Orange Data Mining

Orange Data Mining是一个专注于数据挖掘与分析的平台，提供可视化操作、丰富分析功能及扩展工具，方便不同背景用户开展数据工作。

视觉编程功能
无需编写代码，通过将组件（widgets）拖放至画布并连接，即可完成数据集加载与分析流程构建。用户能直观搭建数据处理的工作流，降低技术门槛。

交互式数据可视化
支持多种数据呈现与分析方式，涵盖统计分布、箱线图、散点图等基础图表，也可进行决策树、层次聚类、热图、MDS降维、tSNE投影等深度分析，帮助理解多维数据的内在规律。

扩展功能
提供各类专项附加组件，覆盖自然语言处理、文本挖掘、网络分析、关联规则挖掘、机器学习公平性检查等场景；还支持时间序列、生存数据、光谱、基因表达等特定数据类型的分析。此外，可关联其相关工具Quasar（https://quasar.codes/）。

教学用途
广泛应用于学校、大学及职业培训课程，通过实操训练与视觉化演示讲解数据科学概念。平台内有专门为教学设计的组件，方便教师开展教学。多位用户分享了使用体验：
贝勒医学院分子生物学家Gad Shaulsky表示，不懂编程也能分析RNAseq、ChIPseq等实验数据，还能与合作者及同事沟通。
SOLEIL同步加速器的Ferenc Borondics认为，Orange提供了易构建工作流、可视化及分析大数据的工具，是开源且可扩展的科研平台。
亚利桑那大学的Francesca Vitali提到，每月教授Orange工作坊，参与者能快速掌握复杂可视化与基础机器学习，且大多能将其融入研究。

贡献支持
用户可通过PayPal捐赠支持平台发展，资金用于修复漏洞、开发新功能、提供免费教育内容及维护计算基础设施。