开源工具

数据挖掘是一门新兴学科，融合了统计学、机器学习等领域。随着技术发展，数据挖掘软件从笨拙的命令行界面进化为易用的可视化界面。虽然开源数据挖掘工具的稳定性和成熟度可能不及商用软件，但某些开源工具仍表现出色，提供了一系列功能。

Piwik是一款与Google Analytics（GA）和百度统计类似的开源网站分析系统，让您能够深入了解网站流量和用户行为。

《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报（OSINT）技术、方法和工具，从公开可获取的在线来源获取信息，支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景，如金融、犯罪和恐怖主义调查，以及更常规的任务，如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示，情报服务获取的有用信息中，90%来自公开来源（即OSINT来源）。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如，您可以从一个地方获取大量个人信息。

Digital Invisible Ink Toolkit是一个基于Java的隐写术工具，可以将信息隐藏在24位彩色图像中。即使知道信息嵌入方式或进行统计分析，也很难找到隐藏的信息。

Ambari作为Apache Software Foundation顶级项目之一，类似于Hadoop等开源软件，专注于创建、管理、监视整个大数据生态圈的集群。最新版本为2.0.1，即将推出2.1版本。Ambari的核心功能在于简化Hadoop及相关软件（如Hive、Hbase、Sqoop、Zookeeper等）的部署与管理，特别适合初学者。支持的平台组件包括Spark、Storm等计算框架及YARN资源调度平台。Ambari采用分布式架构，主要由Ambari Server和Ambari Agent两部分组成。

Weka，即Waikato Environment for Knowledge Analysis，是一款广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的开源工具。其源代码提供了丰富的学习资源，帮助开发者深入理解数据挖掘算法的实现细节，以及如何自定义和扩展数据处理流程。将深入探讨Weka源代码中的关键知识点，包括数据预处理、数据表示、分类与回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、评估与比较、可视化、插件系统及编程接口。读者可以通过源代码了解算法背后的逻辑和工作原理。

数据挖掘工具Weka是一款开源软件，集成了多种经典算法，为研究人员和数据科学家提供了强大的分析能力。

fiddersTool是一个使用Python语言开发的开源爬虫工具包，集成Zopfli.exe压缩工具，为爬虫开发者提供便利。

《数据分析之道：开源工具助力数据洞察》剖析数据分析概念和方法，涵盖数据观察、建模、挖掘和实际应用。结合丰富实例和开源工具，阐述数据分析在商业、金融等领域的价值，为数据分析爱好者、从业者和科研人员提供宝贵参考。

这是一个MATLAB代码库，专门用于分析书法数据。库中包含各种方法的文件夹，包括前处理带通滤波器转换加速度计信号为活动计数的Cole和Oakley方法，以及转换为时间-日期矩阵格式以计算休息活动指标所需的功能。对于计算休息活动量度，可以使用convert2Hours获取时间-日期矩阵数据格式。此外，preprocessRA用于处理丢失的时间数据。其他功能包括测试新的休息活动功能的testRestActivityFunctions和处理丢失数据的testMissingData。另外，还包括对昼夜节律、余弦流变υτ（v_tau）、自相关系数（r24）和Oakley方法进行睡眠检测的功能。通过双重绘图可以直观地分析书法数据。请参考每个代码的标题了解更多信息。