Ce este instrumentul de extragere a datelor?
În lumea de astăzi, o cantitate mare de date este generată în câteva secunde. Pentru a trata aceste date, ar trebui să avem cunoștințe despre tehnici și instrumente diferite. Instrumentele de extragere a datelor nu sunt decât un set de metodologii care sunt utilizate pentru analiza acestei cantități mari de date și a relației dintre diferite date.
Lista instrumentului de extragere a datelor
Iată lista cu câteva instrumente notabile de extragere a datelor care ne sunt utile să analizăm datele:
1. Rapid Miner
Este dezvoltat de compania Rapid Miner, de unde și numele acestui instrument este un miner rapid. Este scris folosind limbajul java. Minerul rapid poate fi utilizat pentru analize predictive, aplicații de afaceri, educație și cercetare, aplicații comerciale etc. Crește viteza de livrare, după cum urmează cadrul șablonului. Nu numai că crește viteza de livrare, dar reduce și erorile în timpul transformării. Există trei tipuri de module în miner rapid - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server și Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: Proiectarea fluxului de lucru, prototiparea, validarea etc. sunt realizate în acest modul.
- Rapid Miner Server: Acest modul este utilizat pentru operarea modelelor de date predictive.
- Rapid Miner Radoop: Pentru simplificarea analizei predictive, acest modul execută un proces în Hadoop.
2. Portocaliu
Este un software open-source scris în limbaj piton. Orange este cel mai bun software pentru analiza datelor și a învățării automate. Aceste componente se numesc widget-uri. Aceste widget-uri sunt utilizate pentru citirea datelor, analizarea componentelor, permite utilizatorilor să selecteze funcțiile și ajută la afișarea datelor. Cu portocaliu, formatarea și mutarea datelor cu ajutorul widget-urilor devine rapidă și ușoară.
3. Weka
Weka este dezvoltat de Universitatea din Waikato. Este un software open-source folosit pentru modelarea predictivă și analiza datelor. Weka are o interfață GUI care oferă acces ușor și interactiv utilizatorilor. Suporta SQL și permite unui utilizator să se conecteze la baza de date și să efectueze operațiuni prin trasarea interogării. Stochează datele într-un format de fișier plat.
4. KNIME
Este un open-source dezvoltat de KNIME.com AG utilizat pentru analiza datelor. Este construit prin combinarea componentelor de extragere a datelor și de învățare automată. A fost utilizat pentru cercetare farmaceutică, informații de afaceri și analize financiare.
5. Înțelepciune
Nu este un software open-source, ci este software licențiat și pentru a folosi acest lucru trebuie să achiziționăm licența. Sisense este folosit de organizațiile mici și mari pentru a trata datele. Deoarece acceptă și widget-uri precum portocaliu, este ușor să mutați datele și creează rapoarte prin glisare și plasare. Nici măcar oamenii tehnici nu pot lucra cu Sisense ca GUI. Cu ajutorul widget-urilor, rapoartele generate de Sisense sunt sub formă de diagramă de bare, de diagramă, de diagramă liniară, etc
6. Apache Mahout
Este dezvoltat de fundația Apache. Scopul lui Apache Mahout este de a crea algoritmi pentru învățarea automată și să se concentreze pe regresie, clasificarea grupărilor de date. Întrucât este scris într-un limbaj cunoscut precum java și conține biblioteci java care susțin operațiunea matematică, este utilizat pentru analiza statistică.
7. SSDT
SSDT este scurt pentru instrumentele de date SQL Server. Este utilizat pentru a extinde fazele de dezvoltare a bazelor de date într-un studio vizual. Este utilizat pe scară largă pentru analiza datelor și oferă soluții pentru rezolvarea problemelor de informații de afaceri. SSDT oferă designerului de masă pentru a efectua operațiuni de tabel, precum crearea unui tabel, adăugarea datelor tabelelor, ștergerea datelor tabelelor, modificarea conținutului tabelului. Permite unui utilizator să se conecteze la baza de date, deoarece suportă SQL.
8. Rattle
Rattle este un open-source dezvoltat folosind limbajul R. Oferă o interfață GUI. Fila închidere a jurnalului încorporat permite Rattle să genereze duplicat pentru fiecare activitate.
9. DataMelt
Este cunoscut și sub denumirea de DMelt. Este utilizat pentru a analiza și vizualiza date. Este conceput pentru studenți, ingineri și oameni de știință. Este independent de platformă ceea ce înseamnă că poate rula pe orice sistem de operare care conține JVM (Java Virtual Machine). Este folosit pentru a crea parcele 2D sau 3D, numere aleatorii, operații matematice, ecuații de algebră.
10. IBM Cognos
Este potrivit pentru informațiile Business Insider. Este utilizat pentru analiza datelor, raportarea datelor.
Componente ale IBM Cognos
- Report Studio : Este utilizat pentru a genera rapoarte.
- Query Studio: conține operația de interogare pentru a obține rezultatele dorite.
- Studio de analiză: este utilizat pentru a gestiona o cantitate mare de date și pentru a analiza relația dintre date
- Studio Studio: este utilizat pentru a da notificări despre eveniment.
- Conexiune Cognos: este un portal web care rezumă volumele mari de date și oferă rapoartele.
11. SAS
Este dezvoltat pentru gestionarea unei cantități mari de date. Acesta permite utilizatorului să modifice datele, să stocheze date din diferite locații într-un singur spațiu. Deoarece oferă o interfață GUI, o persoană care nu este tehnică poate utiliza acest lucru cu ușurință și le gestionează eficient datele.
12. Teradata
Conține instrumente pentru depozitul de date, precum și software de extragere a datelor. Este utilizat pe scară largă pentru analiza de afaceri. Teradata este utilizat pentru a oferi informații despre date precum produsul disponibil, numărul de produse vândute, inventar etc.
13. Dundas
Este un tablou de bord, instrument de analiză, raportare. Cu Dundas, este posibilă transformarea nelimitată a datelor. Oferă funcții pentru a crea date atractive precum diagrame, stiluri de tabele, grafic, formatare text etc.
Concluzie
În acest articol, am văzut ce este minerirea datelor și ce instrumente sunt utilizate pentru a finaliza cu succes sarcina de extragere a datelor.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Instrumentul de extragere a datelor. Aici am discutat conceptele și lista Instrumentului de extragere a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Arhitectura depozitului de date
- Ce este procesarea datelor? | Definiție
- Ce este instrumentele de vizualizare a datelor?
- Aflați salariul Big Data Analytics
- Introducerea arhitecturii de extragere a datelor
- Lista aplicațiilor pentru extragerea datelor
- Conceptele și tehnicile de extragere a datelor
- Modele în Data Mining | Algoritmi și tipuri