Orange
Orange
★4
软件描述
Orange 是一个开源的跨平台数据挖掘与机器学习套件。它以直观的可视化编程方式，将数据分析方法与交互式可视化技术结合，形成强大的工作流程。
官方网站
访问软件的官方网站了解更多信息
官方认证
orange.biolab.si
安全链接HTTPS
什么是 Orange?
Orange 是一个开源的跨平台数据挖掘与机器学习套件。它采用直观的可视化编程方式，将数据分析与交互式可视化方法结合，形成强大的工作流程。可视化编程使非程序员用户也能轻松管理、预处理、探索和建模数据。凭借丰富的功能，该软件可让新手和专家用户更轻松地进行数据挖掘和机器学习。
🔄 替代方案
15 个选择
ELKI
ELKI：“支持索引结构的KDD应用开发环境”，是一个用Java编写的数据挖掘算法开发框架。它包含大量常用的数据挖掘算法、距离函数和索引结构。
KNIME
★4
Knime 是一款名为“康斯坦茨信息挖掘者”的 Java 开源跨平台应用程序，广泛用于数据挖掘、数据分析和优化。可单独下载核心应用（Knime Desktop），或整个 SDK...
AdvancedMiner
支持数据处理、数据挖掘模型构建、高级数据分析和报告生成等全过程任务的分析软件套件。
QIWare
QIWare 是一种敏捷分析解决方案，提供完整功能套件，支持端到端的数据挖掘流程。简化数据准备和建模，提升业务生产力，减少人为错误，并显著提高易用性。
WEKA
★4
Weka 是一个用于数据挖掘任务的机器学习算法集合，自带图形用户界面。
Enso
Enso（前身为Luna Studio）是一种可视化与文本式相结合的函数式编程语言及开发环境，代码与视觉表示可并行工作。当代码发生变化时，视觉图谱会同步更新，反之亦然。
KEEL
KEEL 是一个开源（GPLv3）Java 软件工具，用于评估进化算法在数据挖掘问题中的应用，包括回归、分类、聚类、模式挖掘等。它包含大量经典的知识提取算法、预处理方法……
