Baixe Orange para Windows: um guia para mineração e visualização de dados
Mineração e visualização de dados são habilidades essenciais para quem deseja explorar, analisar e entender conjuntos de dados grandes e complexos. Seja você um estudante, um pesquisador, um professor ou um profissional, você precisa de uma ferramenta poderosa e fácil de usar que possa ajudá-lo a realizar análises e visualizações de dados com facilidade e eficiência. É aí que entra a Laranja.
download orange for windows
O que é Orange e por que você deve usá-lo
Orange é um software de código aberto que fornece uma plataforma abrangente para mineração e visualização de dados. Ele foi projetado para ser simples, intuitivo e divertido de usar, além de oferecer um rico conjunto de recursos e funcionalidades. Com a Orange, você pode:
Recursos e benefícios da laranja
Crie fluxos de trabalho de análise de dados visualmente, com uma grande e diversificada caixa de ferramentas de widgets que cobrem vários aspectos de processamento de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados.
Explore distribuições estatísticas, gráficos de caixa, gráficos de dispersão, árvores de decisão, agrupamento hierárquico, mapas de calor, dimensionamento multidimensional, projeções lineares e muito mais.
Realize tarefas de processamento de linguagem natural, mineração de texto, análise de rede, mineração frequente de conjuntos de itens, mineração de regras de associação, bioinformática e biologia molecular com vários complementos e extensões.
Aprenda conceitos e técnicas de ciência de dados com tutoriais interativos, exemplos, documentação e vídeos.
Ministre cursos de ciência de dados com widgets e fluxos de trabalho especialmente projetados que ilustram os princípios e métodos de mineração de dados.
Suplementos e extensões laranja
O Orange pode ser estendido com vários complementos que fornecem widgets e funcionalidades adicionais para domínios ou tarefas específicas. Alguns dos complementos mais populares são:
Texto: para processamento de linguagem natural e mineração de texto.
Rede: para análise e visualização de rede.
Associar: para mineração frequente de conjuntos de itens e mineração de regras de associação.
Bioinformática: para análise de expressão gênica, análise de expressão diferencial, análise de enriquecimento, etc.
Célula única: para análise de sequenciamento de RNA de célula única.
Como baixar e instalar Orange para Windows
Se você estiver interessado em usar o Orange para mineração e visualização de dados em seu computador com Windows, primeiro você precisa baixá-lo e instalá-lo. Aqui estão os passos que você precisa seguir:
opções de download
Você tem duas opções principais para baixar Orange para Windows:
Um pacote universal que contém tudo o que você precisa para executar o Orange, incluindo Python e todos os pacotes necessários. Esta é a opção mais fácil se você não tiver o Python instalado em seu computador ou se quiser evitar problemas de compatibilidade. Você pode baixar a versão mais recente do pacote em .
Um pacote Anaconda que permite instalar o Orange usando a distribuição Anaconda do Python. Essa é uma boa opção se você já tiver o Anaconda instalado em seu computador ou se quiser usar outros pacotes Python junto com o Orange. Você pode instalar o Orange do Anaconda adicionando conda-forge à lista de canais dos quais você pode instalar pacotes e, em seguida, executando o comando conda install orange3.
Etapas de instalação
Depois de baixar sua opção preferida, você precisa instalá-la em seu computador. As etapas de instalação são diferentes dependendo da opção escolhida:
Se você baixou o pacote universal, basta clicar duas vezes no arquivo baixado e seguir as instruções na tela. O assistente de instalação irá guiá-lo através do processo de escolha do local de instalação, criação de atalhos, etc.
Se você instalou o Orange do Anaconda, não precisa fazer mais nada. Você pode iniciar o Orange no Anaconda Navigator ou na linha de comando digitando tela laranja.
Como usar o Orange para análise e visualização de dados
Agora que você instalou o Orange em seu computador com Windows, está pronto para usá-lo para análise e visualização de dados.Aqui estão alguns dos passos básicos que você precisa seguir:
Carregando dados
Para começar a trabalhar com o Orange, você precisa carregar alguns dados nele. Você pode fazer isso de várias maneiras:
Use o widget Arquivo para carregar dados de vários formatos de arquivo, como CSV, Excel, TSV, etc.
Use o widget Data Table para visualizar e editar os dados em uma interface semelhante a uma planilha.
Use o widget Tabela SQL para conectar-se a um banco de dados e consultar dados dele.
Use o widget Conjuntos de dados para escolher entre uma coleção de conjuntos de dados pré-carregados que acompanham o Orange.
Use o widget Importar documentos para carregar documentos de texto de uma pasta ou URL.
Criação de fluxos de trabalho
Depois de carregar alguns dados, você pode começar a criar seu fluxo de trabalho de análise de dados conectando diferentes widgets. Você pode fazer isso arrastando e soltando widgets da caixa de ferramentas no lado esquerdo da tela para a tela no lado direito. Em seguida, você pode conectar os widgets clicando em suas portas de saída ou entrada e arrastando uma linha entre eles. Você também pode ajustar as configurações de cada widget clicando duas vezes nele ou clicando no ícone de chave inglesa.
Um fluxo de trabalho típico em Orange consiste em três partes principais: entrada de dados, processamento de dados e saída de dados. Por exemplo, você pode criar um fluxo de trabalho que usa alguns dados como entrada, aplica um algoritmo de aprendizado de máquina a eles e gera uma visualização dos resultados. Você também pode adicionar mais widgets para executar tarefas adicionais, como pré-processamento de dados, seleção de recursos, avaliação de modelos, etc.
Aplicando algoritmos de aprendizado de máquina
Um dos recursos mais poderosos do Orange é a capacidade de aplicar vários algoritmos de aprendizado de máquina aos seus dados e comparar seu desempenho. Você pode fazer isso usando os widgets da categoria Machine Learning na caixa de ferramentas. Alguns dos widgets mais comuns são:
Test and Score: para avaliar e comparar diferentes modelos usando diferentes métricas e métodos.
Matriz de confusão: para visualizar a precisão e os erros de um modelo de classificação.
Previsões: para visualizar e salvar as previsões feitas por um modelo em dados novos ou existentes.
k-Means: para agrupar seus dados em grupos com base na similaridade.
Regressão linear: para ajustar um modelo linear aos seus dados e prever resultados contínuos.
Regressão logística: para ajustar um modelo logístico aos seus dados e prever resultados binários.
Árvore de decisão: para construir um modelo baseado em árvore que divide seus dados com base em regras.
Random Forest: para construir um conjunto de árvores de decisão que melhora a precisão e reduz o overfitting.
SVM: para construir um modelo de máquina de vetores de suporte que encontra o limite ideal entre as classes.
Rede neural: para construir um modelo de rede neural artificial que aprende padrões complexos de seus dados.
Criando visualizações interativas
Outro recurso poderoso do Orange é sua capacidade de criar visualizações interativas e informativas de seus dados e modelos. Você pode fazer isso usando os widgets da categoria Visualizar na caixa de ferramentas. Alguns dos widgets mais comuns são:
Distribuições: para explorar as distribuições estatísticas de suas variáveis e suas interações.
Box Plot: para comparar as distribuições de diferentes grupos ou categorias em seus dados.
Scatter Plot: para explorar as relações entre duas ou mais variáveis em seus dados.
Mosaic Display: para visualizar as frequências e proporções de diferentes combinações de variáveis categóricas em seus dados.
Agrupamento Hierárquico: para agrupar seus dados com base na similaridade e exibi-los como um dendrograma.
Heat Map: para exibir seus dados como uma matriz de células coloridas que representam valores ou distâncias.
MDS: para projetar seus dados de alta dimensão em um espaço de dimensão inferior e preservar suas distâncias o máximo possível.
t-SNE: para projetar seus dados de alta dimensão em um espaço de dimensão inferior e preservar suas vizinhanças locais o máximo possível.
Silhouette Plot: para avaliar a qualidade de seus resultados de agrupamento com base em quão bem cada ponto se encaixa em seu agrupamento.
Conclusão
Neste artigo, aprendemos como baixar e instalar o Orange for Windows, um software poderoso e fácil de usar para mineração e visualização de dados. Também aprendemos a usar o Orange para carregar dados, criar fluxos de trabalho, aplicar algoritmos de aprendizado de máquina e criar visualizações interativas. O Orange é uma ótima ferramenta para quem deseja aprender e praticar ciência de dados ou simplesmente aproveitar a beleza e os insights da visualização de dados. É fácil de usar, flexível e poderoso, e pode lidar com vários tipos de dados e tarefas. Com a Orange, você pode liberar sua criatividade e curiosidade e descobrir coisas novas a partir de seus dados.
Chamada para ação
Se você estiver interessado em experimentar o Orange por conta própria, poderá baixá-lo gratuitamente em e obtenha ajuda, feedback e suporte de outros usuários e desenvolvedores. Seja você um iniciante ou um especialista, encontrará algo útil e divertido em Orange. Então, o que você está esperando? Baixe Orange hoje e comece a explorar seus dados!
perguntas frequentes
Aqui estão algumas das perguntas mais frequentes sobre a Orange e suas respostas:
Quais são os requisitos de sistema para executar o Orange?
O Orange pode ser executado nos sistemas operacionais Windows, Mac OS X e Linux. Requer Python 3.6 ou superior e um mínimo de 4 GB de RAM. Também requer uma conexão com a Internet para baixar complementos e acessar fontes de dados online.
Como posso atualizar o Orange para a versão mais recente?
Se você instalou o Orange usando o pacote universal, pode verificar se há atualizações clicando no menu Ajuda e selecionando Verificar se há atualizações. Se você instalou o Orange usando o Anaconda, pode atualizá-lo executando o comando conda update orange3.
Como posso relatar um bug ou solicitar um recurso no Orange?
Você pode relatar um bug ou solicitar um recurso criando um problema no . Por favor, siga as diretrizes e modelos fornecidos lá.
Como posso contribuir para o desenvolvimento da Orange?
Você pode contribuir para o desenvolvimento da Orange enviando solicitações pull no para mais detalhes.
Como posso citar a Orange em meu trabalho acadêmico?
Você pode citar a Orange usando a seguinte referência:
Demšar J., Curk T., Erjavec A., Gorup Č., Hočevar T., Milutinovič M., Možina M., Polajnar M., Toplak M., Starič A., Štajdohar M., Umek L., Žagar L., Žbontar J., Žitnik M., Zupan B. (2013) Laranja: Dados Caixa de ferramentas de mineração em Python. Journal of Machine Learning Research 14 (agosto): 2349-2353.
Você também pode encontrar outros formatos de citação no .
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