Mis on andmekaevandamise tööriist?

Tänapäeva maailmas genereeritakse sekundite jooksul suur hulk andmeid. Nende andmete haldamiseks peaksid meil olema teadmised erinevate tehnikate ja tööriistade kohta. Andmete kaevandamise tööriistad pole midagi muud kui metoodikate kogum, mida kasutatakse selle suure andmemahu ja erinevate andmete seoste analüüsimiseks.

Andmete kaevandamise tööriista loetelu

Siin on loetelu vähestest tähelepanuväärsetest andmete kaevandamise tööriistadest, millest on meile abi andmete analüüsimisel:

1. Rapid Miner

Selle on välja töötanud ettevõte Rapid Miner, seetõttu on selle tööriista nimi kiirkaevandaja. Selle kirjutamiseks kasutatakse java keelt. Kiirkaevandajat saab kasutada ennustavas analüüsis, ärirakendustes, hariduses ja teadusuuringutes, ärirakendustes jms. See suurendab mallide raamistiku järgimisel kohaletoimetamise kiirust. See mitte ainult ei suurenda edastuskiirust, vaid vähendab ka vigu teisendamisel. Kiire kaevandajates on kolme tüüpi mooduleid - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server ja Rapid Miner Radoop.

  • Rapid Miner Studio: selles moodulis tehakse töövoogude kujundamine, prototüüpide koostamine, valideerimine jne.
  • Rapid Miner Server: seda moodulit kasutatakse ennustavate andmemudelite käitamiseks.
  • Rapid Miner Radoop: ennustava analüüsi lihtsustamiseks täidab see moodul protsessi Hadoopis.

2. Oranž

See on pütoni keeles kirjutatud avatud lähtekoodiga tarkvara. Oranž on parim tarkvara andmete analüüsimiseks ja masinõppimiseks. Neid komponente nimetatakse vidinateks. Neid vidinaid kasutatakse andmete lugemiseks, komponentide analüüsimiseks, kasutajad saavad funktsioone valida ja aitavad andmeid kuvada. Oranži värviga muutub andmete vormindamine ja vidinate abil nende teisaldamine kiireks ja lihtsaks.

3. Weka

Weka on välja töötanud Waikato ülikool. See on avatud lähtekoodiga tarkvara, mida kasutatakse andmete ennustavaks modelleerimiseks ja analüüsimiseks. Wekal on GUI-liides, mis pakub kasutajatele hõlpsat ja interaktiivset juurdepääsu. See toetab SQL-i ja võimaldab kasutajal ühenduda andmebaasiga ning sooritada toiminguid päringu käivitamise teel. See salvestab andmeid lameda failina.

4. RÕIVAD

See on KNIME.com AG välja töötatud avatud lähtekoodiga andmeanalüüs. Selle ehitamiseks on ühendatud andmekaevandamine ja masinõppe komponendid. Seda on kasutatud farmaatsiauuringute, ärialase teabe ja finantsanalüüside jaoks.

5. Sisense

See ei ole avatud lähtekoodiga tarkvara, vaid litsentsitud tarkvara ja selle kasutamiseks peame litsentsi ostma. Sisense'i kasutavad andmete haldamiseks väikesed ja suured organisatsioonid. Kuna see toetab ka vidinaid nagu oranž, on andmeid hõlpsalt teisaldada ja aruandeid lohistades lohistades. Isegi tehnilised inimesed ei saa Sisense'iga selle GUI-põhisena töötada. Vidinate abil on Sisense'i loodud aruanded tulpdiagrammide, diagrammide, joonte diagrammide jne kujul

6. Apache Mahout

Selle on välja töötanud Apache sihtasutus. Apache Mahouti eesmärk on luua algoritmid masinõppeks ja keskenduda regressioonile, klastrite andmete klassifitseerimisele. Kuna see on kirjutatud üldtuntud keeles nagu java ja sisaldab javakogu, mis toetavad matemaatika toimimist, kasutatakse seda statistiliseks analüüsiks.

7. SSDT

SSDT on lühike SQL Serveri andmetööriistade jaoks. Seda kasutatakse andmebaasi arendamise etappide laiendamiseks visuaalstuudios. Seda kasutatakse laialdaselt andmete analüüsimiseks ja see pakub lahendusi äriteabe probleemide lahendamiseks. SSDT pakub tabeli kujundajal selliseid toiminguid nagu tabeli loomine, tabeli andmete lisamine, tabeli andmete kustutamine, tabeli sisu muutmine. See võimaldab kasutajal luua andmebaasiga ühenduse, kuna see toetab SQL-i.

8. Rattle

Rattle on avatud lähtekoodiga, kasutades R-keelt. See pakub GUI-liidest. Sisseehitatud logi sulgemise vahekaart võimaldab Rattle'il luua iga tegevuse jaoks duplikaadi.

9. DataMelt

Seda tuntakse ka kui DMelt. Seda kasutatakse andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks. See on mõeldud üliõpilastele, inseneridele ja teadlastele. See on platvormist sõltumatu, mis tähendab, et seda saab kasutada mis tahes opsüsteemis, mis sisaldab JVM-i (Java Virtual Machine). Seda kasutatakse 2D või 3D graafikute, juhuslike arvude, matemaatiliste toimingute, algebra võrrandite loomiseks.

10. IBM Cognos

See sobib Business Insideri luureandmeteks. Seda kasutatakse andmete analüüsimiseks, andmete esitamiseks.

IBM Cognos komponendid

  • Aruandestuudio : seda kasutatakse aruannete genereerimiseks.
  • Päringustuudio: sisaldab päringutoiminguid soovitud tulemuste saamiseks.
  • Analüüsistuudio: seda kasutatakse suure hulga andmete töötlemiseks ja andmete vahelise seose analüüsimiseks
  • Üritusstuudio: seda kasutatakse sündmusest teavitamiseks.
  • Cognos Connection: See on veebiportaal, kus saab kokku võtta suures mahus andmeid ja esitada aruandeid.

11. SAS

See on välja töötatud suure hulga andmete haldamiseks. See võimaldab kasutajal andmeid muuta, salvestada andmeid erinevatest asukohtadest ühte ruumi. Kuna tegemist on GUI-liidesega, saab ka mittetehniline isik seda hõlpsalt kasutada ja haldab nende andmeid tõhusalt.

12. Teradata

See sisaldab nii andmelao tööriistu kui ka andmete kaevandamise tarkvara. Seda kasutatakse laialdaselt ärianalüütikas. Teradat kasutatakse teabe edastamiseks selliste andmete kohta nagu saadaolev toode, müüdud toodete arv, laoseis jne.

13. Dundas

See on armatuurlaud, analüütika, aruandlustööriist. Dundasega on andmete piiramatu ümberkujundamine võimalik. See pakub funktsioone atraktiivsete andmete loomiseks nagu diagrammid, tabelistiilid, graafikud, teksti vormindamine jne.

Järeldus

Selles artiklis nägime, mis on andmete kaevandamine ja milliseid tööriistu kasutatakse andmete kaevandamise ülesande edukaks täitmiseks.

Soovitatav artikkel

See on juhend Data Mining Tool jaoks. Siin arutasime andmekaevandamise tööriista mõisteid ja loetelu. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Andmelao arhitektuur
  2. Mis on andmetöötlus? | Definitsioon
  3. Mis on andmete visualiseerimise tööriistad?
  4. Uurige Big Data Analytics palka
  5. Andmekaevandamise arhitektuuri tutvustus
  6. Andmete kaevandamise rakenduste loetelu
  7. Andmekaevandamise kontseptsioonid ja tehnikad
  8. Andmekaevandamise mudelid | Algoritmid ja tüübid

Kategooria:

Suured andmed