Što je alat za vađenje podataka?
U današnjem svijetu, velika količina podataka generira se u nekoliko sekundi. Za obradu tih podataka trebali bismo imati neko znanje o različitim tehnikama i alatima. Alati za iskopavanje podataka nisu ništa drugo nego skup metodologija koje se koriste za analizu ove velike količine podataka i odnos između različitih podataka.
Popis alata za vađenje podataka
Ovdje je popis nekoliko značajnih alata za vađenje podataka koji nam pomažu u analiziranju podataka:
1. Brzi rudar
Razvila ga je kompanija Rapid Miner, otuda je naziv ovog alata brzi rudar. Napisana je java jezikom. Brzi rudar može se koristiti za prediktivne analize, poslovnu primjenu, obrazovanje i istraživanje, komercijalne aplikacije itd. Povećava brzinu isporuke jer slijedi okvir predloška. To ne samo da povećava brzinu isporuke, već i smanjuje pogreške tijekom transformacije. Postoje tri vrste modula u brzoj rudarici - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server i Rapid Miner Radoop.
- U ovom modulu se rade projekti brzog miniranja: Dizajn tijeka rada, izrada prototipa, validacija itd.
- Rapid Miner Server: Ovaj se modul koristi za rad s prediktivnim modelima podataka.
- Rapid Miner Radoop: Radi pojednostavljenja prediktivne analize, ovaj modul provodi postupak u Hadoopu.
2. Narančasta
To je softver otvorenog koda napisan na jeziku python. Orange je najbolji softver za analizu podataka i strojno učenje. Te se komponente nazivaju widgeti. Ovi se widgeti koriste za čitanje podataka, analizu komponenata, omogućuju korisnicima odabir značajki i pomažu u prikazivanju podataka. S narančastom, oblikovanje podataka i njihovo premještanje uz pomoć widgeta postaje brzo i jednostavno.
3. Weka
Weka razvija Sveučilište Waikato. To je softver otvorenog koda koji se koristi za prediktivno modeliranje i analizu podataka. Weka ima GUI sučelje koje korisnicima omogućuje jednostavan i interaktivni pristup. Podržava SQL i omogućava korisniku da se poveže s bazom podataka i obavlja radnje ispaljivanjem upita. Pohranjuje podatke u ravnom formatu.
4. KNIME
To je open-source koji je razvio KNIME.com AG i koji se koristi za analizu podataka. Gradi se kombiniranjem komponenti za rudarjenje podataka i strojno učenje. Korištena je za farmaceutska istraživanja, poslovnu inteligenciju i financijsku analizu.
5. Sisense
To nije softver otvorenog koda, licencirani je softver i da bismo to koristili moramo kupiti licencu. Sisense koriste male i velike organizacije za obradu podataka. Budući da podržava i widgete poput narančaste boje, lako se premještaju podaci i stvaraju izvješća povlačenjem i ispuštanjem. Čak ni tehnički ljudi ne mogu raditi sa Sisenseom kao njegovim GUI-jem. Uz pomoć widgeta, Sisense generirana izvješća nalaze se u obliku trake, torte, crte i sl.
6. Apache Mahout
Razvila ga je zaklada Apache. Cilj Apache Mahout je stvoriti algoritme za strojno učenje i usredotočiti se na regresiju, grupiranje klasifikacija podataka. Kako je napisan na poznatom jeziku poput jave i sadrži java knjižnice koje podržavaju rad matematike, koristi se za statističku analizu.
7. SSDT
SSDT je kratak za SQL Server Data Tools. Koristi se za proširivanje faza razvoja baze podataka u vizualnom studiju. Široko se koristi za analizu podataka i pruža rješenja za rješavanje problema poslovne inteligencije. SSDT pruža dizajneru tablice da izvodi radnje tablice poput stvaranja tablice, dodavanja podataka tablice, brisanja podataka tablice, izmjene sadržaja tablice. Korisniku omogućuje povezivanje s bazom podataka jer podržava SQL.
8. zveckanje
The Rattle je open-source razvijen korištenjem R jezika. Pruža GUI sučelje. Ugrađena kartica zatvaranja dnevnika omogućava Rattleu da generira duplikat za svaku aktivnost.
9. DataMelt
Poznat je i pod nazivom DMelt. Koristi se za analizu i vizualizaciju podataka. Dizajniran je za studente, inženjere i znanstvenike. To je neovisno o platformi, što znači da se može pokretati na bilo kojem operativnom sustavu koji sadrži JVM (Java Virtual Machine). Koristi se za stvaranje 2D ili 3D crteža, nasumičnih brojeva, matematičkih operacija, algebrijskih jednadžbi.
10. IBM Cognos
Prikladan je za Business Insider inteligenciju. Služi za analizu podataka, izvještavanje podataka.
Dijelovi IBM Cognosa
- Studio izvještaja : koristi se za generiranje izvještaja.
- Upitni studio: Sadrži operaciju upita za dobivanje željenih rezultata.
- Studio za analizu: koristi se za obradu velike količine podataka i analizu odnosa između podataka
- Studio događaja: Koristi se za davanje obavijesti o događaju.
- Cognos Connection: To je web portal koji sažima velike količine podataka i daje izvještaje.
11. SAS
Razvijen je za upravljanje velikom količinom podataka. Korisniku omogućuje izmjenu podataka, pohranjivanje podataka s različitih mjesta u jedan prostor. Budući da pruža GUI sučelje, ne-tehnička osoba također ga može lako koristiti i upravlja svojim podacima učinkovito.
12. Teradata
Sadrži alate za skladištenje podataka kao i softver za rudarjenje podataka. Široko se koristi za poslovnu analitiku. Teradata se koristi za davanje podataka o podacima poput dostupnog proizvoda, broja prodanih proizvoda, zaliha itd.
13. Dundas
To je nadzorna ploča, analitika, alat za izvještavanje. S Dundasom je moguća neograničena transformacija podataka. Pruža mogućnosti za stvaranje atraktivnih podataka poput grafikona, stilova tablica, grafikona, oblikovanja teksta itd.
Zaključak
U ovom smo članku vidjeli što je iskopavanje podataka i koji se alati koriste za uspješno dovršavanje zadatka rudarjenja podataka.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Alat za vađenje podataka. Ovdje smo raspravljali o konceptima i popisu alata za miniranje podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Arhitektura skladišta podataka
- Što je obrada podataka? | definicija
- Što su alati za vizualizaciju podataka?
- Saznajte plaću u velikim podacima analitike
- Uvođenje arhitekture rudarstva podataka
- Popis aplikacija za vađenje podataka
- Pojmovi i tehnike rudarstva podataka
- Modeli u data miningu | Algoritmi i vrste