Что такое Data Mining Tool?
В современном мире большое количество данных генерируется в течение нескольких секунд. Чтобы обрабатывать эти данные, мы должны иметь некоторые знания о различных методах и инструментах. Инструменты интеллектуального анализа данных - это не что иное, как набор методологий, которые используются для анализа такого большого объема данных и взаимосвязи между различными данными.
Список Data Mining Tool
Вот список нескольких известных инструментов анализа данных, которые помогают нам анализировать данные:
1. Быстрый Шахтер
Он разработан компанией Rapid Miner, поэтому название этого инструмента - быстрый майнер. Он написан с использованием языка Java. Быстрый майнер может использоваться для прогнозного анализа, бизнес-приложений, обучения и исследований, коммерческих приложений и т. Д. Он увеличивает скорость доставки, следуя структуре шаблона. Это не только увеличивает скорость доставки, но и уменьшает количество ошибок при трансформации. Существует три типа модулей в быстром майнере - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server и Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: в этом модуле выполняется разработка рабочего процесса, создание прототипов, проверка и т. Д.
- Rapid Miner Server: этот модуль используется для работы с прогнозными моделями данных.
- Rapid Miner Radoop: Для упрощения прогнозного анализа этот модуль выполняет процесс в Hadoop.
2. Апельсин
Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, написанное на языке Python. Orange - лучшее программное обеспечение для анализа данных и машинного обучения. Эти компоненты называются виджетами. Эти виджеты используются для чтения данных, анализа компонентов, позволяют пользователям выбирать функции и помогают отображать данные. С оранжевым форматирование данных и перемещение их с помощью виджетов становится быстрым и легким.
3. Weka
Weka разработан Университетом Вайкато. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, используемое для прогнозного моделирования и анализа данных. Weka имеет графический интерфейс, который обеспечивает легкий и интерактивный доступ для пользователей. Он поддерживает SQL и позволяет пользователю подключаться к базе данных и выполняет операции путем запуска запроса. Хранит данные в формате плоского файла.
4. НОЖ
Это открытый исходный код, разработанный KNIME.com AG и используемый для анализа данных. Он построен путем объединения компонентов интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Он был использован для фармацевтических исследований, бизнес-аналитики и финансового анализа.
5. Сисенс
Это не программное обеспечение с открытым исходным кодом, это лицензионное программное обеспечение, и для его использования мы должны приобрести лицензию. Sisense используется малыми и крупными организациями для обработки данных. Поскольку он также поддерживает такие виджеты, как оранжевый, данные легко перемещать и создавать отчеты с помощью перетаскивания. Даже технический персонал не может работать с Sisense как с его графическим интерфейсом. С помощью виджетов сгенерированные Sisense отчеты имеют форму гистограммы, круговой диаграммы, линейной диаграммы и т. Д.
6. Апач Махоут
Он разработан фондом Apache. Цель Apache Mahout - создать алгоритмы машинного обучения и сосредоточиться на регрессии, кластеризованной классификации данных. Поскольку он написан на общеизвестном языке, таком как Java, и содержит библиотеки Java, поддерживающие математические операции, он используется для статистического анализа.
7. SSDT
SSDT - сокращение от инструментов данных SQL Server. Он используется для расширения этапов разработки базы данных в визуальной студии. Он широко используется для анализа данных и предоставляет решения для решения задач бизнес-аналитики. SSDT предоставляет конструктор таблиц для выполнения табличных операций, таких как создание таблицы, добавление данных таблицы, удаление данных таблицы, изменение содержимого таблицы. Это позволяет пользователю подключаться к базе данных, поскольку он поддерживает SQL.
8. Погремушка
The Rattle - это открытый исходный код, разработанный с использованием языка R. Он предоставляет графический интерфейс. Встроенная вкладка закрытия журнала позволяет Rattle генерировать дубликаты для каждого действия.
9. DataMelt
Это также известно как DMelt. Он используется для анализа и визуализации данных. Он предназначен для студентов, инженеров и ученых. Он не зависит от платформы, что означает, что он может работать в любой операционной системе, содержащей JVM (виртуальная машина Java). Он используется для создания 2D или 3D графиков, случайных чисел, математических операций, уравнений алгебры.
10. IBM Cognos
Он подходит для аналитики Business Insider. Используется для анализа данных, представления данных.
Компоненты IBM Cognos
- Report Studio : используется для генерации отчетов.
- Query Studio: содержит операцию запроса для получения желаемых результатов.
- Analysis Studio: используется для обработки большого объема данных и анализа связи между данными.
- Event Studio: используется для уведомления о событиях.
- Cognos Connection: это веб-портал для суммирования больших объемов данных и предоставления отчетов.
11. SAS
Он разработан для управления большим объемом данных. Это позволяет пользователю изменять данные, хранить данные из разных мест в одном пространстве. Поскольку он предоставляет интерфейс с графическим интерфейсом, нетехнический человек также может легко использовать это и эффективно обрабатывать свои данные.
12. Терадата
Он содержит инструменты для хранения данных, а также программное обеспечение для интеллектуального анализа данных. Широко используется для бизнес-аналитики. Teradata используется для предоставления информации о данных, таких как доступный продукт, количество проданных продуктов, инвентарь и т. Д.
13. Дандас
Это панель инструментов, аналитика, инструмент отчетности. С Dundas возможно неограниченное преобразование данных. Он предоставляет функции для создания привлекательных данных, таких как диаграммы, стили таблиц, графики, форматирование текста и т. Д.
Вывод
В этой статье мы увидели, что такое интеллектуальный анализ данных и какие инструменты используются для успешного выполнения задачи интеллектуального анализа данных.
Рекомендуемая статья
Это было руководство для Data Mining Tool. Здесь мы обсудили концепции и список Data Mining Tool. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Архитектура хранилища данных
- Что такое обработка данных? | Определение
- Что такое инструменты визуализации данных?
- Узнайте зарплату аналитиков больших данных
- Внедрение архитектуры интеллектуального анализа данных
- Список приложений Data Mining
- Концепции и методы интеллектуального анализа данных
- Модели в Data Mining | Алгоритмы и типы