Orange是一个基于组件的可视化编程软件包，用于数据 -0/、机器学习、/和。具有可视化编程前端，可用于探索性数据分析与交互-3可视化，数据Analyst s数据Analysis流程Yes:数据Acquisition数据Storage数据Extraction/123，4.数据挖掘数据挖掘是数据面对海量价值提炼的关键。
1，RapidMinerRapidMiner是一个数据科学软件平台，它为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供了一个集成的环境。是领先的数据 挖掘开源系统之一。程序完全是用Java编程语言编写的。该程序为用户提供了尝试大量任意嵌套操作符的选项，这些操作符在XML文件中有详细说明，可以通过RapidMiner的图形用户界面来构建。
具有可视化编程前端，可用于探索性数据分析与交互-3可视化。Orange是一个基于组件的可视化编程软件包，用于数据 -0/、机器学习、/和。Orange组件被称为窗口组件，它涵盖的范围很广:从简单的数据 可视化、子集选择和预处理，到学习算法和预测建模的评估。Orange的可视化编程是通过接口完成的，其中work 流程是通过连接预定义的或用户设计的窗口组件创建的，高级用户可以使用Orange作为Python库来操纵数据和更改窗口组件。
在学习-3挖掘之前，我们要了解以下几点:数据 挖掘目前国内不流行的，就像屠龙这种技能。数据前期准备通常占整个-3挖掘项目工作量的70%左右。数据 挖掘它是统计学、数据数据库和机器学习的结合，并不是什么新技术。数据 挖掘技术更适合业务人员学习(比技术人员学习业务效率更高)数据 挖掘它适合传统BI(报表、OLAP等)的领域。)无法支持。
如果你觉得以上内容可以接受，那就继续读下去。学习一门技术要贴近行业，没有行业背景的技术就像空中楼阁。技术的发展，尤其是计算机领域的发展，广阔而迅速(十年前设计网页就可以成立公司)，大多数人没有精力和时间去全面掌握所有的技术细节。但是，技术与行业结合后，可以独立。一方面有利于抓住用户的痛点和刚性需求。另一方面可以积累行业经验，用互联网思维跨界让你更容易成功。
