MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库,由C++语言编写,其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案,最大的特点在于它支持的查询语言非常强大,局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点。
02Cassandra——是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,具有模式灵活、多数据中心识别,可扩展性强等特点 。
03Hadoop HBASE——采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上。
04Couchbase——是一个集群化的、基于文档的数据库系统,它使用一个缓存层来提供非常快的数据访问,将大部分数据都存储在 RAM 中。
05Neo4j——是面向网络的数据库。也就是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但它将结构化数据存储在网络上而不是在表中。
数据挖掘,又称为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤,是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。
其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征,欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。
在本文中,贵阳电脑培训http://www.kmbdqn.cn/整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。
1、WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3、OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。
它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。
其由C++和Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、KnimeKNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。
5、jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。
Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。
该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、ApacheMahoutApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在Apache在许可下免费使用。
该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。
Mahout包含许多实现,包括集群、分类、CP和进化程序。
此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中。
7、ELKIELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。
ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。
可以用来寻找离群点。
Azure Data Studio是一种跨平台数据库工具,适用于在Windows,MacOS和Linux上使用Microsoft系列内部部署和云数据平台的数据专业人员。此前已发布预览版名称 SQL Operations Studio 下,Azure Data Studio 提供了与 IntelliSense、 代码段、 源代码管理集成和集成的终端的现代编辑器体验。 它在设计时考虑了数据平台用户,内置了查询结果集和可自定义的仪表板。Github仓库:
官网介绍:
目前官方支持的数据库有SQL Server、Azure SQL 数据库服务器、Azure SQL 数据仓库和pgsql(PostgresSql),其中pgsql是通过插件的方式来实现的。
笔者这里只介绍SQLServer和pgSql的连接和使用,其它的请参考官方文档,文档中详细介绍了各种强大的功能,我这里只是通过截图的方式大致的演示下。下载和安装就不说了,可以到官网下载或者github上下载
安装好后,打开,点击第一个服务器栏
在右侧d出面板填入你的数据库连接信息,其中上半部分是已经保存的连接,下面是编辑或者添加连接:
其中还有一些高级的配置,暂时用不到
设置好连接后,点击Connect按钮进行连接,连接成功左边服务器列表就会出现,下面截图是我设置好的本地SQL Server和PgSql
选择刚刚创建的数据库
PostgresSql连接需要安装一个PostgresSql扩展,,目前扩展还是技术预览版,但已经可以使用了,记得安装完扩展后重启下工具
后续连接和SQLServer类似就不在介绍了。
这块的功能和SSMS类似
数据导出支持Excel、Json和Xml
你可以根据当前查询的数据来生成各种不同的图表,方便数据专业人员进行数据分析,下面是一些图表的截图,感觉还不错,对专业的数据分析人员还是很有用的
这块功能和Visual Studio Code一样,就不在详细介绍了
扩展安装也是和VSCode类似,但是有些扩展可能需要离线安装,目前扩展还不是丰富,但是已经有很多不错的插件了
主题切换都是延续了VSCode类似的用法,目前扩展中已经有几款比较不错的主题了,你刚刚打开的软件是自带的主题,我上面已经用上了下载好的主题
切换主题也是一样的
笔者只是大致的试用体验了一下,总体来说是非常实用的,跨平台而且功能丰富,界面美观以及不错的数据分析功能,强大的可扩展性(官方提供了自己创建扩展的方法,等应用扩展商店的扩展扩展丰富之后,肯定会让它更加的强大)!
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