Excel Orange是一款基于Python的可视化数据挖掘工具，提供直观的图形界面和丰富的组件库，支持无需编程的数据探索与分析。它结合了C++和Python的优势，具有高交互性、智能可视化、灵活性及多平台兼容性，适合各层次用户快速上手并提高工作效率。

Excel RapidMiner扩展插件将数据挖掘平台RapidMiner的功能集成到Excel中，使用户能在熟悉的Excel环境中直接利用RapidMiner进行数据分析。此扩展提高了工作效率，减少了数据准备时间，并提供了强大的数据处理、分析和可视化功能，适合各类用户使用。

Excel和PyTorch Lightning结合可简化研究流程。Excel助于数据管理与分析，而PyTorch Lightning优化模型训练。两者配合使用，能大幅提升科研效率。

在现代数据分析和工程计算中，Excel 和 MATLAB 都是强大的工具。本文介绍了三种在 Excel 中调用 MATLAB 函数的方法：使用 MATLAB 的 Excel Link 程序、通过 COM 接口和借助第三方插件。每种方法都有其独特的优势和适用场景。

在当今数据时代，掌握数据分析和机器学习技能至关重要。本文介绍如何通过Excel集成H2O.ai，简化数据分析与建模流程。H2O.ai是一个支持多语言和大数据技术的开源机器学习平台。安装H2O后，可在Excel中使用其功能进行数据分析、预处理及模型构建，提升效率并简化操作。

Microsoft ML.NET框架是一个跨平台的开源机器学习工具，专为.NET开发者设计。它简化了在.NET应用程序中集成机器学习模型的过程，并提供了AutoML功能以自动处理复杂环节。用户可以通过安装扩展或使用Azure服务在Excel中利用ML.NET功能，实现数据处理和分析的自动化。