Ṣe o n wa ọna iyara ati irọrun lati ṣe ipilẹṣẹ ati wo awọn ibeere bi? Ma wo siwaju ju awọn olupilẹṣẹ ibeere wiwo mẹwa mẹwa wọnyi.
Awọn irinṣẹ wọnyi ti dagba ni olokiki ni awọn aaye ti itupalẹ data ati oye iṣowo nitori wọn jẹ ki o lo agbara data laisi iwulo fun ifaminsi nla tabi awọn ọgbọn SQL.
Awọn akọle ibeere wiwo wọnyi n pese iriri ailopin pẹlu awọn atọkun fa ati ju silẹ, gbigba ọ laaye lati yipada ati itupalẹ data pẹlu irọrun.
Awọn akọle ibeere wiwo 10 ti o tobi julọ yoo yi ọna ti o ṣe ajọṣepọ pẹlu data rẹ, ṣiṣe ibeere fafa ati iworan ni imolara, boya o jẹ oluyanju data tabi alamọdaju ti n wa awọn oye.
Jẹ ká ni a wo ni yi jakejado gbigba ti awọn gige-eti irinṣẹ ati ki o wo ohun ti o ṣeeṣe ti won pese.
Ni akọkọ, jẹ ki a wo idi ti a nilo awọn akọle ibeere wiwo wọnyi.
Ṣiṣe Data Wiwọle: Ipa ti Awọn oluṣe Ibere Iwoye
Akole ibeere wiwo jẹ pataki fun sirọrun ati imudara ilana ilana ibeere data.
Lati bẹrẹ pẹlu, o yọkuro ibeere fun oye ti o jinlẹ ti awọn ede ibeere fafa bii SQL.
Eyi ṣii si ọpọlọpọ awọn olumulo ti o gbooro, pẹlu awọn eniyan ti kii ṣe imọ-ẹrọ, ti o le ṣajọ awọn ibeere ni iyara ni lilo irọrun ati wiwo wiwo.
O le ṣe apẹrẹ awọn ibeere ni iyara ati imunadoko nipa fifa ati sisọ awọn tabili silẹ, yiyan awọn ọwọn, asọye awọn akojọpọ, ati lilo awọn asẹ ni awọn akọle ibeere wiwo.
Eyi kii ṣe fifipamọ akoko nikan ṣugbọn tun dinku iṣeeṣe awọn aṣiṣe lakoko ṣiṣẹda awọn ibeere idiju pẹlu ọwọ.
Pẹlupẹlu, awọn olupilẹṣẹ ibeere wiwo ṣe afihan igbekalẹ ibeere ni oju, gbigba ọ laaye lati loye daradara ati ṣayẹwo ọgbọn ibeere naa.
Wọn tun pese afihan sintasi, iṣayẹwo aṣiṣe, ati iṣapeye ibeere lati rii daju pe deede ati iyara awọn ibeere ti a ṣẹda.
Lapapọ, olupilẹṣẹ ibeere wiwo n fun eniyan laaye lati ṣawari ati jade awọn oye lati inu data wọn ni ominira ti iriri imọ-ẹrọ, ṣiṣe ni ohun elo ti ko ṣe pataki fun itupalẹ data ati awọn ilana ṣiṣe ipinnu.
1. Datapine
Datapine jẹ agbeko ibeere wiwo ikọja ti o fun ọ laaye lati ṣawari ni irọrun ati loye data wọn.
Paapaa awọn olumulo ti kii ṣe imọ-ẹrọ le yara kọ awọn ibeere SQL fafa ti lilo wiwo ore-olumulo laisi kikọ laini koodu kan.
Ọkan ninu awọn ẹya pataki ti ọpa naa ni awọn agbara fifa-ati-ju silẹ, eyiti o fun ọ laaye lati mu awọn tabili ni oye, awọn ọwọn, ati awọn ibeere, gbigba wọn laaye lati ṣajọ awọn ibeere ni irọrun.
Akole ibeere SQL Datapine tun pẹlu awọn ẹya afikun gẹgẹbi awọn idapọ, awọn asẹ, ati awọn akojọpọ, fifun awọn alabara ni agbara lati ṣe itupalẹ data lọpọlọpọ.
Pẹlupẹlu, ohun elo naa ni iṣẹ awotẹlẹ laaye ti o fun ọ laaye lati yara wo awọn abajade ti awọn wiwa wọn, ni idaniloju pe o tọ ati fifipamọ akoko.
2. Awọn atupale IBM Cognos
O jẹ ọja oye iṣowo ti o lagbara ti o pẹlu Situdio Ibeere, akọle ibeere wiwo ti o lagbara.
O le kọ awọn ibeere nirọrun nipa lilo Sitẹrio ibeere ni lilo wiwo-fa ati ju silẹ, yọ iwulo fun koodu SQL fafa. Ọpa naa nfunni agbegbe ore-olumulo ninu eyiti o le ni rọọrun yan ati ṣeto awọn eroja data, lo awọn asẹ, ati kọ awọn iṣiro.
Ibeere Studio tun ni awọn ẹya afikun pẹlu awọn agbara lilu-nipasẹ, eyiti o gba ọ laaye lati lọ lati awọn abajade akojọpọ si data okeerẹ.
O tun le ṣẹda awọn iworan ibaraenisepo ati awọn dasibodu lati mu awọn abajade ibeere han daradara. Awọn olumulo ti IBM Cognos Atupale 'Studio Ibeere le ni iyara ati daradara jade awọn oye lati inu data wọn, gbigba ṣiṣe ipinnu alaye jakejado ile-iṣẹ naa.
3. Navicat Query Akole
Akole ibeere Navicat jẹ ohun elo to wulo ti a pese pẹlu Navicat Isakoso ipamọ data sọfitiwia ti o fun ọ laaye lati ṣe apẹrẹ awọn ibeere ni ayaworan laisi eyikeyi imọ SQL.
O le ni rọọrun kọ ati ṣe atunṣe awọn ibeere nipa lilo wiwo ore-olumulo rẹ nipa fifa ati sisọ awọn tabili silẹ, yiyan awọn aaye, ati sisọ awọn paramita. Akole ibeere naa pẹlu ferese apẹrẹ aworan atọwọdọwọ fun wiwo tito awọn tabili ati awọn aaye, lakoko ti pane koodu ṣe afihan koodu SQL ti o yẹ.
O le pato awọn aaye ti o jade, gẹgẹbi awọn igbasilẹ kọọkan, awọn iṣẹ apapọ, ati awọn inagijẹ aaye, nipa sisopọ awọn nkan data data. A le lo awọn ibeere lati ṣe àlẹmọ awọn abajade ibeere, ati GROUP BY ati ORDER BY awọn gbolohun ọrọ jẹ ki o rọrun lati ṣẹda akojọpọ ati awọn ilana yiyan.
Pẹlupẹlu, Akole Ibeere ni awọn ibeere to lopin fun ṣiṣakoso nọmba awọn abajade ibeere ti a gbekalẹ. O le lo Navicat Query Akole lati mu iyara iran ibeere pọ si ati mu iṣẹ ṣiṣe data pọ si.
4. Dataiku
Dataiku jẹ pipe Imọ data ati Syeed atupale pẹlu agbele ibeere wiwo laarin ọpọlọpọ awọn ẹya rẹ. O le ni irọrun ṣawari ati ṣe itupalẹ data pẹlu akọle ibeere wiwo Dataiku, eyiti o ṣe imukuro iwulo fun iwe afọwọkọ.
Paapaa, o le lo ilana wiwo lati fa ati ju awọn orisun data silẹ, ṣafikun awọn asẹ, ati ṣe awọn iyipada data.
Akole ibeere wiwo Dataiku ngbanilaaye lati kọ awọn ibeere ni ibaraenisepo, so data pọ lati awọn orisun pupọ, ati idagbasoke awọn opo gigun ti data fafa. O tun pẹlu awọn ẹya idiju bii awọn akojọpọ, ija data, ati imọ-ẹrọ ẹya lati ṣe iranlọwọ pẹlu itupalẹ data ijinle.
O le ni anfani lati agbara data nipa lilo akọle ibeere wiwo Dataiku, ṣiṣe ni iraye si awọn olumulo imọ-ẹrọ ati ti kii ṣe imọ-ẹrọ fun iṣawari data iyara.
5. Devart dbForge Query Akole
Devart dbForge Query Akole jẹ ohun elo ẹda ibeere wiwo ti o lagbara ti o jẹ ki ṣiṣe awọn ibeere ati itupalẹ data rọrun. O le nirọrun ṣẹda ati kọ awọn ibeere SQL idiju nipa lilo wiwo titọ taara, imukuro iwulo fun awọn ọgbọn ifaminsi idaran.
Akole ibeere n pese agbegbe ogbon inu eyiti awọn olumulo le yan awọn tabili ni oju, ṣe awọn asopọ apapọ, ati lo awọn asẹ lati yọkuro data ti o nilo.
O ṣe atilẹyin sakani nla ti awọn apoti isura infomesonu ati pe o funni ni akojọpọ awọn agbara, pẹlu aworan atọka wiwo ti o fun laaye awọn olumulo lati tọpa ati yi awọn paati ibeere pada ni oye.
Pẹlupẹlu, Akole Ibeere ni awọn ẹya afikun bi atilẹyin abẹlẹ, fifi aami sintasi SQL, ati ipari koodu oye, eyiti o mu iriri ile-ibeere pọ si.
6. Aqua Data Studio Visual Query Akole
Aqua Data Studio Visual Query Akole jẹ ohun elo ti o lagbara ti o dẹrọ ẹda ti awọn ibeere data idiju nipa idinku ibeere fun imọ-jinlẹ SQL sintasi.
O le ṣepọ laisiyonu awọn gbolohun ọrọ SQL gẹgẹbi JOINs ati GROUP BY pẹlu awọn ẹya miiran pẹlu Awọn atọka, Awọn oniṣẹ, Aliases, Iru too, Ilana tootọ, ati Agbekale nipa lilo wiwo ore-olumulo rẹ.
Akole ibeere wiwo wiwo Aqua Data Studio pese plethora ti awọn yiyan wiwo, gbigba ọ laaye lati ni irọrun tọpa ati paarọ awọn paati ibeere. Da lori awọn ipinnu olumulo, ohun elo fafa yii ṣẹda gbogbo awọn alaye SQL ti o ṣetan fun ipaniyan.
Awọn irinṣẹ fifipamọ akoko bii Oluṣakoso Atọka ati irọrun ti lilo awọn agbara fifa-ati-ju lati pẹlu awọn JOIN ṣe ilọsiwaju ilana ṣiṣe-ibeere, ṣiṣe ni daradara ati ogbon inu.
7. Awọn atupale IBM Cognos
Awọn atupale IBM Cognos pẹlu Situdio Ibeere, ohun elo ẹda ibeere wiwo ti o lagbara ti o fun laaye awọn olumulo lati ni irọrun dagbasoke awọn ibeere. Awọn olumulo ti Studio Ibeere le ṣe ipilẹṣẹ awọn ibeere nipa lilo wiwo ore-olumulo laisi imọ SQL eyikeyi.
Ọpa naa ni awọn ẹya lọpọlọpọ, pẹlu agbara lati ni irọrun yan ati ṣeto awọn nkan data, lo awọn asẹ, ati kọ awọn iṣiro.
Awọn ẹya ara ẹrọ liluho tun jẹ atilẹyin nipasẹ Ibeere Studio, eyiti o fun ọ laaye lati rin irin-ajo lati awọn abajade akojọpọ si alaye to peye. IBM Cognos Atupale 'Ibeere Studio ṣe ṣiṣan ilana ṣiṣe-ibeere pẹlu UI irọrun rẹ ati iṣẹ ṣiṣe lọpọlọpọ lati ṣe itupalẹ aṣeyọri ati ṣe awọn yiyan iṣowo ti ẹkọ.
8. RapidMiner
RapidMiner jẹ iyipada ati okeerẹ data Imọ Syeed ti o ṣepọ lainidi pẹlu ọpọlọpọ awọn ọna ṣiṣe ati imọ-ẹrọ. Syeed okeerẹ RapidMiner jẹ ki o sopọ si ati ṣe ajọṣepọ pẹlu ọpọlọpọ awọn orisun data, pẹlu awọn apoti isura data, awọn ile itaja data, awọn iṣẹ ibi ipamọ awọsanma, ati awọn iru ẹrọ ṣiṣanwọle.
Awọn asopọ wọnyi jẹ ki o wọle ati ṣe iṣiro data lati awọn orisun pupọ laarin agbegbe iṣọkan kan. RapidMiner tun ṣepọ pẹlu awọn ede siseto pataki bi Python ati R, jẹ ki awọn olumulo lo koodu lọwọlọwọ wọn ati awọn ile-ikawe.
Siwaju si, awọn Syeed interacts pẹlu awọn alagbara atupale ati imudani ẹrọ awọn imọ-ẹrọ ati iranlọwọ fun ọ lati kọ ati ran awọn awoṣe fafa ṣiṣẹ nipasẹ ayaworan ati wiwo ore-olumulo.
9. Ibeere agbara ni Microsoft Excel
Microsoft Excel ni iṣelọpọ data to lagbara ati ohun elo ibeere ti a pe ni Ibeere Agbara. O fun ọ laaye lati gbe wọle ni irọrun, ṣe apẹrẹ, ati ṣe afọwọyi data lati oriṣiriṣi awọn orisun. Awọn olumulo ti nlo Ibeere Agbara le sopọ si oriṣiriṣi awọn orisun data, pẹlu awọn data data, awọn iwe kaakiri, awọn oju opo wẹẹbu, ati diẹ sii.
Ọpa naa ni wiwo ti o rọrun-si-lilo ti, o le ṣẹda awọn ibeere ni ayaworan nipa yiyan ati sisẹ data, dapọ ati awọn tabili fifin, ati ṣiṣe awọn iyipada lati nu ati tunto data naa.
Lati ṣe idaniloju didara data, Ibeere Agbara tun ni profaili data lọpọlọpọ ati awọn irinṣẹ iṣakoso aṣiṣe. O tun ni olootu ibeere kan, eyiti o le ṣayẹwo ati ṣe atunṣe koodu M ti o wa labẹ rẹ ti o ba jẹ dandan.
10. Apache Superset
Olupilẹṣẹ ibeere wiwo ni a pese nipasẹ Apache Superset, iṣawakiri data orisun-ìmọ ti o lagbara ati iru ẹrọ iworan, lati mu ṣiṣẹ ati ilọsiwaju ilana itupalẹ data.
Iwọ ko nilo imọ-jinlẹ SQL pataki lati ṣẹda awọn ibeere aaye data idiju nipa lilo akọle ibeere wiwo Superset. Paapaa, o le yan awọn tabili, pato awọn akojọpọ, lo awọn asẹ, ati apapọ data nipa lilo iṣẹ fa-ati-ju ni wiwo olumulo ore-ọfẹ.
O le ni rọọrun ṣawari ati ṣe iṣiro data wọn nipa lilo olupilẹṣẹ ibeere wiwo, fifipamọ akoko ati dinku iṣeeṣe awọn aṣiṣe ti o le waye lakoko kikọ awọn ibeere afọwọṣe.
Ni afikun fifun ọpọlọpọ awọn irinṣẹ lati mu ilọsiwaju iriri iṣawari data jẹ oluṣe ibeere wiwo Superset. Lilo awọn abajade ibeere, o le yara kọ awọn shatti, dashboards, ati awọn iwoye.
O le ṣe afihan data rẹ ni ọna ti o ni itẹlọrun ati itọnilọrun mejeeji nitori yiyan nla ti Syeed ti awọn aza chart, eyiti o pẹlu awọn shatti igi, awọn shatti laini, awọn igbero tuka, ati diẹ sii.
Superset tun ṣe atilẹyin awọn orisun data pupọ, nitorinaa o le sopọ si ọpọlọpọ awọn data data, awọn ile itaja data, ati paapaa awọn iṣẹ ita lati wọle ati itupalẹ data wọn laisi iṣoro eyikeyi.
ipari
Agbaye ti awọn akọle ibeere wiwo, ni ipari, nfunni ni ọpọlọpọ awọn irinṣẹ agbara ti o yi itupalẹ data pada ati awọn ilana ibeere.
Ọpa kan ṣe afihan bi ipin ti sophistication ati iyipada paapaa ti ọkọọkan ninu awọn irinṣẹ ti a ṣe akojọ si ninu nkan yii ni awọn anfani ọtọtọ.
RapidMiner n fun awọn alabara ni alefa ti ko ni irọrun ti irọrun ati iwulo nitori ipilẹ imọ-jinlẹ data pipe rẹ, wiwo irọrun pẹlu awọn ọna ṣiṣe ati awọn imọ-ẹrọ oriṣiriṣi, ati atilẹyin fun ọpọlọpọ awọn ede siseto.
Ni wiwo irọrun rẹ ngbanilaaye awọn olumulo lati ni irọrun sopọ si ọpọlọpọ awọn orisun data, ṣe awọn atupale ilọsiwaju, ṣe agbekalẹ awọn awoṣe idiju, ati mu wọn ṣiṣẹ. Ati pe o fun ọ laaye lati mu iye data rẹ pọ si ati ṣe awọn yiyan ti o da lori data, laibikita ipilẹṣẹ rẹ bi oluyanju data, alamọja iṣowo, tabi onimọ-jinlẹ data. Sibẹsibẹ, o yẹ ki o fun ọpa kọọkan ni igbiyanju lati rii eyi ti o baamu awọn ifẹ rẹ dara julọ.
Fi a Reply