Ị na-achọ usoro dị ngwa ma dị mfe iji wepụta na chepụta ajụjụ? Elepụla anya karịa ndị na-emepụta ajụjụ a na-ahụ anya iri pụtara ìhè.
Ngwa ndị a etoola na ewu ewu na ngalaba nyocha data na ọgụgụ isi azụmaahịa n'ihi na ha na-enyere gị aka itinye ike nke data na-enweghị mkpa nzuzo nzuzo ma ọ bụ nka SQL buru ibu.
Ndị na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya na-enye ahụmịhe enweghị nkebi na oghere ịdọrọ na dobe dị mfe, na-enye gị ohere ịgbanwe na nyochaa data n'ụzọ dị mfe.
Ndị na-ewu ajụjụ 10 a kachasị mma ga-agbanwe ụzọ ị na-esi na-emekọrịta ihe na data gị, na-eme ka ajụjụ dị mgbagwoju anya na nhụta anya bụrụ ọnyà, ma ị bụ onye nyocha data ma ọ bụ ọkachamara na-achọ nghọta.
Ka anyị leba anya na nchịkọta ngwa ngwa a sara mbara wee hụ ohere ha na-enye.
Nke mbụ, ka anyị leba anya n'ihe mere anyị ji chọọ ndị na-ewu ajụjụ anya.
Ime data nweta: Ọrụ nke ndị na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya
Onye na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya dị mkpa maka ime ka ọ dị mfe na melite usoro ajụjụ data.
Iji malite, ọ na-ewepụ ihe achọrọ maka nghọta miri emi nke asụsụ ajụjụ ọkaibe dịka SQL.
Nke a na-emepe ya maka ndị ọrụ dị iche iche, gụnyere ndị na-abụghị ndị ọrụ aka, ndị nwere ike dee ajụjụ ngwa ngwa site na iji ngwa dị mfe ma dị mfe.
Ị nwere ike chepụta ajụjụ ngwa ngwa na nke ọma site na ịdọrọ na idobe tebụl, họrọ kọlụm, kọwaa njikọ, na itinye nzacha n'ime ndị na-ewu ajụjụ anya.
Ọ bụghị nanị na nke a na-azọpụta oge kamakwa ọ na-ebelata ohere nke mmejọ mgbe ị na-eji aka na-emepụta ajụjụ mgbagwoju anya.
Ọzọkwa, ndị na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya na-egosipụta usoro ajụjụ ahụ n'anya, na-enye gị ohere ịghọta nke ọma na nyochaa mgbagha ajụjụ ahụ.
Ha na-enyekwa nkọwapụta syntax, ịlele njehie, na njikarịcha ajụjụ iji hụ na izi ezi na ọsọ nke ajụjụ ndị emepụtapụtara.
N'ozuzu, onye na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya na-enyere ndị mmadụ aka inyocha na wepụ nghọta site na data ha na-adabere na ahụmahụ ọrụ aka, na-eme ka ọ bụrụ ngwá ọrụ dị mkpa maka nyocha data na usoro ime mkpebi.
1. Datapine
Datapine bụ ihe na-ewu ihe nlere anya dị egwu nke na-enye gị ohere inyocha na ịghọta data ha ngwa ngwa.
Ọbụna ndị ọrụ na-abụghị teknụzụ nwere ike wuo ajụjụ SQL ọkaibe ngwa ngwa site na iji interface enyi na enyi ya na-edeghị otu ahịrị koodu.
Otu n'ime ihe ndị bụ isi nke ngwá ọrụ ahụ bụ ike ịdọrọ na dobe ya, nke na-enye gị ohere ịhọrọ tebụl, kọlụm na njirisi, na-enye ha ohere ide ajụjụ n'ụzọ dị mfe.
Datapine's SQL Query Builder tinyekwara atụmatụ ndị ọzọ dị ka njikọ, nzacha, na mkpokọta, na-enye ndị ahịa ikike ịme nyocha data buru ibu.
Ọzọkwa, ngwa ahụ nwere ọrụ nlele dị ndụ nke na-enye gị ohere ịhụ nsonaazụ ọchụchọ ha ngwa ngwa, na-ekwe nkwa izi ezi na ịchekwa oge.
2. Nchịkọta IBM Cognos
Ọ bụ ngwaahịa ọgụgụ isi azụmaahịa siri ike nke gụnyere Query Studio, onye nrụpụta ajụjụ anya siri ike.
Ị nwere ike wulite ajụjụ naanị site na iji Query Studio na-eji ngwa ịdọrọ na dobe, wepụ mkpa maka koodu SQL ọkaibe. Ngwá ọrụ ahụ na-enye gburugburu enyi na enyi nke ị nwere ike ịhọrọ ngwa ngwa ma hazie ihe data, tinye nzacha, ma wuo mgbakọ.
Query Studio nwekwara atụmatụ ndị ọzọ gụnyere ike-ngwuputa, nke na-enye gị ohere isi na nsonaazụ nchịkọta gaa na data zuru oke.
Ị nwekwara ike ịmepụta ihe ngosi mmekọrịta yana bọọdụ dashboard iji wepụta nsonaazụ ajụjụ ka mma. Ndị ọrụ nke IBM Cognos Analytics' Query Studio nwere ike wepụta nghọta ngwa ngwa na nke ọma na data ha, na-enye ohere ịme mkpebi mara ọkwa n'ime ụlọ ọrụ ahụ.
3. Onye nrụpụta ajụjụ Navicat
Navicat Query Builder bụ ngwa bara uru enyere na Navicat njikwa nchekwa data ngwanrọ na-enye gị ohere chepụta ajụjụ n'ụzọ eserese na-enweghị ihe ọmụma SQL ọ bụla.
Ị nwere ike wulite ma megharịa ajụjụ n'ụzọ dị mfe site na iji interface enyi na enyi ya site na ịdọrọ na idobe tebụl, ịhọrọ ubi, na ịkọwapụta paramita. Onye nrụpụta ajụjụ gụnyere mpio ihe osise dị mma maka ịhụ nhazi tebụl na ubi, ebe pane koodu na-egosipụta koodu SQL dị mkpa.
Ị nwere ike ịkọwapụta mpaghara mmepụta, dị ka ndekọ onye ọ bụla, ọrụ nchịkọta, na aha aha ubi, site na ijikọ ihe nchekwa data. Enwere ike itinye njiri nzacha rịzọlt ajuju, na GROUP BY na ORDER BY nkebiokwu na-eme ka ọ dị mfe ịmepụta njirisi nchịkọta na nhazi.
Ọzọkwa, Onye Nrụpụta ajụjụ nwere oke njirisi maka ịchịkwa ọnụọgụ nke nsonaazụ ajụjụ ewepụtara. Ị nwere ike iji Navicat Query Builder iji mee ka ọgbọ ajụjụ dị ngwa ma welie arụmọrụ nchekwa data.
4. Dataiku
Dataiku zuru oke sayensị data na ikpo okwu nyocha nke nwere onye na-ewu ajụjụ anya n'etiti ọtụtụ atụmatụ ya. Ị nwere ike inyocha na nyochaa data n'ụzọ dị mfe site na iji onye na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya nke Dataiku, nke na-ewepụ mkpa maka edemede.
Ọzọkwa, ị nwere ike iji usoro a na-ahụ anya ịdọrọ na dobe isi mmalite data, tinye ihe nzacha, ma mee mgbanwe data.
Ihe nrụpụta ihe nlere anya Dataiku na-enye gị ohere ịde ajụjụ ọnụ, jikọọ data sitere n'ọtụtụ ebe, wee mepụta pipeline data ọkaibe. Ọ gụnyekwara njiri dị mgbagwoju anya dị ka nchịkọta, mgbagha data, na injinịa njirimara iji nyere aka na nyocha data dị omimi.
Ị nwere ike irite uru site na ike data site na iji ihe nrụpụta ihe nleba anya Dataiku, na-eme ka ọ nweta ma ndị ọrụ nka na ndị na-abụghị teknụzụ maka nyocha data ngwa ngwa.
5. Devart dbForge Query Builder
Devart dbForge Query Builder bụ ngwa ọrụ imepụta ajụjụ anya siri ike nke na-eme ka ajụjụ na nyocha data dị mfe. Ị nwere ike ịmepụta ma wuo ajụjụ SQL gbagwojuru anya site na iji interface ya kwụ ọtọ, na-ewepụ mkpa ọ dị maka nkà nzuzo nzuzo.
Onye nrụpụta ajụjụ na-enye gburugburu nwere nghọta nke ndị ọrụ nwere ike iji anya họrọ tebụl, wuo njikọ njikọta, ma tinye nzacha iji wepụta data achọrọ.
Ọ na-akwado nnukwu ọdụ data ma na-enye ikike zuru oke, gụnyere eserese a na-ahụ anya nke na-enye ndị ọrụ ohere ịgafe ma gbanwee ngwa ajụjụ n'ụzọ doro anya.
Ọzọkwa, Onye Nrụpụta Ajụjụ nwere atụmatụ ndị ọzọ dị ka nkwado subquery, SQL syntax akọwapụta, yana koodu nwere ọgụgụ isi, nke na-eme ka ahụmịhe ụlọ ọrụ ka mma.
6. Onye nrụpụta ajụjụ Aqua Data Studio
Aqua Data Studio Visual Query Builder bụ ngwá ọrụ dị ike nke na-eme ka ịmepụta ajụjụ nchekwa data gbagwojuru anya site n'ibelata ihe a chọrọ maka ọkachamara syntax SQL dị omimi.
Ị nwere ike ijikọ nke ọma nkebiokwu SQL dị ka JOINs na GROUP BY na atụmatụ ndị ọzọ gụnyere Index, Operators, Aliases, Ụdị Ụdị, Ụdị Order, na Criteria site na iji interface enyi na enyi ya.
Aqua Data Studio's Visual Query Builder na-enye plethora nke nhọrọ a na-ahụ anya, na-enye gị ohere ịgafe ngwa ngwa ma gbanwee ngwa ajụjụ. Dabere na mkpebi onye ọrụ, ngwá ọrụ ọkaibe a na-emepụta nkwupụta SQL niile dị njikere maka igbu.
Ngwá ọrụ na-echekwa oge dị ka onye njikwa Index na ịdị mfe nke iji ike ịdọrọ na-dobe iji tinye JOIN na-eme ka usoro nrụba ahụ dịkwuo mma, na-eme ka ọ dịkwuo mma na nghọta.
7. Nchịkọta IBM Cognos
Nchịkọta IBM Cognos gụnyere Query Studio, ngwa ọrụ imepụta ajụjụ anya siri ike nke na-enye ndị ọrụ ohere ịmepụta ajụjụ ngwa ngwa. Ndị ọrụ nke Studio Query nwere ike iwepụta ajụjụ site na iji interface enyi na enyi na-enweghị ihe ọmụma SQL ọ bụla.
Ngwá ọrụ ahụ nwere ọtụtụ atụmatụ dị iche iche, gụnyere ikike ịhọrọ ngwa ngwa na ịhazi ihe data, tinye ihe nzacha, na ịmepụta mgbakọ.
Query Studio na-akwadokwa atụmatụ egwu egwu, nke na-enyere gị aka ịgagharị site na nchịkọta nchịkọta gaa na ozi zuru oke. IBM Cognos Analytics' Query Studio na-eme ka usoro iwu ụlọ dị mfe site na UI dị mfe yana ọrụ dị ukwuu iji nyochaa ma mee nhọrọ azụmaahịa gụrụ akwụkwọ nke ọma.
8. RapidMiner
RapidMiner bụ mgbanwe na nke sara mbara data sayensị ikpo okwu nke na-ejikọta n'enweghị nsogbu na usoro na teknụzụ dị iche iche. Ikpo okwu zuru oke nke RapidMiner na-enye gị ohere ijikọ ma soro ọtụtụ isi mmalite data na-emekọrịta ihe, gụnyere ọdụ data, ụlọ nkwakọba ihe data, ọrụ nchekwa igwe ojii na nyiwe nkwanye ugwu.
Njikọ ndị a na-enyere gị aka ịnweta ma nyochaa data sitere na isi mmalite dị iche iche n'ime otu gburugburu jikọtara ọnụ. RapidMiner na-ejikọta ya na asụsụ mmemme dị ka Python na R, na-ahapụ ndị ọrụ ka ha jiri koodu na ọba akwụkwọ ha ugbu a.
Ọzọkwa, ikpo okwu na-emekọrịta ihe na nyocha dị ike na ngwa igwe teknụzụ ma na-enyere gị aka iwulite na ibuga ụdị ọkaibe site na eserese eserese na enyi na enyi.
9. Ajụjụ ike na Microsoft Excel
Microsoft Excel nwere ngwa nhazi data siri ike na ngwa ajụjụ akpọrọ Power Query. Ọ na-enyere gị aka ibubata, ịkpụzi, na ijikwa data sitere na isi mmalite dị iche iche. Ndị ọrụ na-eji ajụjụ ike nwere ike jikọọ na isi mmalite data dị iche iche, gụnyere ọdụ data, akwụkwọ mgbasa ozi, ibe weebụ, na ndị ọzọ.
Ngwá ọrụ ahụ nwere interface dị mfe iji, ị nwere ike ịmepụta ajụjụ n'ụzọ eserese site na ịhọrọ na nzacha data, ijikọ na tebụl na-agbakwunye, na ime mgbanwe iji hichaa na mezie data ahụ.
Iji mesie ịdị mma data ike, ajụjụ ike nwekwara nnukwu profaịlụ data yana ngwaọrụ njikwa njehie. Ọ nwekwara onye nchịkọta akụkọ ajụjụ, nke ị nwere ike inyocha ma mezie koodu M dị n'okpuru ma ọ dị mkpa.
10. Apache Superset
Apache Superset na-eweta onye na-ewu ihe nlegharị anya, ihe nchọgharị data nwere ike imeghe na ikpo okwu, iji kwalite ma melite usoro nyocha data.
Ịchọghị nnukwu nka SQL iji mepụta ajụjụ nchekwa data gbagwojuru anya site na iji ihe nrụpụta ihe nleba anya nke Superset. Ọzọkwa, ị nwere ike họrọ tebụl, ezipụta njikọ, jiri nzacha, na nchịkọta data site na iji ọrụ ịdọrọ na dobe interface onye ọrụ.
Ị nwere ike inyocha ma nyochaa data ha n'ụzọ dị mfe site n'iji onye na-emepụta ajụjụ a na-ahụ anya, na-echekwa oge na iweda ohere nke mmejọ ndị nwere ike ime mgbe ị na-ede ajụjụ akwụkwọ ntuziaka.
Na mgbakwunye na inye ngwá ọrụ dị iche iche iji kwalite ahụmịhe nchọgharị data bụ ihe nrụpụta ihe nlere anya nke Superset. Iji nsonaazụ ajụjụ ahụ, ị nwere ike wuo eserese, bọọdụ dashboard, na nhụta anya ngwa ngwa.
Ị nwere ike igosi data gị n'ụzọ na-atọ ụtọ ma na-enye nkuzi n'ihi nhọrọ dị ukwuu nke ikpo okwu nke ụdị chaatị dị iche iche, nke gụnyere chaatị mmanya, chaatị ahịrị, mkpọsa nkata, na ndị ọzọ.
Superset na-akwadokwa ọtụtụ isi mmalite data, yabụ ị nwere ike jikọọ na ọtụtụ ọdụ data, ụlọ nkwakọba ihe data na ọbụna ọrụ mpụga iji nweta na nyochaa data ha n'enweghị ihe isi ike ọ bụla.
mmechi
Eluigwe na ụwa nke ndị na-ewu ajụjụ a na-ahụ anya, na njedebe, na-enye ngwá ọrụ dị iche iche dị ike nke na-agbanwe nyocha data na usoro ịjụ ajụjụ.
Otu ngwá ọrụ pụtara dị ka isi n'ọkaibe na ime mgbanwe ọ bụrụgodị na nke ọ bụla n'ime ngwá ọrụ ndị e depụtara n'isiokwu a nwere uru pụrụ iche.
RapidMiner na-enye ndị ahịa mgbanwe mgbanwe na uru na-enweghị atụ n'ihi ikpo okwu sayensị data zuru oke, interface dị mfe na sistemụ na teknụzụ dị iche iche, yana nkwado maka ọtụtụ. asụsụ mmemme.
Ọdịmma ya dị mfe na-enye ndị ọrụ ohere ijikọ ngwa ngwa na ọtụtụ isi mmalite data, mee nyocha dị elu, mepụta ụdị mgbagwoju anya, na ibuga ha. Ọ na-enyere gị aka ịbawanye uru nke data gị wee mee nhọrọ dabere na data, n'agbanyeghị ndabere gị dị ka onye nyocha data, ọkachamara azụmaahịa, ma ọ bụ ọkà mmụta sayensị data. Otú ọ dị, ị kwesịrị ị na-enye onye ọ bụla ngwá ọrụ na-agbalị ịhụ nke dabara gị mma.
Nkume a-aza