數據挖掘，富有成果和樂趣

開源機器學習和數據可視化。使用大型、多樣化的工具箱以可視化方式構建數據分析工作流。

交互式數據可視化

通過巧妙的數據可視化執行簡單的數據分析。探索統計分布、箱線圖和散點圖，或深入研究決策樹、層次聚類、熱圖、MDS 和線性投影。甚至您的多維數據也可以在 2D 中變得有意義，尤其是通過巧妙的屬性排序和選擇。

可視化編程

交互式數據探索，可通過清晰的可視化進行快速定性分析。圖形用戶界面使您可以專注于探索性數據分析而不是編碼，而巧妙的默認設置使數據分析工作流程的快速原型制作變得極其容易。將小部件放在畫布上，連接它們，加載您的數據集并收獲洞察力！

老師和學生喜歡它

在教授數據挖掘時，我們喜歡舉例說明，而不僅僅是解釋。Orange 在這方面做得很好。Orange 在世界各地的學校、大學和專業培訓課程中使用，支持動手培訓和數據科學概念的可視化說明。甚至還有專為教學設計的小部件。

附加組件擴展功能

使用 Orange 中可用的各種附加組件從外部數據源挖掘數據，執行自然語言處理和文本挖掘，進行網絡分析，推斷頻繁項集和進行關聯規則挖掘。此外，生物信息學家和分子生物學家可以使用 Orange 通過差異表達對基因進行排序并進行富集分析。