想知道 GitHub 上各開源項目的生存狀況如何？這個軟體告訴你！

雷鋒網消息：今日淩晨，DataScience Inc. 發佈了 DataScience Trends。

這是一個針對 GitHub 資源庫的互動式資料分析與視覺化工具，能方便地對各開源演算法庫的活動、狀態、人氣進行比對

，包括新 commits 和 pull requests。開發者可用它來考察開源專案大趨勢，以及篩選感興趣的項目。順便說一句，它免費使用。

它基於 GitHub 和穀歌去年公開的 3TB GitHub 專案資料。

據雷鋒網瞭解，操作它不需要寫代碼，介面簡潔。因此，即便是新手也能輕鬆使用，用它來挖掘 GitHub 專案資訊，在時間軸上與趨勢進行交互。另外，資料範圍也可任意調節。

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 挖掘出的開源專案資訊，對於需要找到合適開源軟體的開發團隊非常寶貴。

去年在 Burtch Works 的市場調查中，有 62% 的資料分析從業者表示，相比經典解決方案 SAS，他們更傾向於使用開來源語言 Python 和 R。在企業級領域，這是一個市場大趨勢。

在 GitHub 文檔裡，有許多可探索的領域。比如某個資源庫的熱門程度（從星標數量、書簽收藏數量獲知） ，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，然後把它們整合入我們的企業平臺 DataScience Cloud。比如，我們通過 DataScience Trends 能清楚看出，TensorFlow 刺激了開發者對與之相容的神經網路庫 Keras 的興趣；還有，資料視覺化工具 ggplot 在 Python 開發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資訊。“

由於資料集多達 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 資源庫的資料，包含專案開發活動、流行程度、合作等方面的資訊。

此外，DataScience Trends 還內置了其它幾項功能，以方便探索開源軟體資料：

具體日期與數值

使用者可利用任意資料視覺化方法，來觀察某一日期節點的資料與數值。

標準化的比較趨勢

任意大小、任意流行度的演算法庫，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。

共用功能

每次探索都會生成一個獨立的 URL。當然，使用者也可點擊“共用”圖示。

更多請訪問 DataScience Trends 官網：

https://www.datascience.com/resources/tools/trends

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kdnuggets