• DQ分析是一个先进的数据分析应用程序适用于审查的数据，收集统计数据和确定可能的问题。

    该工具的令人印象深刻的一个清洁和简单的设计，使其更易于进行业务管理人员，以发现其职能。 Explorer类似的小组不断轨道的您的所有项目和允许浏览整个内容，而多标签布局提供你选择的工作在不同的任务在相同的时间。

    你可以使用的各种各样的操作数(例如整数、浮动，长串，日期时间、日期和布尔),null值、变量及各种业务和职能(例如，运算逻辑、比较和设置的操作；串，按位和有条件的功能)。

    DQ分析仪提供的可能性，以创建一个文件或数据库表的配置文件。 你可以选择的目标文件系统和编辑文件元数据使用一套先进的功能(例如使用线路和领域的隔板，跳过某些行结束时的文件或行匹配的一个经常表达的)。

    一个数据库连接，可以成立通过给予有关数据库的详细信息的类型(例如Apache德比，HSQL,IBM DB2,MS SQL,ODBC,Oracle,天睿，PostgreSQL)和连接参数(例如主机、港口数量、数据库名称)。

    你可以阅读文件和出口数据以XML或HTML格式的文件。 各种分析工具，可以采用诸如列检查了统计分析和模式的有关信息列(例如数据的类型、价值计算，最低/最大值)，已经分析，基本用于生成简单的统计数据，和频率表示的次数，每个值出现在数据。

    此外，它支持域(确定可能的数据类型中的每一列)、掩模(表示结构的数据，而不是其内容)，分位数(揭示值的数据，发生在指定的时间间隔)，并组的频率(显示的次数，每个非空频率计数是重复)的分析。 先进的分析模块集成在DQ分析，例如初级/外键的业务规则，并依赖性。

    DQ分析赢得额外点，因为它很迅速，并能够分析大记录在一个几分钟。

    计划文件可以用于构建该输入数据以产生所期望的结果。 计划可以创建的通过把步骤到画布上，并链接在一起。 步骤算法的使用进行读取、转化和分析数据。

    更重要的是，你可以调试和运行一个计划，以便找出错误，可能出现在每一步骤。 你可以开放数据文件(TXT或CSV文件)使用内CSV观察者定义的规则的着色和格式。

    最终的判决是，DQ分析是值得考虑，因为它是能够让你一个完整的画面的数据与援助的基本统计数据和模式达的依赖性和规则。 它适用于专业人员和业务管理人员。

  • डीक्यू विश्लेषक है एक उन्नत डेटा की रूपरेखा के लिए उपयुक्त आवेदन की जांच, डेटा संग्रह, सांख्यिकी और पहचान करने के लिए संभव मुद्दों.

    उपकरण के साथ खुश है एक स्वच्छ और सरल डिजाइन यह आसान बनाता है जो व्यापार के प्रबंधकों के लिए खोज करने के लिए अपने कार्यों. एक एक्सप्लोरर की तरह पैनल की पटरियों रहता है अपने सभी परियोजनाओं की अनुमति देता है और आप ब्राउज़ करने के लिए भर में अपनी सामग्री है, जबकि बहु tabbed लेआउट प्रदान करता है, आप काम करने के लिए विकल्प विभिन्न कार्यों पर एक ही समय में.

    आप का उपयोग कर सकते हैं के सभी प्रकार के ऑपरेंड (जैसे पूर्णांक, फ्लोट, लंबे, स्ट्रिंग, दिनांक, दिन, और बूलियन), अशक्त मूल्यों, चर, के रूप में अच्छी तरह के रूप में विविध संचालन और कार्य (जैसे गणित, तार्किक, तुलना और सेट के संचालन; स्ट्रिंग, बिटवाइस और सशर्त कार्य) ।

    डीक्यू विश्लेषक आप संभावना देता है बनाने के लिए एक फ़ाइल या डेटाबेस तालिका प्रोफ़ाइल की पहुंच है. आप का चयन कर सकते हैं लक्ष्य फ़ाइल से आपके सिस्टम और फ़ाइल को संपादित मेटाडाटा का उपयोग कर एक उन्नत सेट की विशेषताएं (उदाहरण के लिए लाइन का उपयोग करें और क्षेत्र विभाजक, छोड़ कुछ लाइनों के अंत में एक फ़ाइल या लाइनों के साथ मिलान के लिए एक नियमित अभिव्यक्ति).

    एक डेटाबेस कनेक्शन स्थापित किया जा सकता है के द्वारा जानकारी देने के बारे में, डेटाबेस के प्रकार (उदाहरण के लिए अपाचे डर्बी, HSQL, आईबीएम DB2, एमएस SQL, ODBC, ओरेकल, Teradata, PostgreSQL) और कनेक्शन पैरामीटर (उदा. होस्ट, पोर्ट संख्या, डेटाबेस का नाम).

    आप पढ़ सकते हैं प्रोफाइल और निर्यात डेटा के लिए एक्सएमएल या HTML फ़ाइल स्वरूप है । सभी प्रकार के विश्लेषण उपकरण नियोजित किया जा सकता है, इस तरह के रूप में स्तंभ के लिए बाहर की जाँच के सांख्यिकीय विश्लेषण और पैटर्न के बारे में जानकारी के साथ कॉलम (उदाहरण के लिए डेटा के प्रकार, मूल्य मायने रखता है, और न्यूनतम/अधिकतम मूल्यों) किया गया है कि profiled, बुनियादी पैदा करने के लिए सरल आँकड़े, और आवृत्ति के लिए दिखा रहा है बार की संख्या प्रत्येक मूल्य में होता है डेटा.

    इसके अलावा, यह समर्थन करता है डोमेन (निर्धारित करता है की संभावना डेटा के प्रकार के प्रत्येक स्तंभ में), मुखौटा (संरचना से पता चलता है डेटा के बजाय अपनी सामग्री), Quantiles (पता चलता है डेटा मूल्यों पर होती है कि निर्दिष्ट अंतराल), और आवृत्ति (प्रदर्शित करता है कि बार की संख्या प्रत्येक गैर-नल आवृत्ति गिनती दोहराया है) के विश्लेषण. उन्नत विश्लेषण मॉड्यूल में एकीकृत कर रहे हैं DQ विश्लेषक, इस तरह के रूप में प्राथमिक/विदेशी कुंजी है, व्यापार के नियमों, और निर्भरता के साथ है ।

    डीक्यू विश्लेषक जीत अतिरिक्त अंक है, क्योंकि यह तेजी से है और विश्लेषण करने में सक्षम बड़े रिकॉर्ड में मिनट के एक जोड़े ।

    योजना फाइलों में इस्तेमाल किया जा सकता है के लिए संरचना में इनपुट डेटा का उत्पादन करने के लिए वांछित परिणाम है । योजनाओं के द्वारा बनाया जा सकता है रखने के कदम पर एक कैनवास और उन्हें एक साथ जोड़ने. कदम कर रहे हैं इस्तेमाल किया एल्गोरिदम पढ़ने के लिए, बदलने के लिए और डेटा का विश्लेषण.

    क्या अधिक है, आप डिबग कर सकते हैं और चलाने के लिए एक योजना प्राप्त करने के क्रम में त्रुटियों प्रकट हो सकता है कि हर कदम पर. आप कर सकते हैं खुला डेटा फ़ाइलें (TXT या CSV फ़ाइलों) का उपयोग कर बनाया सीएसवी दर्शक और के लिए नियमों को परिभाषित रंग और स्वरूपण.

    अंतिम फैसले की है कि DQ विश्लेषक है, सभी के अपने विचार के लायक है, क्योंकि यह सक्षम प्राप्त करने के लिए आप एक पूरी तस्वीर के साथ अपने डेटा की सहायता के बुनियादी आंकड़े और पैटर्न अप करने के लिए निर्भरता और नियमों. यह उपयुक्त है के लिए पेशेवरों और व्यापार के प्रबंधकों के रूप में अच्छी तरह से.

  • DQ Analyzer is an advanced data profiling application suitable for examining data, collecting statistics and identifying possible issues.

    The tool impresses with a clean and straightforward design which makes it easier for business managers to discover its functions. An Explorer-like panel keeps tracks of all your projects and allows you to browse throughout their content, while the multi-tabbed layout offers you the option to work on different tasks at the same time.

    You can make use of all sorts of operands (e.g. INTEGER, FLOAT, LONG, STRING, DATETIME, DAY, and BOOLEAN), null values, variables, as well as diverse operations and functions (e.g. arithmetic, logical, comparison and set operations; string, bitwise and conditional functions).

    DQ Analyzer gives you the possibility to create a file or database table profile. You can select the target file from your system and edit file metadata using an advanced set of features (e.g. use line and field separators, skip certain lines at the end of a file or lines matching a regular expression).

    A database connection can be established by giving details about the database type (e.g. Apache Derby, HSQL, IBM DB2, MS SQL, ODBC, Oracle, Teradata, PostgreSQL) and connection parameters (e.g. host, port number, database name).

    You can read profiles and export data to XML or HTML file format. All sorts of analysis tools can be employed, such as Column for checking out statistical analyses and pattern information about the columns (e.g. data type, value counts, and minimum/maximum values) that have been profiled, Basic for generating simple statistics, and Frequency for showing the number of times each value occurs in data.

    Furthermore, it supports Domain (determines the likely type of data in each column), Mask (shows the structure of data rather than its content), Quantiles (reveals data values that occur at designated intervals), and Group Frequency (displays the number of times that each non-null frequency count is repeated) analysis. Advanced analysis modules are integrated in DQ Analyzer, such as Primary/Foreign Keys, Business Rules, and Dependency.

    DQ Analyzer wins extra points because it’s speedy and able to analyze large records in a couple of minutes.

    Plan files can be used for structuring the input data in order to produce the desired outcome. Plans can be created by placing steps onto a canvas and linking them together. Steps are algorithms used for reading, transforming and analyzing data.

    What’s more, you can debug and run a plan in order to find out errors that may appear at each step. You can open data files (TXT or CSV files) using the built-in CSV viewer and define rules for coloring and formatting.

    The final verdict is that DQ Analyzer is all worthy of your consideration because it is able to get you a complete picture of your data with the aid of basic statistics and patterns up to dependencies and rules. It is suitable for professionals and business managers as well.