Vad är verktyg för gruvdrift?
I dagens värld genereras en stor mängd data inom några sekunder. För att hantera dessa uppgifter bör vi ha lite kunskap om olika tekniker och verktyg. Verktyg för utvinning av data är inget annat än en uppsättning metoder som används för att analysera denna stora mängd data och förhållandet mellan olika data.
Lista över datavrullningsverktyg
Här är listan över få anmärkningsvärda datavrådsverktyg som är användbara för oss att analysera data:
1. Snabb gruvarbetare
Det är utvecklat av Rapid Miner-företaget och namnet på detta verktyg är en snabb gruvarbetare. Det är skrivet med java-språk. Den snabba gruvarbetaren kan användas för prediktiv analys, företagsapplikation, utbildning och forskning, kommersiella applikationer etc. Det ökar leveranshastigheten eftersom den följer mallramen. Det ökar inte bara leveranshastigheten utan minskar också fel vid omvandling. Det finns tre typer av moduler i snabb gruvdrift - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server och Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: Workflow design, prototyping, validation, etc. görs i denna modul.
- Rapid Miner Server: Den här modulen används för att använda prediktiva datamodeller.
- Rapid Miner Radoop: För att förenkla den prediktiva analysen kör denna modul en process i Hadoop.
2. Orange
Det är öppen källkodsprogram skriven på pythonspråk. Orange är den bästa programvaran för att analysera data och maskininlärning. Dessa komponenter kallas widgets. Dessa widgets används för att läsa data, analysera komponenter, låter användare välja funktionerna och hjälper till att visa data. Med orange blir dataformatering och flyttning av dem med hjälp av widgets snabbt och enkelt.
3. Weka
Weka är utvecklad av University of Waikato. Det är en öppen källkodsprogramvara som används för prediktiv modellering och analys av data. Weka har ett GUI-gränssnitt som ger användarna enkel och interaktiv åtkomst. Det stöder SQL och låter en användare ansluta till databasen och utföra operationer genom att avföra fråga. Den lagrar data i ett plattformat.
4. KNIME
Det är en öppen källkod utvecklad av KNIME.com AG som används för dataanalys. Det är byggt genom att kombinera data mining och maskininlärningskomponenter. Det har använts för farmaceutisk forskning, business intelligence och finansiell analys.
5. Sisense
Det är inte en öppen källkodsprogram, det är licensierad programvara och för att använda detta måste vi köpa licensen. Sisense används av små och stora organisationer för att hantera uppgifterna. Eftersom det också stöder widgetar som orange är det enkelt att flytta data och skapar rapporter genom att dra och släppa. Inte ens tekniska personer kan arbeta med Sisense som sin GUI-baserade. Med hjälp av widgets är Sisense-genererade rapporter i form av stapeldiagram, cirkeldiagram, linjediagram osv
6. Apache Mahout
Det är utvecklat av Apache-stiftelsen. Målet med Apache Mahout är att skapa algoritmer för maskininlärning och fokusera på regression, klusterklassificering av data. Eftersom det är skrivet på ett välkänt språk som java och innehåller java-bibliotek som stöder matematikdrift, används det för statistisk analys.
7. SSDT
SSDT är förkortning för SQL Server Data Tools. Det används för att utöka databasutvecklingsfaserna i en visuell studio. Det används allmänt för dataanalys och tillhandahåller lösningar för att lösa problem med affärsintelligens. SSDT tillhandahåller borddesigner för att utföra tabelloperationer som att skapa en tabell, lägga till tabelldata, ta bort tabelldata, ändra tabellinnehåll. Det tillåter en användare att ansluta till databasen eftersom den stöder SQL.
8. Skramla
Rattle är en öppen källa utvecklad med R-språket. Det ger ett GUI-gränssnitt. Den inbyggda loggstängningsfliken gör att Rattle kan generera duplikat för varje aktivitet.
9. DataMelt
Det är också känt som DMelt. Det används för att analysera och visualisera data. Den är utformad för studenter, ingenjörer och forskare. Det är plattformsoberoende vilket innebär att det kan köras på alla operativsystem som innehåller JVM (Java Virtual Machine). Det används för att skapa 2D- eller 3D-diagram, slumpmässiga tal, matematiska operationer, algebraekvationer.
10. IBM Cognos
Det passar för Business Insider intelligens. Det används för att analysera data, rapportering av data.
Komponenter till IBM Cognos
- Report Studio : Det används för att generera rapporter.
- Frågestudio: Innehåller frågeställningar för att få önskat resultat.
- Analysstudio: Den används för att hantera en stor mängd data och analysera förhållandet mellan data
- Event Studio: Det används för att meddela händelserna.
- Cognos Connection: Det är en webbportal för att sammanfatta de stora datamängderna och ge rapporterna.
11. SAS
Den är utvecklad för att hantera en stor mängd data. Det gör att en användare kan ändra data, lagra data från olika platser i ett utrymme. Eftersom det ger ett GUI-gränssnitt kan en icke-teknisk person också använda detta enkelt och hantera sina data effektivt.
12. Teradata
Den innehåller datalagerverktyg såväl som datalagringsprogramvara. Det används ofta för affärsanalys. Teradata används för att ge information om data som tillgänglig produkt, antal sålda produkter, lager etc.
13. Dundas
Det är en instrumentpanel, analys, rapporteringsverktyg. Med Dundas är obegränsad datatransformation möjlig. Det ger funktioner för att skapa attraktiva data som diagram, tabellformat, diagram, textformatering etc.
Slutsats
I den här artikeln har vi sett vad som är data mining och vilka verktyg som används för att framgångsrikt slutföra uppgiften att data mining.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Mining Tool. Här diskuterade vi begreppen och listan med Data Mining Tool. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Datavarehusarkitektur
- Vad är databehandling? | Definition
- Vad är verktyg för datavisualisering?
- Ta reda på Big Data Analytics-lön
- Introduktion av Data Mining Architecture
- Förteckning över applikationer för datakommunikation
- Databehandlingskoncept och tekniker
- Modeller i dataanläggning | Algoritmer och typer