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Download Orange Canvas: How to Use the Data Mining and Visualization Tool



Como baixar o Orange Canvas: uma ferramenta de visualização e mineração de dados




A mineração de dados é o processo de extrair e descobrir padrões em grandes conjuntos de dados envolvendo métodos na interseção de aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados. A visualização de dados é a representação de informações e dados usando tabelas, gráficos, mapas e outras ferramentas visuais. Tanto a mineração de dados quanto a visualização de dados são habilidades essenciais para cientistas de dados, analistas, pesquisadores e qualquer pessoa que queira obter insights de dados.


O Orange Canvas é uma ferramenta popular de código aberto que permite executar tarefas de mineração e visualização de dados usando uma interface gráfica do usuário. Você pode criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente, com uma ampla e diversificada caixa de ferramentas de widgets que cobrem vários aspectos de processamento de dados, aprendizado de máquina e visualização. Você também pode usar scripts Python para estender ou personalizar seus fluxos de trabalho ou para criar seus próprios widgets.




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Neste artigo, mostraremos como baixar e instalar o Orange Canvas em seu computador e como explorar seus recursos e funcionalidades. Vamos supor que você tenha algum conhecimento básico de Python e análise de dados, mas não precisa de nenhuma experiência anterior com o Orange Canvas. Também forneceremos alguns links e recursos para aprendizado adicional no final do artigo.


Passo 1: Baixe o instalador para o seu sistema operacional




O Orange Canvas está disponível para Windows, macOS, Linux e outras plataformas. Você pode encontrar a página de download no site oficial: . Dependendo do seu sistema operacional, você pode escolher entre diferentes tipos de instaladores:


  • Para Windows, você pode baixar um arquivo executável (.exe) que o guiará pelo processo de instalação.



  • Para macOS, você pode baixar um arquivo de imagem de disco (.dmg) que contém um pacote de aplicativos de arrastar e soltar.



  • Para Linux, você pode baixar um pacote de código-fonte (.tar.gz) que pode ser compilado e instalado manualmente.



  • Como alternativa, você também pode usar o pip , um gerenciador de pacotes Python, para instalar o Orange Canvas do PyPI , um repositório de pacotes Python. Esta opção requer que você tenha o Python 3.6 ou superior instalado em seu sistema.



Para este artigo, usaremos o Windows como exemplo, mas você pode seguir etapas semelhantes para outros sistemas operacionais. Para baixar o instalador para Windows, clique no botão laranja que diz \"Download Orange\". Você será redirecionado para uma página onde poderá escolher entre diferentes versões do Orange Canvas. A versão mais recente no momento da redação deste artigo é a 3.11.4 . Você também pode escolher entre um instalador autônomo ou um instalador de pacote que inclui o Miniconda , uma distribuição mínima do Anaconda , uma distribuição Python popular para ciência de dados.


Recomendamos usar o instalador do pacote se você não tiver Python ou Anaconda instalado em seu sistema ou se quiser criar um ambiente separado para o Orange Canvas. Caso contrário, você pode usar o instalador autônomo se já tiver Python ou Anaconda instalado em seu sistema ou se quiser usar seu ambiente existente para Orange Canvas.


Para baixar o instalador do bundle para Windows, clique no link \"Orange3-3.11.4 Miniconda-x86_64.exe\". Você será solicitado a salvar o arquivo em seu computador. O tamanho do arquivo é de cerca de 300 MB, então pode demorar um pouco para baixar dependendo da velocidade da sua internet.


Após a conclusão do download, você deve verificar a integridade do arquivo baixado usando uma ferramenta de soma de verificação. Uma soma de verificação é uma sequência de números e letras usada para verificar se um arquivo não foi corrompido ou adulterado. Você pode encontrar as somas de verificação para diferentes versões do Orange Canvas na página de download na guia \"Somas de verificação\".Por exemplo, a soma de verificação para o instalador do pacote para Windows versão 3.11.4 é 6a8f6c9f1c7a0d9b0e9d5f7c8f5a4b3a . Você pode usar uma ferramenta como MD5 & SHA Checksum Utility para comparar a soma de verificação do arquivo baixado com o fornecido no site. Se eles corresponderem, você pode prosseguir para a próxima etapa. Se eles não corresponderem, você deve excluir o arquivo baixado e tentar novamente.


Etapa 2: execute o instalador e siga as instruções




Agora que você baixou e verificou o instalador para Windows, você pode executá-lo clicando duas vezes nele. Você verá uma tela de boas-vindas que solicita a escolha do idioma para a instalação. Você pode selecionar seu idioma preferido no menu suspenso e clicar em \"OK\".


Em seguida, você verá uma tela de contrato de licença que solicita a aceitação dos termos e condições de uso do Orange Canvas e do Miniconda. Você deve ler o contrato de licença com atenção e clicar em \"Concordo\" se concordar com ele. Se você não concordar, não poderá instalar o Orange Canvas.


Em seguida, você verá uma tela de localização de instalação que pede para você escolher onde instalar o Orange Canvas e o Miniconda em seu computador. Você pode usar o local padrão ou navegar para uma pasta diferente. Você deve ter pelo menos 1 GB de espaço livre em disco para a instalação. Clique em \"Avançar\" quando estiver pronto.


Em seguida, você verá uma tela de opções de instalação que solicita que você escolha quais componentes instalar. Você pode selecionar ou desmarcar qualquer um dos seguintes componentes:


  • Orange - O principal aplicativo e widgets para mineração e visualização de dados.



  • Python - O interpretador Python e os pacotes exigidos pela Orange.



  • Miniconda - A distribuição mínima do Anaconda que inclui Python e outros pacotes essenciais para ciência de dados.



  • Adicionar Anaconda à minha variável de ambiente PATH - Esta opção permite que você use o Anaconda a partir de qualquer prompt de comando ou janela de terminal.



  • Registrar o Anaconda como meu Python padrão 3.x - Esta opção torna o Anaconda sua versão padrão do Python em seu sistema.



Recomendamos que você selecione todos os componentes para uma instalação completa do Orange Canvas e Miniconda. No entanto, se você já tiver o Python ou o Anaconda instalado em seu sistema ou se quiser usar uma versão ou ambiente diferente do Python para o Orange Canvas, poderá desmarcar alguns dos componentes. Observe que, se você desmarcar qualquer um dos componentes, pode ser necessário definir algumas configurações manualmente mais tarde.


Clique em \"Avançar\" quando tiver feito suas escolhas. Você verá uma tela de progresso da instalação que mostra quanto tempo resta para a instalação. A instalação pode demorar alguns minutos, dependendo do seu sistema e da velocidade da Internet.


Quando a instalação estiver concluída, você verá uma tela de conclusão que confirma que o Orange Canvas e o Miniconda foram instalados com sucesso em seu computador. Você pode clicar em \"Concluir\" para sair do instalador. Você também pode optar por iniciar o Orange Canvas imediatamente marcando a caixa que diz \"Launch Orange\".


Passo 3: Explore os recursos e funcionalidades do Orange Canvas




Parabéns! Você instalou com sucesso o Orange Canvas em seu computador. Agora você pode começar a explorar seus recursos e funcionalidades.


Para iniciar o Orange Canvas, você pode clicar em seu ícone na área de trabalho ou no menu Iniciar, ou digitar \"orange-canvas\" em um prompt de comando ou janela de terminal. Você verá uma janela principal que consiste em três partes:


  • A tela - A área central onde você pode criar e editar fluxos de trabalho de análise de dados usando widgets.



  • A caixa de ferramentas - A barra lateral esquerda onde você pode encontrar e arrastar widgets para a tela.



  • O widget explorer - A barra lateral direita onde você pode ver e ajustar as configurações e saídas de cada widget.



Um widget é um componente gráfico que executa uma tarefa específica nos dados, como carregar, transformar, modelar, avaliar ou visualizá-los. Os widgets são organizados em categorias com base em suas funções, como Dados, Visualizar, Modelar, Avaliar e assim por diante.Você pode pesquisar widgets por nome ou palavra-chave usando a caixa de pesquisa na parte superior da caixa de ferramentas.


Para criar um fluxo de trabalho de análise de dados, você precisa arrastar widgets da caixa de ferramentas para a tela e conectá-los com fios. Um fio representa o fluxo de dados de um widget para outro. Você pode conectar widgets clicando em suas portas de saída ou entrada e arrastando um fio para outra porta. Você também pode desconectar widgets clicando com o botão direito em um fio e escolhendo \"Remover\".


Cada widget tem suas próprias configurações e saídas que você pode ver e ajustar no widget explorer. Você pode abrir o explorador de widgets clicando em um widget na tela. Você também pode clicar duas vezes em um widget para abri-lo em uma janela separada. Alguns widgets têm botões que permitem executar ações, como carregar dados, aplicar alterações ou mostrar resultados. Alguns widgets também possuem guias que mostram diferentes exibições dos dados ou das saídas, como tabelas, gráficos, plotagens ou relatórios.


Para ajudá-lo a começar a usar o Orange Canvas, você pode usar alguns dos fluxos de trabalho predefinidos disponíveis no menu Arquivo em Exemplos. Esses fluxos de trabalho demonstram algumas tarefas e técnicas comuns de análise de dados usando diferentes conjuntos de dados e widgets. Você pode abrir um fluxo de trabalho de exemplo selecionando-o no menu e clicando em \"Abrir\". Você também pode modificar, salvar ou compartilhar seus próprios fluxos de trabalho usando o menu Arquivo.


Exemplo: conjunto de dados de íris




Um dos conjuntos de dados mais famosos em ciência de dados é o conjunto de dados Iris, que contém 150 observações de três espécies de flores de íris (setosa, versicolor e virginica) e quatro características (comprimento da sépala, largura da sépala, comprimento da pétala e largura da pétala). Esse conjunto de dados geralmente é usado para demonstrar várias técnicas de mineração e visualização de dados, como agrupamento, classificação e redução de dimensionalidade.


Neste exemplo, mostraremos como criar um fluxo de trabalho simples que carrega o conjunto de dados Iris, agrupa as observações em três grupos usando o algoritmo k-means e visualiza os resultados usando um gráfico de dispersão. Aqui estão os passos:


  • Arraste o widget Arquivo da categoria Dados para a tela. Este widget permite carregar dados de várias fontes, como arquivos, URLs ou bancos de dados.



  • Abra o explorador de widgets para o widget Arquivo e clique no botão \"Procurar conjuntos de dados de documentação\". Isso abrirá uma lista de conjuntos de dados incluídos no Orange Canvas para fins de demonstração.



  • Selecione \"iris.tab\" na lista e clique em \"OK\". Isso carregará o conjunto de dados Iris no widget Arquivo. Você pode ver algumas informações básicas sobre o conjunto de dados no widget explorer, como o número de instâncias (linhas), variáveis (colunas) e classes (categorias).



  • Arraste o widget k-Means da categoria Unsupervisioned para a tela. Este widget permite agrupar dados em grupos com base em sua similaridade usando o algoritmo k-means , que é um dos métodos de agrupamento mais populares.



  • Conecte o widget Arquivo ao widget k-Means arrastando um fio da porta de saída do widget Arquivo para a porta de entrada do widget k-Means. Isso enviará o conjunto de dados Iris para o widget k-Means para clustering.



  • Abra o widget explorer para o widget k-Means e defina o número de clusters como 3 . Isso dirá ao algoritmo para dividir os dados em três grupos com base em seus recursos. Você também pode ajustar outros parâmetros, como o método de inicialização, a medida de distância e o número de iterações. Clique em \"Aplicar\" para executar o algoritmo e ver os resultados.



  • Arraste o widget Scatter Plot da categoria Visualizar para a tela. Este widget permite visualizar dados usando um gráfico de dispersão bidimensional, onde cada ponto representa uma observação e sua posição reflete seus valores em dois recursos selecionados.



  • Conecte o widget k-Means ao widget Scatter Plot arrastando um fio da porta de saída do widget k-Means para a porta de entrada do widget Scatter Plot. Isso enviará o conjunto de dados Iris agrupado para o widget Scatter Plot para visualização.



  • Abra o widget explorer para o widget Gráfico de dispersão e selecione \"comprimento da pétala\" e \"largura da pétala\" como os recursos do eixo x e do eixo y, respectivamente. Isso irá traçar as observações com base em suas dimensões de pétalas. Você também pode selecionar outros recursos ou combinações de recursos para ver diferentes exibições dos dados.



  • Clique no menu suspenso \"Cor\" e selecione \"Cluster\" como a variável para colorir os pontos. Isso mostrará as atribuições de cluster de cada observação com base no algoritmo k-Means. Você também pode selecionar outras variáveis ou valores para colorir os pontos, como classe, comprimento da sépala ou largura da sépala.



  • Clique no menu suspenso \"Forma\" e selecione \"íris\" como a variável para modelar os pontos. Isso mostrará as espécies reais de cada observação com base no conjunto de dados Iris. Você também pode selecionar outras variáveis ou valores para moldar os pontos, como agrupamento, comprimento da sépala ou largura da sépala.



Você pode ver que o gráfico de dispersão mostra uma clara separação entre as espécies setosa e as outras duas espécies com base nas dimensões de suas pétalas. Você também pode ver que o algoritmo k-Means agrupou com sucesso a maioria das observações em três grupos que correspondem às suas espécies reais, com algumas exceções e sobreposições. Você pode explorar outros recursos e variáveis para ver como eles afetam os resultados de agrupamento e visualização.


Conclusão




Neste artigo, mostramos como baixar e instalar o Orange Canvas, uma ferramenta de visualização e mineração de dados que usa Python. Também mostramos como criar um fluxo de trabalho simples que carrega o conjunto de dados Iris, agrupa-o usando o algoritmo k-Means e o visualiza usando um gráfico de dispersão.Esperamos que você tenha achado este artigo útil e informativo e que tenha aprendido algo novo sobre o Orange Canvas e seus recursos e funcionalidades.


Se você quiser aprender mais sobre o Orange Canvas e como usá-lo para várias tarefas e técnicas de análise de dados, confira alguns desses recursos:


  • Site oficial do Orange Canvas:



  • A documentação oficial do Orange Canvas:



  • O canal oficial do YouTube da Orange Canvas:



  • O blog oficial da Orange Canvas:



  • O fórum oficial do Orange Canvas:



Gostaríamos muito de ouvir seus comentários e perguntas sobre este artigo e o Orange Canvas em geral. Você pode deixar um comentário abaixo ou entrar em contato conosco via e-mail ou mídia social. Obrigado por ler!


perguntas frequentes




Quais são algumas alternativas ao Orange Canvas?




Algumas alternativas ao Orange Canvas são:


  • KNIME - Uma plataforma de análise de dados que oferece uma interface gráfica do usuário e um conceito modular de pipeline de dados.



  • RapidMiner - Uma plataforma de ciência de dados que fornece ferramentas para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.



  • Weka - Uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados que podem ser acessadas por meio de uma interface gráfica do usuário ou uma interface de linha de comando.



Como posso usar scripts Python no Orange Canvas?




Você pode usar scripts Python no Orange Canvas de duas maneiras:


  • Você pode usar o widget Python Script da categoria Dados para escrever e executar o código Python que pode interagir com os dados e widgets em seu fluxo de trabalho. Você pode usar as portas de entrada e saída do widget para enviar e receber dados e usar o widget explorer para editar e executar seu código.



  • Você pode usar a API Orange Python para acessar e manipular os dados e widgets em seu fluxo de trabalho de forma programática.Você pode usar qualquer editor Python ou IDE para escrever e executar seu código e usar o comando orange-canvas para iniciar seu fluxo de trabalho a partir da linha de comando. Você pode encontrar mais informações e exemplos sobre como usar a API Orange Python aqui:



Como posso criar meus próprios widgets no Orange Canvas?




Você pode criar seus próprios widgets no Orange Canvas usando Python e Qt , uma estrutura multiplataforma para interfaces gráficas do usuário. Você pode usar a Orange Widget Base Class para herdar a funcionalidade básica e a aparência de um widget e personalizá-lo de acordo com suas necessidades. Você também pode usar o Orange Widget Designer para criar e editar visualmente a interface do usuário do seu widget. Você pode encontrar mais informações e tutoriais sobre como criar seus próprios widgets aqui:


Como posso compartilhar meus fluxos de trabalho no Orange Canvas?




Você pode compartilhar seus fluxos de trabalho no Orange Canvas de duas maneiras:


  • Você pode salvar seus fluxos de trabalho como arquivos .ows que contêm as informações sobre widgets, conexões, configurações e dados em seu fluxo de trabalho. Você pode enviar esses arquivos para outros usuários que tenham o Orange Canvas instalado em seus sistemas e eles podem abri-los usando o menu Arquivo.



  • Você pode exportar seus fluxos de trabalho como imagens .png ou .svg que mostram um instantâneo de sua tela com widgets, conexões e rótulos. Você pode compartilhar essas imagens com outros usuários por e-mail, mídia social ou outras plataformas. Você também pode usar essas imagens para fins de documentação ou apresentação.



Como posso obter ajuda ou suporte para o Orange Canvas?




Se você encontrar algum problema ou problema com o Orange Canvas, ou se tiver alguma dúvida ou sugestão, pode obter ajuda ou suporte de várias fontes:


  • Você pode verificar a documentação oficial do Orange Canvas para obter informações detalhadas e instruções sobre como usá-lo:



  • Você pode visitar o fórum oficial do Orange Canvas para discussões e respostas de outros usuários e desenvolvedores:



  • Você pode relatar bugs ou solicitar recursos no repositório GitHub oficial do Orange Canvas:



  • Você pode entrar em contato com os desenvolvedores do Orange Canvas por e-mail:



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