正如您所提到的，Orange 是由卢布尔雅那大学开发的数据挖掘软件。它可用于开发和测试机器学习模型以及进行探索性数据分析和可视化。

使 Orange “特别”的独特功能之一是它的简单性和易用性。这是因为 Orange 中的组件是拖放和基于小部件的。这意味着不需要编写 Python 代码来导入数据文件并通过算法传递它，这可以通过连接两个小部件来完成。另一个功能是其特定的小部件，例如生物信息学和光谱学。它具有适用于广泛领域的内置模块，可以轻松处理来自不同应用程序的各种类型的数据。

就个人而言，我认为 Orange 的一些好处包括其丰富的可视化、交互式模型和速度。我主要使用 Python 编写代码，但经常使用 Orange 快速查看数据的外观或交叉验证我正在其他地方快速开发的模型的性能。我还认为它的交互式 KMeans 和 Gradient Descent 小部件是了解这些算法在底层发生了什么的好工具。

缺点之一是它对于处理大型数据集不是非常健壮。在 Python 中运行良好的数据集可能会导致 Orange 崩溃。这就是为什么它最适合小型项目、教学目的或探索性数据分析的原因。

下面是 Orange 工作流程的示例快照：

底线：我认为每个数据科学家都应该对 Orange 有一定的了解，以便在他们的工具包中添加更多工具。简单快速的学习，值得努力。