开源情报方法与工具

本软件为开源项目，支持对SQLite进行加密，并能够打开加密的SQLite。附带的SQLITE库支持并不限于.NET平台。在WINDOWS上通过本软件创建的加密SQLite，可以在.NET平台上打开并进行操作。同时支持WINDOWS和LINUX平台。

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。

SalStat 的开源统计功能，挺适合心理学和社会科学这类定量研究多的场景。UI 做得比较人性化，用起来有点像 SPSS，但更轻便，响应也快。对不想折腾商业软件的你来说，是个还不错的选择。 数据导入这块支持 CSV、Excel、文本等格式，实验数据随手导进来就能跑统计。统计功能挺全，常见的平均数、标准差、频数表都搞得定。 推断统计方面有 t 检验、ANOVA、回归，连非参数检验也支持，像Mann-Whitney U和Kruskal-Wallis H这种都能跑。还有不少图表，箱线图、直方图、散点图都有，样式还挺灵活，想调颜色调标签都行。 它还了一些多变量，像主成分、聚类这些也没落下，虽然比不上大

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。

开源数据挖掘软件其实有蛮多不错的选择哦，如果你对数据、机器学习这些有兴趣，可以试试几款常见的工具。比如Weka，它是机器学习领域的老牌工具，适合入门的朋友，界面也挺直观的。而R，就是统计领域的大佬了，功能强大，不过需要一定的编程基础。KNIME也不赖，采用了图形化的操作方式，连接节点直观，适合那些不想写太多代码的用户。RapidMiner（前身是YALE）功能也全面，支持从数据到建模的一整套流程，界面简单易上手。Orange更偏向可视化，拖拽式的操作可以让你轻松地构建数据流程。如果你对这些工具有兴趣，可以去看看 UCI Machine Learning Repository 上的数据集，那里有

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。

混沌时间序列与预测工具箱的开源版，功能真挺全的，从生成混沌序列到 RBF、Volterra 预测一整套全给你安排上了。用ChaosAttractorsMain_Lorenz.m就能搞出 Lorenz 吸引子，点一下就能跑。哦对了，像DelayTime_OthersMain_AutoCorrelation.m这种求延迟时间的脚本也都有，拿来直接用就行。 工具箱的结构也清晰，每个步骤都拆开写了，比如求Lyapunov指数你就看LargestLyapunov_RosensteinMain_LargestLyapunov_Rosenstein1.m这几个脚本，方法还挺细的，小数据量啥的也考虑到了。调试

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。

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。