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十个2023年最流行的数据科学开源工具

来源：责编：时间：2023-10-18 09:19:03 202观看

导读简介数据科学已经渗透到各行各业，由于数据以指数级速度增长，数据科学家从数据中挖掘价值、进行分析的挑战越来越高。此时，必须使用相应的数据科学工具，挖掘、清洗、规整和可视化数据。本文从众多的数据科学工具中整理了一

简介

数据科学已经渗透到各行各业，由于数据以指数级速度增长，数据科学家从数据中挖掘价值、进行分析的挑战越来越高。此时，必须使用相应的数据科学工具，挖掘、清洗、规整和可视化数据。

本文从众多的数据科学工具中整理了一组开源工具，因为开源工具拥有低成本、灵活性和高透明度的特点。

1. KNIME

【KNIME】：https://www.knime.com/

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KNIME是一款免费开源的工具，可进行数据分析、可视化和部署，几乎不需要编程。它具有以下特点：

基于图形用户界面的数据预处理和流水线操作，可使不同技术背景的用户轻松完成复杂任务。
和正在使用的管道和系统进行无缝集成。
KNIME的模块化方法可使用户根据需求自定义工作流程。

2. Weka

【Weka】：https://www.weka.io/

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Weka是一款经典的开源工具，支持预处理数据、构建和测试机器学习模型，还行使用图形界面对数据进行可视化。尽管出现了很长时间，但由于其适应性强，能处理不同模型，因此仍然很流行。Weka支持多种语言，包括R、Python、Spark、scikit-learn等，使用非常方便和可靠。Weka的优势如下所示：

Weka不仅适用于数据科学从业人员，还是优秀的机器学习教学平台。
大大提高创建数据管道的效率。
无需调整，即可支持高I/O、低延迟、小文件和混合任务，且性能强大。

3. Apache Spark

【Apache Spark】：https://spark.apache.org/

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Apache Spark是一个著名的数据科学工具，可提供实时数据分析，是广泛使用的可扩展计算引擎。此外，Spark还具有极快的数据处理能力。用户可以轻松连接到不同的数据源，不必担心数据存储的位置。Spark的缺点是它需要大量的内存。Spark的特点如下所示：

易于使用，提供了简单的编程模型，支持多种编程语言。
可以用统一的处理引擎处理任务。
一站式解决方案，可用于批处理、实时计算和机器学习。

4. RapidMiner

【RapidMiner】：https://rapidminer.com/

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RapidMiner功能强大，在完整数据科学周期的不同阶段，从数据建模和分析到数据部署和监控，都能派上用场。它提供了可视化的工作流程设计，消除了繁琐的编码需求。RapidMiner还可以从零开始构建自定义数据科学管道和算法。RapidMiner强大的数据预处理功能能协助用户清洗数据。RapidMiner的特点如下所示：

通过提供可视化和直观的界面简化数据科学流程。
RapidMiner的连接器简化了使数据集成。

5. Neo4j Graph Data Science

【Neo4j Graph Data Science】：https://neo4j.com/product/graph-data-science/

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Neo4j Graph Data Science是一种解决方案，用于分析数据之间的复杂关系，发现隐藏的联系。它能识别数据点之间的相互关系。它由预配置的图形算法和自动化程序组成，能快速展示图形分析的价值。它在社交网络分析、推荐系统和其他关联关系重要的场景中特别有用。以下是它的一些额外优势：

通过65种丰富的图形算法改进预测。
使用30多个连接器和插件实现无缝集成数据生态。
支持快速部署。

6. ggplot2

【ggplot2】：https://ggplot2.tidyverse.org/

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ggplot2是R语言中一款出色的数据可视化软件包。它基于图形语法构建，并提供自定义的创作空间。即使是默认的配色方案效果也很好。ggplot2利用不同方法为可视化添加细节。虽然它具有强大的数据可视化能力，但处理复杂图形可能要用到繁琐的语法，需要注意。ggplot2的特点如下：

将图形保存为对象，从而不需要重复大量代码就可以创建不同版本的图形。
ggplot2提供了统一的解决方案，而无需在多个平台之间切换。
提供丰富的资源和文档，可帮助你入门。

7. D3.js

【D3.js】：https://d3js.org/

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D3是数据驱动文档（Data-Driven Documents）的简称。它是一个功能强大的开源JavaScript库，通过DOM操作技术能够创建令人惊叹的可视化效果。它创建的可交互式可视化能够对数据的变化做出响应。然而，对于不熟悉JavaScript的用户，D3.js不容易上手。D3.js的特点如下所示：

提供丰富的模块和API，可定制程度高。
足够轻巧，不会影响Web应用程序的性能。
符合当前的Web标准，并且可以轻松与其他库集成。

8. Metabase

【Metabase】：https://www.metabase.com/

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Metabase是一个拖放式的数据探索工具，适用于专业用户和普通用户。它简化了分析和可视化数据的过程。Metabase直观的界面使用户能创建交互式面板、报告和可视化效果。它在企业中越来越受欢迎。它还提供了其他一些优势，包括：

用简单语言查询替代复杂的SQL查询。
支持协作。
支持超过20种数据源，使用户能够连接到数据库、电子表格和API。

9. Great Expectations

【Great Expectations】：https://greatexpectations.io/

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Great Expectations是一款数据质量工具，使你能够对数据进行检查并高效监控任何违规行为。通过为数据定义一些期望或规则，然后根据这些规则监控数据。它还提供数据分析工具，加速数据发现过程。Great Expectations的主要优势如下：

为数据生成详细的文档。
与不同的数据管道和工作流无缝集成。
支持自动化测试，以便在流程的早期检测到问题或偏差。

10. PostHog

【PostHog】：https://posthog.com/

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PostHog是一款产品分析领域的开源工具，使企业能够跟踪用户行为以提升产品体验。使用PostHog，数据科学家和工程师无需编写SQL查询，就能够快速获取数据。它包含数据面板、趋势分析、漏斗分析、会话记录等功能。以下是PostHog的关键特点：

通过A/B测试功提供实验平台。
支持与数据仓库无缝集成，用于导入和导出数据。
通过采集会话、控制台日志和网络监控，提供对用户与产品交互情况的深入理解。

本文链接：//www.dmpip.com//www.dmpip.com/showinfo-26-13851-0.html十个2023年最流行的数据科学开源工具

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