Ke ʻimi nei ʻoe i kahi ala wikiwiki a maʻalahi e hana a nānā i nā nīnau? Mai nānā hou aʻe ma mua o kēia mau mea hoʻoheheʻe noiʻi ʻike maikaʻi.
Ua ulu nui kēia mau mea hana ma nā ʻano o ka ʻikepili ʻikepili a me ka ʻike ʻoihana no ka mea hiki iā ʻoe ke hoʻohana i ka mana o ka ʻikepili me ka ʻole o ka pono o ka coding nui a i ʻole nā mākau SQL.
Hāʻawi kēia mau mea hana nīnau kiʻi i kahi ʻike maʻalahi me ka maʻalahi drag-and-drop interface, e ʻae iā ʻoe e hoʻololi a kālele i ka ʻikepili me ka maʻalahi.
E hoʻololi kēia 10 mau mea hana nīnau ʻike kiʻi i ke ʻano o kāu kamaʻilio ʻana me kāu ʻikepili, e hana ana i ka nīnau nīnau a me ka nānā ʻana i mea paʻakikī, inā he ʻikepili ʻikepili ʻoe a i ʻole he loea e ʻimi nei i nā ʻike.
E nānā kākou i kēia hōʻiliʻili ākea o nā mea kani ʻoki a ʻike i nā mea hiki ke hāʻawi ʻia.
ʻO ka mea mua, e nānā kākou i ke kumu e pono ai mākou i kēia mau mea hana nīnau ʻike.
Hiki ke komo i ka ʻikepili: ʻO ke kuleana o nā mea hana nīnau nīnau kiʻi
He mea koʻikoʻi ka mea hana nīnau nīnau no ka maʻalahi a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i ke kaʻina hana nīnau nīnau.
No ka hoʻomaka ʻana, hoʻopau ia i ke koi no ka hoʻomaopopo hohonu ʻana i nā ʻōlelo nīnau nīnau maʻalahi e like me SQL.
Wehe kēia i nā ʻano mea hoʻohana ʻē aʻe, me nā poʻe ʻenehana ʻole, hiki iā lākou ke haku wikiwiki i nā nīnau me ka hoʻohana ʻana i kahi interface maʻalahi a ʻike.
Hiki iā ʻoe ke hoʻolālā i nā nīnau me ka wikiwiki a me ka maikaʻi ma ke kauo ʻana a me ka hoʻokuʻu ʻana i nā papa, ke koho ʻana i nā kolamu, ka wehewehe ʻana i nā hui, a me ka hoʻopili ʻana i nā kānana i nā mea kūkulu nīnau ʻike.
ʻAʻole wale kēia e mālama i ka manawa akā e hōʻemi ana i ka hiki ke hana hewa i ka hana lima ʻana i nā nīnau paʻakikī.
Eia kekahi, hōʻike ʻike nā mea hana nīnau nīnau i ke ʻano o ka nīnau, e ʻae iā ʻoe e hoʻomaopopo maikaʻi a nānā i ka loiloi nīnau.
Hāʻawi pū lākou i ka hōʻailona syntax, ka nānā ʻana i nā hewa, a me ka huli ʻana i ka nīnau e hōʻoia i ka pololei a me ka wikiwiki o nā nīnau i hana ʻia.
Ma ke ʻano holoʻokoʻa, hiki i ka mea hana nīnau kiʻi ke hiki i nā kānaka ke ʻimi a unuhi i nā ʻike mai kā lākou ʻikepili kūʻokoʻa i ka ʻike loea, e lilo ia i mea hana pono no ka nānā ʻana i ka ʻikepili a me nā kaʻina hana hoʻoholo.
1. ʻO Datapine
ʻO Datapine kahi mea hana nīnau ʻike makaʻala e hiki ai iā ʻoe ke ʻimi maʻalahi a hoʻomaopopo i kā lākou ʻikepili.
Hiki i nā mea hoʻohana ʻole ʻenehana ke kūkulu wikiwiki i nā nīnau SQL maʻalahi me ka hoʻohana ʻana i kāna mea hoʻohana me ka ʻole e kākau i hoʻokahi laina o ke code.
ʻO kekahi o nā hiʻohiʻona nui o ka hāmeʻa ʻo kona hiki ke kau-a-hoʻokuʻu, kahi e hiki ai iā ʻoe ke koho intuitively i nā papa, kolamu, a me nā pae hoʻohālike, e ʻae iā lākou e haku i nā nīnau.
Loaʻa pū i ka Datapine's SQL Query Builder nā hiʻohiʻona ʻē aʻe e like me ka hui ʻana, kānana, a me nā hōʻuluʻulu, e hāʻawi ana i nā mea kūʻai aku i ka hiki ke hana i ka ʻikepili nui.
Eia kekahi, loaʻa i ka noi kahi hana preview ola e hiki ai iā ʻoe ke ʻike koke i nā hopena o kā lākou ʻimi ʻana, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka pololei a me ka mālama ʻana i ka manawa.
2. ʻO IBM Cognos Analytics
He huahana naʻauao ʻoihana ikaika ia e komo pū ana me Query Studio, kahi mea hoʻokumu nīnau ʻike ikaika.
Hiki iā ʻoe ke kūkulu i nā nīnau me ka hoʻohana ʻana i ka Query Studio me ka hoʻohana ʻana i kahi interface kauo-a-hoʻokuʻu, e wehe ana i ka pono no ka code SQL maʻalahi. Hāʻawi ka mea hana i kahi kaiapuni e hiki ai iā ʻoe ke koho a hoʻonohonoho i nā mea ʻikepili, hoʻopili i nā kānana, a kūkulu i nā helu.
Loaʻa iā Query Studio nā hiʻohiʻona ʻē aʻe me nā mana drill-through, e ʻae iā ʻoe e hele mai nā hopena hōʻuluʻulu i ka ʻikepili piha.
Hiki iā ʻoe ke hana i nā hiʻohiʻona pāʻani a me nā dashboards e hōʻike maikaʻi i nā hopena nīnau. Hiki i nā mea hoʻohana o IBM Cognos Analytics 'Query Studio ke unuhi i nā ʻike mai kā lākou ʻikepili, e ʻae ana i ka hoʻoholo ʻana i ka ʻike ma ka ʻoihana.
3. Navicat Query Builder
ʻO Navicat Query Builder kahi mea hana pono i hāʻawi ʻia me ka Navicat hoʻoponopono pūnaewele lako polokalamu hiki iā ʻoe ke hoʻolālā kiʻi i nā nīnau me ka ʻole o ka ʻike SQL.
Hiki iā ʻoe ke kūkulu a hoʻololi i nā nīnau me ka hoʻohana ʻana i kāna mea hoʻohana ma o ke kauo ʻana a me ka hoʻokuʻu ʻana i nā papa, ke koho ʻana i nā kahua, a me ke kuhikuhi ʻana i nā ʻāpana. Loaʻa i ka Query Builder kahi puka makani Diagram Design no ka nānā ʻana i ka hoʻonohonoho ʻana i nā papa a me nā kahua, ʻoiai ke hōʻike nei ka pane code i ke code SQL pili.
Hiki iā ʻoe ke kuhikuhi i nā kahua hoʻopuka, e like me nā moʻolelo pākahi, nā hana aggregate, a me nā inoa inoa, ma ka hoʻopili ʻana i nā mea waihona. Hiki ke hoʻohana ʻia nā koina no ka kānana i nā hualoaʻa nīnau, a maʻalahi nā māhele GROUP BY a me ORDER BY i ka hana ʻana i nā pae hoʻohālikelike a me ka hoʻokaʻawale ʻana.
Eia kekahi, he palena palena ko ka Query Builder no ka mālama ʻana i ka helu o nā hualoaʻa i hōʻike ʻia. Hiki iā ʻoe ke hoʻohana iā Navicat Query Builder e wikiwiki i ka hana nīnau a hoʻonui i ka pono o ka waihona.
4. Dataiku
Ua piha ʻo Dataiku ʻikeʻikepili a me ka papa hana ʻikepili me kahi mea hana nīnau ʻike ma waena o kāna mau hiʻohiʻona. Hiki iā ʻoe ke ʻimi a hoʻopaʻa i ka ʻikepili me ka mea hana nīnau ʻike ʻike a Dataiku, kahi e hoʻopau ai i ka pono o ka palapala.
Eia kekahi, hiki iā ʻoe ke hoʻohana i ke kaʻina hana ʻike e kauo a hoʻokuʻu i nā kumu ʻikepili, hoʻohui i nā kānana, a hana i nā loli ʻikepili.
Hiki iā ʻoe ke kākau i nā nīnau me ka launa pū ʻana, hoʻohui i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole, a hoʻomohala i nā paipu ʻikepili maʻalahi. Loaʻa pū kekahi i nā hiʻohiʻona paʻakikī e like me ka hōʻuluʻulu ʻana, ka hakakā ʻikepili, a me ka ʻenekinia hiʻohiʻona e kōkua i ka ʻikepili hohonu.
Hiki iā ʻoe ke pōmaikaʻi mai ka mana o ka ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i ka mea hana nīnau nīnau ʻike a Dataiku, e hiki ai i nā mea hoʻohana ʻenehana a me nā mea hoʻohana ʻole no ka ʻimi ʻikepili wikiwiki.
5. ʻO Devart dbForge mea hana nīnau
ʻO Devart dbForge Query Builder kahi mea hana noiʻi ʻike ʻike maʻalahi e maʻalahi i ka hana ʻana i nā nīnau a me ka nānā ʻana i ka ʻikepili. Hiki iā ʻoe ke hana a kūkulu i nā nīnau SQL paʻakikī me ka hoʻohana ʻana i kāna interface maʻalahi, e hoʻopau ana i ka pono no nā mākau coding nui.
Hāʻawi ka Query Builder i kahi kaiapuni intuitive kahi e hiki ai i nā mea hoʻohana ke koho i nā papa, hana i nā pilina hui, a hoʻopili i nā kānana e unuhi i ka ʻikepili i makemake ʻia.
Kākoʻo ia i kahi ākea o nā waihona a hāʻawi i kahi pūʻulu piha o nā mea hiki, me kahi kiʻi ʻike e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hele a hoʻololi i nā ʻāpana nīnau me ka intuitively.
Eia kekahi, loaʻa i ka Query Builder nā hiʻohiʻona hou e like me ke kākoʻo subquery, SQL syntax highlighting, a me ka hoʻopau code naʻauao, e hoʻomaikaʻi ana i ka ʻike hana nīnau.
6. ʻO Aqua Data Studio Visual Query Builder
ʻO Aqua Data Studio Visual Query Builder kahi mea hana ikaika e hoʻomaʻamaʻa i ka hana ʻana i nā nīnau waihona waihona paʻakikī ma ka hōʻemi ʻana i ke koi no ka ʻike kikoʻī SQL syntax hohonu.
Hiki iā ʻoe ke hoʻohui mālie i nā māhele SQL e like me JOINs a me GROUP BY me nā hiʻohiʻona ʻē aʻe e like me Indexes, Operators, Aliases, Sort Type, Sort Order, a me Criteria me ka hoʻohana ʻana i kāna mea hoʻohana-friendly interface.
Hāʻawi ʻo Aqua Data Studio's Visual Query Builder i kahi plethora o nā koho ʻike, e ʻae iā ʻoe e hele maʻalahi a hoʻololi i nā ʻāpana nīnau. Ma muli o nā hoʻoholo a ka mea hoʻohana, hana kēia mea hana maʻalahi i nā ʻōlelo SQL holoʻokoʻa i mākaukau no ka hoʻokō.
ʻO nā mea hana mālama manawa e like me ka Index Manager a me ka maʻalahi o ka hoʻohana ʻana i nā mana drag-and-drop e hoʻokomo i nā JOIN e hoʻomaikaʻi i ke kaʻina hana noiʻi, e ʻoi aku ka maikaʻi a me ka intuitive.
7. ʻO IBM Cognos Analytics
Loaʻa iā IBM Cognos Analytics ka Query Studio, kahi mea hana noiʻi noiʻi ikaika e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hoʻomohala maʻalahi i nā nīnau. Hiki i nā mea hoʻohana o Query Studio ke hana i nā nīnau me ka hoʻohana ʻana i kahi mea hoʻohana me ka ʻole o ka ʻike SQL.
Nui nā hiʻohiʻona o ka mea hana, me ka hiki ke koho maʻalahi a hoʻonohonoho i nā mea ʻikepili, hoʻopili i nā kānana, a kūkulu i nā helu.
Kākoʻo ʻia nā hiʻohiʻona Drill-through e Query Studio, kahi e hiki ai iā ʻoe ke huakaʻi mai nā hopena hōʻuluʻulu a i ka ʻike piha. Hoʻoponopono ʻo IBM Cognos Analytics 'Query Studio i ke kaʻina hana noiʻi me kāna UI maʻalahi a me ka hana nui e hoʻopaʻa pono a hana i nā koho ʻoihana hoʻonaʻauao.
8. RapidMiner
ʻO RapidMiner kahi maʻalahi a piha kahua ʻepekema ʻikepili e hoʻohui pono me nā ʻōnaehana like ʻole a me nā ʻenehana. ʻO ka paepae piha o RapidMiner e hiki ai iā ʻoe ke hoʻopili a launa pū me kahi ākea o nā kumu ʻikepili, me nā waihona waihona, nā hale kūʻai ʻikepili, nā lawelawe mālama kapua, a me nā platform streaming.
ʻO kēia mau pilina e hiki ai iā ʻoe ke komo a loiloi i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole i loko o kahi kaiapuni i hui pū ʻia. Hoʻohui pū ʻo RapidMiner me nā ʻōlelo papahana nui e like me Python a me R, e ʻae ana i nā mea hoʻohana e hoʻohana i kā lākou code a me nā hale waihona puke.
Eia kekahi, hui pū ka paepae me nā ʻikepili ikaika a aʻo aʻo ʻenehana a kōkua iā ʻoe e kūkulu a kau i nā hiʻohiʻona maʻalahi ma o kahi kiʻi kiʻi a me ka mea hoʻohana.
9. Nīnau mana ma Microsoft Excel
Loaʻa iā Microsoft Excel kahi hana ʻikepili ikaika a me ka mea hana nīnau i kapa ʻia ʻo Power Query. Hiki iā ʻoe ke hoʻokomo maʻalahi, hoʻohua, a hoʻopololei i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole. Hiki i nā mea hoʻohana e hoʻohana ana i ka Power Query ke hoʻopili i nā kumu ʻikepili like ʻole, me nā waihona ʻikepili, nā pāpalapala, nā ʻaoʻao pūnaewele, a me nā mea hou aku.
He maʻalahi ka hoʻohana ʻana i ka hāmeʻa, hiki iā ʻoe ke hana i nā nīnau ma ke koho ʻana a me ka kānana ʻana i ka ʻikepili, ka hoʻohui ʻana a me ka hoʻopili ʻana i nā papa, a me ka hana ʻana i nā loli e hoʻomaʻemaʻe a hoʻoponopono hou i ka ʻikepili.
No ka hōʻoiaʻiʻo ʻana i ka maikaʻi o ka ʻikepili, loaʻa pū ka Power Query i ka profiling data a me nā mea hana hoʻokele hewa. Loaʻa iā ia kahi mea hoʻoponopono nīnau, hiki iā ʻoe ke nānā a hoʻololi i ke code M lalo inā pono.
10. Apache Superset
Hāʻawi ʻia kahi mea hana nīnau kiʻi e Apache Superset, kahi mākaʻikaʻi ʻikepili open-source ikaika a me ka ʻike ʻike, e hoʻopololei a hoʻomaikaʻi i ke kaʻina hana ʻikepili.
ʻAʻole ʻoe e koi i ka ʻike SQL nui e hana i nā nīnau ʻikepili paʻakikī me ka hoʻohana ʻana i ka mea hana nīnau nīnau ʻike a Superset. Eia kekahi, hiki iā ʻoe ke koho i nā papa, kuhikuhi i nā hui, hoʻohana i nā kānana, a me ka hōʻuluʻulu ʻana i ka ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i ka hana drag-and-drop o ka mea hoʻohana.
Hiki iā ʻoe ke ʻimi a loiloi i kā lākou ʻikepili ma o ka hoʻohana ʻana i ka mea hana nīnau nīnau, mālama i ka manawa a me ka hoʻohaʻahaʻa ʻana i nā hewa e hiki mai ana ke kākau ʻana i nā nīnau manual.
ʻO ka hāʻawi ʻana i nā ʻano mea hana like ʻole e hoʻomaikaʻi ai i ka ʻike ʻike ʻikepili ʻo ia ka mea hana nīnau nīnau ʻike a Superset. Ke hoʻohana nei i nā hualoaʻa nīnau, hiki iā ʻoe ke kūkulu wikiwiki i nā pakuhi, nā dashboards, a me nā hiʻohiʻona.
Hiki iā ʻoe ke hōʻike i kāu ʻikepili ma ke ʻano ʻoluʻolu a me ke aʻo ʻana ma muli o ke koho nui ʻana o ka paepae i nā ʻano pakuhi, ʻo ia hoʻi nā pahu pahu, nā kaha laina, nā ʻāpana hoʻopuehu, a me nā mea hou aku.
Kākoʻo pū ʻo Superset i kekahi mau kumu ʻikepili, no laila hiki iā ʻoe ke hoʻopili i nā ʻikepili he nui, nā hale kūʻai ʻikepili, a me nā lawelawe o waho e kiʻi a nānā i kā lākou ʻikepili me ka pilikia ʻole.
Panina
ʻO ke ao holoʻokoʻa o nā mea hana nīnau ʻike, i ka hopena, hāʻawi i nā ʻano mea hana ikaika e hoʻololi i ka ʻikepili ʻikepili a me nā kaʻina nīnau nīnau.
Ke kū nei kekahi mea hana ma ke ʻano he kiʻekiʻe o ka maʻalahi a me ka hoʻololi ʻana inā ʻo kēlā me kēia o nā mea hana i helu ʻia ma kēia ʻatikala he mau pono ʻokoʻa.
Hāʻawi ʻo RapidMiner i nā mea kūʻai aku i kahi pae like ʻole o ka maʻalahi a me ka pono ma muli o kāna kahua ʻepekema ʻikepili piha, maʻalahi maʻalahi me nā ʻōnaehana a me nā ʻenehana like ʻole, a me ke kākoʻo no nā mea he nui. nā ʻōlelo hoʻonohonoho.
ʻO kāna maʻalahi maʻalahi e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hoʻopili maʻalahi i nā kumu ʻikepili he nui, hoʻokō i nā ʻikepili holomua, hoʻomohala i nā hiʻohiʻona paʻakikī, a kau iā lākou. A hiki iā ʻoe ke hoʻonui i ka waiwai o kāu ʻikepili a hana i nā koho i alakaʻi ʻia i ka ʻikepili, me ka nānā ʻole i kou ʻano ma ke ʻano he ʻikepili ʻikepili, loea ʻoihana, a i ʻole ʻepekema data. Eia naʻe, pono ʻoe e hoʻāʻo i kēlā me kēia hāmeʻa e ʻike i ka mea i kūpono i kāu makemake.
Waiho i ka Reply