Orange，可以拖拉拽的Python数据挖掘软件，强烈推荐~

Python是数据挖掘的核心编程语言，但一般门槛较高，你得掌握pandas、numpy、sklearn、keras等复杂的数据处理和机器学习框架，才能写一些数据挖掘算法，因此让不少人望而却步。

最近尝试用了Python中一个支持拖拉拽的数据挖掘工具Orange，通过图形化工作流的形式来处理分析数据，类似最近流行的coze工作流。

Orange是一个开源的数据挖掘和机器学习工具，能免费用。

它可以构建数据算法，还可以处理数据，生成可视化图表，而且支持运行Python脚本，且以直观的用户界面和强大的数据分析功能而名声大噪。

这个数据工具有丰富的组件可以使用，像数据IO、数据转换、数据可视化、机器学习算法、模型评估等，不需要额外写代码，拿来即用，参数也是可视化调整。

比如只需要简单的拖拽处理便可以对数据进行聚类处理，并且生成可视化图表。

Orange因为是图形化界面，所以入门简单，不仅适合数据分析的新手，其实也适用于有经验的大佬。

Orange核心功能有以下几个：

• 数据导入导出：支持各种格式数据导入导出、连接数据库、数据预览、数据基础信息展示等。

• 数据预处理：支持数据转化、分组、拼接、过滤、排序、创建新变量、离散化等各种预处理。

• 数据可视化：支持主要的图表如散点图、折线图、箱线图、直方图等多种数据可视化图表。

• 机器学习：支持主流的的无监督和监督学习算法，如聚类、分类、回归等。

• 特征选择和评估：支持特征选择和模型评估，以优化模型性能。

在orange中运行Python脚本，有专门组件可以使用。

Orange安装使用方法主要有两种，一种是直接下载exe软件，安装到本地使用。

公众号后台回复：挖掘，可以直接获取安装软件。

另一种是在Python中使用pip安装，然后在命令行打开使用，下面详细讲下。

1. 启动Orange：安装完成后，通过命令行输入orange-canvas启动Orange的图形界面。

2. 数据加载：打开Orange后，拖拽“File”组件到工作区，加载数据集，支持多种数据格式，建议csv。

3. 数据预处理：使用相应的预处理组件对数据进行清洗和准备，比如数据列筛选。

4. 构建模型：选择合适的机器学习算法组件，如决策树、SVM等，构建模型。

5. 模型评估：接下来评估组件，如交叉验证、混淆矩阵等，评估模型性能。

6. 结果可视化：根据需求绘制图表，如散点图、折线图等，这样可以展示分析结果。

总的来说，Orange比较适合编程新手，或者想节省时间的分析人员，它适用于数据挖掘、数据分析、统计分析、机器学习等多个领域，如果使用熟练，一点不亚于Python编程。

以下是Orange一些算法和可视化使用示例，供参考：