Hvad er Data Mining Tool?
I nutidens verden genereres en stor mængde data inden for få sekunder. For at håndtere disse data skal vi have en vis viden om forskellige teknikker og værktøjer. Data mining-værktøjer er intet andet end et sæt metodologier, der bruges til analyse af denne store mængde data og forholdet mellem forskellige data.
Liste over datamineringsværktøj
Her er listen over få bemærkelsesværdige dataindvindingsværktøjer, som er nyttige for os at analysere data:
1. Rapid Miner
Det er udviklet af Rapid Miner-firmaet, hvorfor navnet på dette værktøj er en hurtig miner. Det er skrevet ved hjælp af java-sprog. Den hurtige miner kan bruges til forudsigelig analyse, forretningsapplikation, uddannelse og forskning, kommercielle applikationer osv. Det øger leveringshastigheden, da den følger skabelonrammen. Det øger ikke kun leveringshastigheden, men reducerer også fejl, mens du transformerer. Der er tre typer moduler i hurtig miner - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server og Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: Workflow-design, prototyping, validering osv. Udføres i dette modul.
- Rapid Miner Server: Dette modul bruges til at betjene forudsigelige datamodeller.
- Rapid Miner Radoop: For at forenkle den forudsigelige analyse udfører dette modul en proces i Hadoop.
2. Orange
Det er open source-software skrevet på pythonsprog. Orange er den bedste software til analyse af data og maskinlæring. Disse komponenter kaldes widgets. Disse widgets bruges til at læse data, analysere komponenter, giver brugerne mulighed for at vælge funktionerne og hjælper med at vise dataene. Med orange bliver dataformatering og flytning af dem ved hjælp af widgets hurtig og nem.
3. Weka
Weka er udviklet af University of Waikato. Det er en open source-software, der bruges til forudsigelig modellering og analyse af data. Weka har en GUI-interface, der giver let og interaktiv adgang til brugerne. Det understøtter SQL og giver en bruger mulighed for at oprette forbindelse til databasen og udføre operationer ved at skyde forespørgsel. Det gemmer data i et fladfilformat.
4. KNIME
Det er en open-source udviklet af KNIME.com AG, der bruges til dataanalyse. Det er bygget ved at kombinere data mining og maskinlæringskomponenter. Det er blevet brugt til farmaceutisk forskning, forretningsinformation og økonomisk analyse.
5. Sisense
Det er ikke en open source-software, det er licenseret software, og for at bruge dette er vi nødt til at købe licensen. Sisense bruges af små og store organisationer til at håndtere dataene. Da det også understøtter widgets som orange, er det let at flytte data og oprette rapporter ved at trække og slippe. Ikke engang tekniske mennesker kan arbejde med Sisense som dets GUI-baserede. Ved hjælp af widgets er Sisense-genererede rapporter i form af søjlediagram, cirkeldiagram, linjediagram osv
6. Apache Mahout
Det er udviklet af Apache-stiftelsen. Målet med Apache Mahout er at skabe algoritmer til maskinlæring og fokusere på regression, gruppering af data. Da det er skrevet på et velkendt sprog som java og indeholder java-biblioteker, der understøtter matematikdrift, bruges det til statistisk analyse.
7. SSDT
SSDT er forkortelse for SQL Server Data Tools. Det bruges til at udvide databasens udviklingsfaser i et visuelt studie. Det er bredt brugt til dataanalyse og leverer løsninger til løsning af business intelligence-problemer. SSDT giver borddesigner til at udføre tabeloperationer som oprette en tabel, tilføje tabeldata, slette tabeldata, ændre tabelindhold. Det giver en bruger mulighed for at oprette forbindelse til databasen, da den understøtter SQL.
8. Rangle
Rattle er en open-source udviklet ved hjælp af R-sproget. Det giver en GUI-interface. Den indbyggede log-luk-fane gør det muligt for Rattle at generere duplikat til hver aktivitet.
9. DataMelt
Det er også kendt som DMelt. Det bruges til at analysere og visualisere data. Det er designet til studerende, ingeniører og forskere. Det er platformuafhængigt, hvilket betyder, at det kan køre på ethvert operativsystem, der indeholder JVM (Java Virtual Machine). Det bruges til at oprette 2D- eller 3D-diagrammer, tilfældige tal, matematiske operationer, algebra-ligninger.
10. IBM Cognos
Det er velegnet til Business Insider-intelligens. Det bruges til analyse af data, rapportering af data.
Komponenter til IBM Cognos
- Rapportstudie : Det bruges til at generere rapporter.
- Query Studio: Indeholder forespørgselsdrift for at få de ønskede resultater.
- Analyse Studio: Det bruges til at håndtere en stor mængde data og analysere forholdet mellem data
- Event Studio: Det bruges til at give hændelsesmeddelelser.
- Cognos-forbindelse: Det er en webportal til at opsummere de store mængder data og give rapporterne.
11. SAS
Det er udviklet til styring af en stor mængde data. Det giver en bruger mulighed for at ændre dataene, gemme data fra forskellige placeringer i et rum. Da det giver en GUI-grænseflade, kan en ikke-teknisk person også bruge disse let og håndtere deres data effektivt.
12. Teradata
Det indeholder datalagerværktøjer såvel som dataindvindingssoftware. Det er vidt brugt til forretningsanalyse. Teradata bruges til at give information om data som det tilgængelige produkt, antal solgte produkter, lager osv.
13. Dundas
Det er et instrumentbord, analyse-, rapporteringsværktøj. Med Dundas er ubegrænset datatransformation mulig. Det giver funktioner til at oprette attraktive data som diagrammer, tabellerformater, graf, tekstformatering osv.
Konklusion
I denne artikel har vi set, hvad der er data mining, og hvilke værktøjer der bruges til at fuldføre opgaven med data mining.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Mining Tool. Her diskuterede vi koncepterne og listen over Data Mining Tool. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Datavarehusarkitektur
- Hvad er databehandling? | Definition
- Hvad er værktøjer til datavisualisering?
- Find ud af Big Data Analytics-løn
- Introduktion af Data Mining Architecture
- Liste over applikationer til dataudvikling
- Databehandling koncepter og teknikker
- Modeller i datamining | Algoritmer og typer