6月iOS設備性能榜：M2穩居榜首 A系列只能等一手3nm來救
沒有新品發布，自然iOS設備性能榜的上榜設備就沒有什么更替，僅僅只有跑分變化而產生的排名變動，畢竟蘋果新品的發布節奏就是這樣的，一年下來也就幾個移動端新品，不會像安卓廠商，一
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。
【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：
【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：
【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：
【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：
【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：
【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：
【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：
【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：
【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：
【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：
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-13851-0.html十個2023年最流行的數據科學開源工具
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