Mikä on tiedon louhinnan työkalu?
Nykymaailmassa syntyy suuri määrä tietoa sekunneissa. Näiden tietojen käsittelemiseksi meillä pitäisi olla jonkin verran tietoa eri tekniikoista ja työkaluista. Tiedon louhintatyökalut ovat vain joukko menetelmiä, joita käytetään tämän suuren tietomäärän ja eri tietojen välisen suhteen analysointiin.
Luettelo tietojen louhintatyökalusta
Tässä on luettelo muutamista merkittävistä tiedon louhinnan työkaluista, joista on apua tietojen analysoinnissa:
1. Nopea kaivosmies
Sen on kehittänyt Rapid Miner -yritys, joten tämän työkalun nimi on nopea kaivosmies. Se on kirjoitettu Java-kielellä. Nopeaa kaivostyökalua voidaan käyttää ennustavaan analyysiin, yrityssovelluksiin, koulutukseen ja tutkimukseen, kaupallisiin sovelluksiin jne. Se lisää toimitusnopeutta seuraamalla mallikehystä. Se ei vain lisää toimitusnopeutta, mutta vähentää myös virheitä muuntamisen aikana. Pikakaivoksessa on kolmen tyyppisiä moduuleja - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server ja Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: Työnkulun suunnittelu, prototyyppien laatiminen, validointi jne. Tehdään tässä moduulissa.
- Rapid Miner Server: Tätä moduulia käytetään ennustavien datamallien käyttämiseen.
- Rapid Miner Radoop: Ennustavan analyysin yksinkertaistamiseksi tämä moduuli suorittaa prosessin Hadoopissa.
2. Oranssi
Se on python-kielellä kirjoitettu avoimen lähdekoodin ohjelmisto. Oranssi on paras ohjelmisto tietojen analysointiin ja koneoppimiseen. Näitä komponentteja kutsutaan widgetiksi. Näitä widgettejä käytetään tietojen lukemiseen, komponenttien analysointiin, käyttäjät voivat valita ominaisuudet ja auttaa tietojen näyttämisessä. Oranssin avulla tietojen muotoilu ja siirtäminen widgetien avulla on nopeaa ja helppoa.
3. Weka
Wekaa on kehittänyt Waikaton yliopisto. Se on avoimen lähdekoodin ohjelmisto, jota käytetään ennustavaan mallintamiseen ja tietojen analysointiin. Wekalla on graafinen käyttöliittymä, joka tarjoaa helpon ja vuorovaikutteisen pääsyn käyttäjille. Se tukee SQL: tä ja sallii käyttäjän muodostaa yhteyden tietokantaan ja suorittaa toimintoja käynnistämällä kyselyn. Se tallentaa tiedot kiinteässä tiedostomuodossa.
4. NEULO
Se on KNIME.com AG: n kehittämä avoimen lähdekoodin tietoanalyysi. Se rakennetaan yhdistämällä tiedon louhinnan ja koneoppimisen komponentit. Sitä on käytetty lääketutkimukseen, yritystietoihin ja taloudelliseen analyysiin.
5. Sisense
Se ei ole avoimen lähdekoodin ohjelmisto, se on lisensoitu ohjelmisto, ja jotta voimme käyttää tätä, meidän on ostettava lisenssi. Pienet ja suuret organisaatiot käyttävät Sisenseä tietojen käsittelyyn. Koska se tukee myös widgettejä, kuten oranssi, tietoja on helppo siirtää ja luoda raportteja vetämällä ja pudottamalla. Edes tekniset ihmiset eivät voi työskennellä Sisensen kanssa sen GUI-pohjana. Widgetien avulla Sisensen luomat raportit ovat pylväskaaviota, ympyräkaaviota, viivakaaviota jne
6. Apache Mahout
Sen on kehittänyt Apache-säätiö. Apache Mahoutin tavoitteena on luoda algoritmeja koneoppimiseen ja keskittyä regressioon, tietojen ryhmittelyyn. Koska se on kirjoitettu tunnetulla kielellä, kuten Java, ja sisältää Java-kirjastoja, jotka tukevat matematiikan toimintaa, sitä käytetään tilastolliseen analyysiin.
7. SSDT
SSDT on lyhenne sanoista SQL Server Data Tools. Sitä käytetään laajentamaan tietokannan kehitysvaiheita visiostudiossa. Sitä käytetään laajalti tietojen analysointiin ja se tarjoaa ratkaisuja liiketoiminnan älykkyysongelmien ratkaisemiseksi. SSDT tarjoaa pöydänsuunnittelijalle taulukkoriskeita, kuten taulukon luomista, taulukkotietojen lisäämistä, taulukkotietojen poistamista, taulukon sisällön muuttamista. Sen avulla käyttäjä voi muodostaa yhteyden tietokantaan, koska se tukee SQL: tä.
8. Rattle
Rattle on avoimen lähdekoodin avulla kehitetty R-kieli. Se tarjoaa graafisen käyttöliittymän. Sisäänrakennettu lokin sulkeminen -välilehti antaa Rattlelle luoda kopion jokaisesta toiminnasta.
9. DataMelt
Se tunnetaan myös nimellä DMelt. Sitä käytetään tietojen analysointiin ja visualisointiin. Se on suunniteltu opiskelijoille, insinööreille ja tutkijoille. Se on alusta-riippumaton, mikä tarkoittaa, että sitä voidaan käyttää missä tahansa käyttöjärjestelmässä, joka sisältää JVM: n (Java Virtual Machine). Sitä käytetään 2D- tai 3D-kuvaajien, satunnaislukujen, matemaattisten toimintojen, algebrayhtälöiden luomiseen.
10. IBM Cognos
Se sopii Business Insider -tarkistukseen. Sitä käytetään tietojen analysointiin, tiedon raportointiin.
IBM Cognos -komponentit
- Raporttistudio : Sitä käytetään raporttien luomiseen.
- Query Studio: Sisältää kyselytoiminnon haluttujen tulosten saamiseksi.
- Analysis Studio: Sitä käytetään käsittelemään suurta määrää dataa ja analysoimaan datan välistä suhdetta
- Tapahtumastudio: Sitä käytetään tapahtumailmoitusten lähettämiseen.
- Cognos Connection: Se on verkkoportaali, jonka avulla voidaan tiivistää suuret tietomäärät ja antaa raportit.
11. SAS
Se on kehitetty suuren tietomäärän hallintaan. Sen avulla käyttäjä voi muokata tietoja, tallentaa tietoja eri paikoista yhteen tilaan. Koska se tarjoaa graafisen käyttöliittymän, ei-tekninen henkilö voi myös käyttää sitä helposti ja käsittelee tietojaan tehokkaasti.
12. Teradata
Se sisältää tietovarastotyökaluja sekä tiedon louhintaohjelmistoja. Sitä käytetään laajalti liiketoimintaanalytiikassa. Teradattaa käytetään tietojen toimittamiseen, kuten saatavana oleva tuote, myytyjen tuotteiden lukumäärä, varastot jne.
13. Dundas
Se on kojetaulu, analytiikka, raportointityökalu. Dundan avulla rajoittamaton tietojen muuntaminen on mahdollista. Se tarjoaa ominaisuuksia luoda houkuttelevia tietoja, kuten kaaviot, taulukkotyylit, kuvaajat, tekstin muotoilu jne.
johtopäätös
Tässä artikkelissa olemme nähneet, mikä on tiedon louhinta ja mitä työkaluja käytetään tiedon louhinnan onnistuneeseen suorittamiseen.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Data Mining Tool -työkaluun. Tässä keskustelimme käsitteistä ja luettelosta Data Mining Tool. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Tietovarastoarkkitehtuuri
- Mikä on tietojenkäsittely? | Määritelmä
- Mikä on datan visualisoinnin työkalut?
- Selvitä Big Data Analytics -palkka
- Tietojen kaivosarkkitehtuurin esittely
- Luettelo tiedon louhintasovelluksista
- Tietojen louhinnan käsitteet ja tekniikat
- Tiedonlouhinnan mallit | Algoritmit ja tyypit