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| 本文作者： 三川 | 2017-04-15 18:22 |
雷鋒網(wǎng)消息：今日凌晨，DataScience Inc. 發(fā)布了 DataScience Trends。
這是一個針對 GitHub 資源庫的交互式數(shù)據(jù)分析與可視化工具，能方便地對各開源算法庫的活動、狀態(tài)、人氣進行比對，包括新 commits 和 pull requests。開發(fā)者可用它來考察開源項目大趨勢，以及篩選感興趣的項目。順便說一句，它免費使用。
它基于 GitHub 和谷歌去年公開的 3TB GitHub 項目數(shù)據(jù)。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，操作它不需要寫代碼，界面簡潔。因此，即便是新手也能輕松使用，用它來挖掘 GitHub 項目信息，在時間軸上與趨勢進行交互。另外，數(shù)據(jù)范圍也可任意調(diào)節(jié)。
DataScience Inc. CTO William Mercha 表示：
“當下，正是開源工具不斷蠶食有償解決方案市場空間的時候。使用 DataScience Trends 挖掘出的開源項目信息，對于需要找到合適開源軟件的開發(fā)團隊非常寶貴。去年在 Burtch Works 的市場調(diào)查中，有 62% 的數(shù)據(jù)分析從業(yè)者表示，相比經(jīng)典解決方案 SAS，他們更傾向于使用開源語言 Python 和 R。在企業(yè)級領(lǐng)域，這是一個市場大趨勢。
在 GitHub 文檔里，有許多可探索的領(lǐng)域。比如某個資源庫的熱門程度（從星標數(shù)量、書簽收藏數(shù)量獲知） ，還有開源工具集的合作（從 pull requests 看出）。
我們使用 DataScience Trends 來尋找最受歡迎的開源工具，然后把它們整合入我們的企業(yè)平臺 DataScience Cloud。比如，我們通過 DataScience Trends 能清楚看出，TensorFlow 刺激了開發(fā)者對與之兼容的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫 Keras 的興趣；還有，數(shù)據(jù)可視化工具 ggplot 在 Python 開發(fā)者群體中的影響力不斷壯大。隨著 GitHub 的存檔不斷增長，DataScience Trends 用戶能夠挖掘出更多的有價值信息。“
由于數(shù)據(jù)集多達 3 TB，DataScience Trends 帶來的探索可能性幾乎是無限的。它覆蓋了一萬個最熱門 GitHub 資源庫的數(shù)據(jù)，包含項目開發(fā)活動、流行程度、合作等方面的信息。此外，DataScience Trends 還內(nèi)置了其它幾項功能，以方便探索開源軟件數(shù)據(jù)：
具體日期與數(shù)值
用戶可利用任意數(shù)據(jù)可視化方法，來觀察某一日期節(jié)點的數(shù)據(jù)與數(shù)值。
標準化的比較趨勢
任意大小、任意流行度的算法庫，可通過一個通用檢索框架來進行比較。只需一次點擊，就能從“相對”視圖返回到“絕對值”視圖。
共享功能
每次探索都會生成一個獨立的 URL。當然，用戶也可點擊“共享”圖標。
更多請訪問 DataScience Trends 官網(wǎng)：https://www.datascience.com/resources/tools/trends
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via kdnuggets
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