orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件包。其功能友好、功能强大、速度快、多功能的可视化编程前端，用于浏览数据分析和可视化。它与python绑定用于脚本开发。它包含了一套完整的数据预处理组件，提供了数据统计、转换、建模、模式评估和探索等功能。基于c语言和python语言，采用跨平台qt框架开发了图形库。
orange是一款开源的数据挖掘和机器学习软件。
orange是一款基于组件的数据挖掘软件。它包括一系列的数据可视化、探测、预处理和建模技术。
碰巧我从事数据分析已经10多年了，我对它了解一点，谈一些浅薄的看法：
1。首先，你需要掌握统计学、概率论等基本知识。你不需要太高深就可以掌握常用的基本理论。数据挖掘要掌握更多的理论知识，如高等数学、线性代数等
2。建议从简单的数据分析入手，奠定基础，熟悉3。数据挖掘不同于分析。数据分析侧重于统计、图表、可视化和少量数据。数据挖掘侧重于算法和模型，这需要深厚的代码技巧。为了编写代码，python是一个必要的工具
4。推荐两本书介绍：如何做一名数据分析师，如何根据分析做一名实数分析师，如何成为一名数据挖掘工程师
数据挖掘要达到这么高的地位并不容易，因为数据挖掘本身不容易学，而且涉及面广，所以要求相对较高。
让我谈谈我的三个个人想法。
首先，如果你想学好数据挖掘数学，这是不可避免的。统计学，概率论等等，如果你想发展到更高的水平，你必须学好它们。
其次，在数据挖掘的过程中，我们需要用到很多机器学习算法。因此，我们必须对这些算法有一个透彻的了解，必须对算法的原理有一个很好的理解。我们可以使用自己的代码来实现它，甚至转换算法，以便更好地应用到我们自己的场景中。
第三，实现以上两点并不容易。因此，我们应该树立目标，坚持每天学习。例如，我们应该坚持每天学习几个小时，练习几个小时。只有通过实战和实践，才能帮助大家更好地理解和应用算法。加油，祝你成功。
