradata se používá k poskytování informací o datech, jako je dostupný produkt, počet prodaných produktů, inventář atd.
13. Dundas
Je to řídicí panel, analytika, nástroj pro podávání zpráv. S Dundasem je možná neomezená transformace dat. Poskytuje funkce pro vytváření atraktivních dat, jako jsou grafy, styly tabulek, graf, formátování textu atd.
Závěr
V tomto článku jsme viděli, co je dolování dat a jaké nástroje se používají k úspěšnému dokončení úlohy dolování dat.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Nástrojem pro dolování dat. Zde jsme diskutovali koncepty a seznam nástroje pro dolování dat. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Architektura datového skladu
- Co je zpracování dat? | Definice
- Co jsou to nástroje pro vizualizaci dat?
- Zjistěte plat pro velké údaje Analytics
- Představení architektury dolování dat
- Seznam aplikací dolování dat
- Koncepce a techniky dolování dat
- Modely v těžbě dat Algoritmy a typy