這是 Metabase 官網上的介紹。BI 工具其實非常多，但卻沒有一種適合所有場景，各種產品的定位也各不相同。個人覺得 Metabase 相對于其他 BI 產品具有以下特性：

CrazyEye 是基于 Python 開發的一款簡單易用的IT管理軟件，目前主要具體以下功能

Kanboard是一款使用看板方法論的項目管理軟件，專為那些希望高效而簡單管理項目的人士而設計的，功能齊全，使用簡便，可自托管。

Nylas 提供一個現代化開發者郵件平臺，提供郵件，聯系人和日歷功能。

Rainloop 是一個現代，簡單，快速基于Web的郵件客戶端。如果你在使用 Gmail 或者其他商業郵件客戶端，RainLoop 的界面非常適合你。RainLoop 包括了大部分你想要的功能：...

Kite是一個webmail設計得看起來像gmail并且易于部署在一個單獨的服務器中。它采用Javascript和Angularjs開發端端，Python 2開發后臺。

隔了很久沒有寫數據挖掘系列的文章了，今天介紹一下樸素貝葉斯分類算法，講一下基本原理，再以文本分類實踐。

我計劃整理數據挖掘的基本概念和算法，包括關聯規則挖掘、分類、聚類的常用算法，敬請期待。今天講的是關聯規則挖掘的最基本的知識。

上一篇介紹了關聯規則挖掘的一些基本概念和經典的Apriori算法，Aprori算法利用頻繁集的兩個特性，過濾了很多無關的集合，效率提高不少，但是我們發現Apriori算法是一個候選消除算法，每一...

上一篇介紹了關聯規則挖掘的一些基本概念和經典的Apriori算法，Aprori算法利用頻繁集的兩個特性，過濾了很多無關的集合，效率提高不少，但是我們發現Apriori算法是一個候選消除算法，...

從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、樸素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇，歡迎關注和交流。 這篇先...

前面我們討論的關聯規則都是用支持度和自信度來評價的，如果一個規則的自信度高，我們就說它是一條強規則，但是自信度和支持度有時候并不能度量規則的實際意義和業務關注的興趣點。

上一篇介紹了用開源數據挖掘軟件weka做關聯規則挖掘，weka方便實用，但不能處理大數據集，因為內存放不下，給它再多的時間也是無用，因此需要進行分布式計算，mahout是一個基于hadoop...

0. 缺乏數據（Lack Data） 對于分類問題或預估問題來說，常常缺乏準確標注的案例。 例如： －欺詐偵測（Fraud Detection）：在上百萬的交易中，...

前面幾篇介紹了關聯規則的一些基本概念和兩個基本算法，但實際在商業應用中，寫算法反而比較少，理解數據，把握數據，利用工具才是重要的，前面的基礎篇是對算法的理解，這篇將介紹開源利用數據挖掘工具w...

Django-ERP是一款基于Django開發的企業管理信息系統，包含了OA、銷售管理、采購管理、庫存管理、項目管理、文檔管理以及組織管理模塊。Django獨有的大工單與大物料設計能夠方便用戶快...

Task-Board 是用于 PC 瀏覽器的任務看板。

ERPNext 包括會計、存貨、CRM、銷售、采購、項目、HRMS 等功能，要求 MariaDB。ERPNext 基于 Frappe 框架。Frappe 是全棧 Web 應用框架，使用 Pyth...

通過上網查詢以及看同行對會議的公共認識，數據挖掘領域的頂級會議是 KDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining...

ProjeQtOr 是一個開源的軟件質量控制軟件，適合 IT 類項目，也可以用于其他類型項目。簡單易用直觀。