Deductor Academic

Описание

Аналитическая платформа (Data Warehouse, OLAP, Data Mining) Аналитическая платформа Deductor реализует практически все современные подходы к анализу структурированной табличной информации: хранилища данных (Data Warehouse), многомерный анализ (OLAP), добыча данных (Data Mining), обнаружение знаний в базах данных (Knowledge Discovery in Databases). Система поддерживает работу с текстовыми файлами. Содержит полный набор инструментов очистки, трансформации данных и построения моделей: деревья решений, ассоциативные правила, нейронные сети и прочее.

В Deductor 5.1 было внесено значительное количество изменений, позволяющих повысить практическую отдачу от применения аналитической платформы. Были улучшены существующие и добавлены новые механизмы визуализации и обработки, но основные изменения коснулись возможностей интеграции, а также способности обрабатывать большие объемы данных.
Deductor 5 выпускается в 3-х вариантах: Academic, Professional и Enterprise, ориентированных на различные категории пользователей.

Основные изменения в новой версии:
— Новая версия хранилища данных Deductor Warehouse: поддержка схемы «снежинка», прозрачная поддержка в качестве платформы хранилища данных СУБД Oracle, MS SQL и Firebird;
— Поддержка концепции виртуальных хранилищ данных: настройка семантического слоя к любой реляционной базе данных, многомерное представление табличной информации из учетных систем, единый с Deductor Warehouse унифицированный интерфейс работы;
— Новое OLAP ядро: улучшенный интерфейс, высокая производительность при обработке больших объемов данных, экономное расходование оперативной памяти, новые возможности фильтрации, сортировки, группировки, возможность отображения одновременно множества способов агрегации и их вариантов отображения;
— Расширенные механизмы интеграции: работа в режиме OLE сервера, унифицированный мастер подключений ко всем серверам, автоматические оповещения по e-mail и отправка результатов обработки по электронной почте, улучшенные механизмы экспорта таблиц и диаграмм, передача параметров обработки в командной строке;
— Новые механизмы обработки: логистическая регрессия, слияние данных из разнородных источников;
— Улучшенная визуализация данных: удобное табличное отображение данных, ROC-анализ, таблица корреляции, коэффициенты корреляции, дубликаты и противоречия.