簡介

數據科學已經滲透到各行各業，由于數據以指數級速度增長，數據科學家從數據中挖掘價值、進行分析的挑戰越來越高。此時，必須使用相應的數據科學工具，挖掘、清洗、規整和可視化數據。

本文從眾多的數據科學工具中整理了一組開源工具，因為開源工具擁有低成本、靈活性和高透明度的特點。

1. KNIME

【KNIME】：https://www.knime.com/

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KNIME是一款免費開源的工具，可進行數據分析、可視化和部署，幾乎不需要編程。它具有以下特點：

• 基于圖形用戶界面的數據預處理和流水線操作，可使不同技術背景的用戶輕松完成復雜任務。
• 和正在使用的管道和系統進行無縫集成。
• KNIME的模塊化方法可使用戶根據需求自定義工作流程。

2. Weka

【Weka】：https://www.weka.io/

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Weka是一款經典的開源工具，支持預處理數據、構建和測試機器學習模型，還行使用圖形界面對數據進行可視化。盡管出現了很長時間，但由于其適應性強，能處理不同模型，因此仍然很流行。Weka支持多種語言，包括R、Python、Spark、scikit-learn等，使用非常方便和可靠。Weka的優勢如下所示：

• Weka不僅適用于數據科學從業人員，還是優秀的機器學習教學平臺。
• 大大提高創建數據管道的效率。
• 無需調整，即可支持高I/O、低延遲、小文件和混合任務，且性能強大。

3. Apache Spark

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

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Apache Spark是一個著名的數據科學工具，可提供實時數據分析，是廣泛使用的可擴展計算引擎。此外，Spark還具有極快的數據處理能力。用戶可以輕松連接到不同的數據源，不必擔心數據存儲的位置。Spark的缺點是它需要大量的內存。Spark的特點如下所示：

• 易于使用，提供了簡單的編程模型，支持多種編程語言。
• 可以用統一的處理引擎處理任務。
• 一站式解決方案，可用于批處理、實時計算和機器學習。

4. RapidMiner

【RapidMiner】：https://rapidminer.com/

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RapidMiner功能強大，在完整數據科學周期的不同階段，從數據建模和分析到數據部署和監控，都能派上用場。它提供了可視化的工作流程設計，消除了繁瑣的編碼需求。RapidMiner還可以從零開始構建自定義數據科學管道和算法。RapidMiner強大的數據預處理功能能協助用戶清洗數據。RapidMiner的特點如下所示：

• 通過提供可視化和直觀的界面簡化數據科學流程。
• RapidMiner的連接器簡化了使數據集成。

5. Neo4j Graph Data Science

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

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Neo4j Graph Data Science是一種解決方案，用于分析數據之間的復雜關系，發現隱藏的聯系。它能識別數據點之間的相互關系。它由預配置的圖形算法和自動化程序組成，能快速展示圖形分析的價值。它在社交網絡分析、推薦系統和其他關聯關系重要的場景中特別有用。以下是它的一些額外優勢：

• 通過65種豐富的圖形算法改進預測。
• 使用30多個連接器和插件實現無縫集成數據生態。
• 支持快速部署。

6. ggplot2

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

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ggplot2是R語言中一款出色的數據可視化軟件包。它基于圖形語法構建，并提供自定義的創作空間。即使是默認的配色方案效果也很好。ggplot2利用不同方法為可視化添加細節。雖然它具有強大的數據可視化能力，但處理復雜圖形可能要用到繁瑣的語法，需要注意。ggplot2的特點如下：

• 將圖形保存為對象，從而不需要重復大量代碼就可以創建不同版本的圖形。
• ggplot2提供了統一的解決方案，而無需在多個平臺之間切換。
• 提供豐富的資源和文檔，可幫助你入門。

7. D3.js

【D3.js】：https://d3js.org/

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D3是數據驅動文檔（Data-Driven Documents）的簡稱。它是一個功能強大的開源JavaScript庫，通過DOM操作技術能夠創建令人驚嘆的可視化效果。它創建的可交互式可視化能夠對數據的變化做出響應。然而，對于不熟悉JavaScript的用戶，D3.js不容易上手。D3.js的特點如下所示：

• 提供豐富的模塊和API，可定制程度高。
• 足夠輕巧，不會影響Web應用程序的性能。
• 符合當前的Web標準，并且可以輕松與其他庫集成。

8. Metabase

【Metabase】：https://www.metabase.com/

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Metabase是一個拖放式的數據探索工具，適用于專業用戶和普通用戶。它簡化了分析和可視化數據的過程。Metabase直觀的界面使用戶能創建交互式面板、報告和可視化效果。它在企業中越來越受歡迎。它還提供了其他一些優勢，包括：

• 用簡單語言查詢替代復雜的SQL查詢。
• 支持協作。
• 支持超過20種數據源，使用戶能夠連接到數據庫、電子表格和API。

9. Great Expectations

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

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Great Expectations是一款數據質量工具，使你能夠對數據進行檢查并高效監控任何違規行為。通過為數據定義一些期望或規則，然后根據這些規則監控數據。它還提供數據分析工具，加速數據發現過程。Great Expectations的主要優勢如下：

• 為數據生成詳細的文檔。
• 與不同的數據管道和工作流無縫集成。
• 支持自動化測試，以便在流程的早期檢測到問題或偏差。

10. PostHog

【PostHog】：https://posthog.com/

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PostHog是一款產品分析領域的開源工具，使企業能夠跟蹤用戶行為以提升產品體驗。使用PostHog，數據科學家和工程師無需編寫SQL查詢，就能夠快速獲取數據。它包含數據面板、趨勢分析、漏斗分析、會話記錄等功能。以下是PostHog的關鍵特點：

• 通過A/B測試功提供實驗平臺。
• 支持與數據倉庫無縫集成，用于導入和導出數據。
• 通過采集會話、控制臺日志和網絡監控，提供對用戶與產品交互情況的深入理解。