十個(gè)2023年最流行的數(shù)據(jù)科學(xué)開源工具

作者：學(xué)研君 2023-10-17 18:07:36

PostHog是一款產(chǎn)品分析領(lǐng)域的開源工具，使企業(yè)能夠跟蹤用戶行為以提升產(chǎn)品體驗(yàn)。使用PostHog，數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師無需編寫SQL查詢，就能夠快速獲取數(shù)據(jù)。它包含數(shù)據(jù)面板、趨勢分析、漏斗分析、會(huì)話記錄等功能。

簡介

數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，由于數(shù)據(jù)以指數(shù)級速度增長，數(shù)據(jù)科學(xué)家從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值、進(jìn)行分析的挑戰(zhàn)越來越高。此時(shí)，必須使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，挖掘、清洗、規(guī)整和可視化數(shù)據(jù)。

本文從眾多的數(shù)據(jù)科學(xué)工具中整理了一組開源工具，因?yàn)殚_源工具擁有低成本、靈活性和高透明度的特點(diǎn)。

1. KNIME

【KNIME】：https://www.knime.com/

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KNIME是一款免費(fèi)開源的工具，可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、可視化和部署，幾乎不需要編程。它具有以下特點(diǎn)：

基于圖形用戶界面的數(shù)據(jù)預(yù)處理和流水線操作，可使不同技術(shù)背景的用戶輕松完成復(fù)雜任務(wù)。
和正在使用的管道和系統(tǒng)進(jìn)行無縫集成。
KNIME的模塊化方法可使用戶根據(jù)需求自定義工作流程。

2. Weka

【W(wǎng)eka】：https://www.weka.io/

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Weka是一款經(jīng)典的開源工具，支持預(yù)處理數(shù)據(jù)、構(gòu)建和測試機(jī)器學(xué)習(xí)模型，還行使用圖形界面對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。盡管出現(xiàn)了很長時(shí)間，但由于其適應(yīng)性強(qiáng)，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(yōu)勢如下所示：

Weka不僅適用于數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員，還是優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)平臺(tái)。
大大提高創(chuàng)建數(shù)據(jù)管道的效率。
無需調(diào)整，即可支持高I/O、低延遲、小文件和混合任務(wù)，且性能強(qiáng)大。

3. Apache Spark

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

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Apache Spark是一個(gè)著名的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，可提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，是廣泛使用的可擴(kuò)展計(jì)算引擎。此外，Spark還具有極快的數(shù)據(jù)處理能力。用戶可以輕松連接到不同的數(shù)據(jù)源，不必?fù)?dān)心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的位置。Spark的缺點(diǎn)是它需要大量的內(nèi)存。Spark的特點(diǎn)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(tǒng)一的處理引擎處理任務(wù)。
一站式解決方案，可用于批處理、實(shí)時(shí)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)。

4. RapidMiner

【RapidMiner】：https://rapidminer.com/

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RapidMiner功能強(qiáng)大，在完整數(shù)據(jù)科學(xué)周期的不同階段，從數(shù)據(jù)建模和分析到數(shù)據(jù)部署和監(jiān)控，都能派上用場。它提供了可視化的工作流程設(shè)計(jì)，消除了繁瑣的編碼需求。RapidMiner還可以從零開始構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)科學(xué)管道和算法。RapidMiner強(qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能能協(xié)助用戶清洗數(shù)據(jù)。RapidMiner的特點(diǎn)如下所示：

通過提供可視化和直觀的界面簡化數(shù)據(jù)科學(xué)流程。
RapidMiner的連接器簡化了使數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，發(fā)現(xiàn)隱藏的聯(lián)系。它能識(shí)別數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相互關(guān)系。它由預(yù)配置的圖形算法和自動(dòng)化程序組成，能快速展示圖形分析的價(jià)值。它在社交網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)和其他關(guān)聯(lián)關(guān)系重要的場景中特別有用。以下是它的一些額外優(yōu)勢：

通過65種豐富的圖形算法改進(jìn)預(yù)測。
使用30多個(gè)連接器和插件實(shí)現(xiàn)無縫集成數(shù)據(jù)生態(tài)。
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(shù)據(jù)可視化軟件包。它基于圖形語法構(gòu)建，并提供自定義的創(chuàng)作空間。即使是默認(rèn)的配色方案效果也很好。ggplot2利用不同方法為可視化添加細(xì)節(jié)。雖然它具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化能力，但處理復(fù)雜圖形可能要用到繁瑣的語法，需要注意。ggplot2的特點(diǎn)如下：

將圖形保存為對象，從而不需要重復(fù)大量代碼就可以創(chuàng)建不同版本的圖形。
ggplot2提供了統(tǒng)一的解決方案，而無需在多個(gè)平臺(tái)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(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔（Data-Driven Documents）的簡稱。它是一個(gè)功能強(qiáng)大的開源JavaScript庫，通過DOM操作技術(shù)能夠創(chuàng)建令人驚嘆的可視化效果。它創(chuàng)建的可交互式可視化能夠?qū)?shù)據(jù)的變化做出響應(yīng)。然而，對于不熟悉JavaScript的用戶，D3.js不容易上手。D3.js的特點(diǎn)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(huì)影響Web應(yīng)用程序的性能。
符合當(dāng)前的Web標(biāo)準(zhǔn)，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(gè)拖放式的數(shù)據(jù)探索工具，適用于專業(yè)用戶和普通用戶。它簡化了分析和可視化數(shù)據(jù)的過程。Metabase直觀的界面使用戶能創(chuàng)建交互式面板、報(bào)告和可視化效果。它在企業(yè)中越來越受歡迎。它還提供了其他一些優(yōu)勢，包括：

用簡單語言查詢替代復(fù)雜的SQL查詢。
支持協(xié)作。
支持超過20種數(shù)據(jù)源，使用戶能夠連接到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)質(zhì)量工具，使你能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查并高效監(jiān)控任何違規(guī)行為。通過為數(shù)據(jù)定義一些期望或規(guī)則，然后根據(jù)這些規(guī)則監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。它還提供數(shù)據(jù)分析工具，加速數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)過程。Great Expectations的主要優(yōu)勢如下：