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欢迎使用RATH! RATH 不仅仅是数据分析和可视化工具(如 Tableau)的开源替代品,还是次世代的数据分析应用的雏形。主要功能包括: 支持主流数据库导入 自动生成多维数据并可视化 自动发现数据规律,揭示数据的内在联系和因果关系 因果发现与推断,帮你挖掘更深层次的变量关系。 根据你关心的文本片段,自动理解你想要进行的数据转化操作,并帮你生成转化选项。 使用增强分析引擎自动化你的探索性数据分析(EDA)流程 数据绘板,使用绘画的方式玩数据分析。
RATH是开源项目,离不开开源贡献者和关注者的支持。当你遇到问题,bug,疑惑,甚至有有趣的想法或建议,都可以联系我们: 邮件: [email protected] QQ群: 129132269 公众号: kanaries💪加入我们的社区,成为 RATH 大家庭的一部分!💪 目录#| Why use RATH? | Try RATH | Feature highlights | Walkthroughs | Developer Documentation | Project Status | Community | Contributions | License (AGPL) | 启动RATH#你可以: 无需代码知识,在浏览器中直接使用 RATH Cloud 下载 桌面版RATH 或者在本地部署RATH: git clone https://github.com/Kanaries/Rath.git && cd Rath yarn install yarn workspace rath-client start 功能特点#自动化的探索分析 🚀 数据分析领域的Copilot 面对复杂多变的数据无从下手?发现数据问题,难以快速定位原因。RATH 提供全/半自动的探索分析能力,让机器替你在复杂多变的数据中完成挖掘探索工作。甚至只需一键即可生成动态数据报表。 多维可视化探索 🔭 RATH 可以自动化的识别一些数据中的高维复杂规律,并以多维可视化的形式呈现。 数据探索分析时,多维可视化分析往往能够揭示数据中的深层规律,带给分析人员更多的洞见。过去,需要分析人员具备一定的可视分析的专业知识,才能有效的运用高维可视化发现规律。RATH 则会帮你自动化完成这一工作,让你专注在业务问题本身。 基于图形语法的分析模块 👾 RATH 内置了基于图形语法的内置自助分析模块。 除了全自动化的分析体验,分析师有时会有着明确的分析目的,此时 RATH 会提供一个基于图形语法的自助分析模块,帮助分析师使用传统的分析方式完成自定义的分析。 无需担心冷启动问题 🤝 RATH 并不依赖于一些先验知识或是领域经验的输入 与一些其他的自动化技术不同,RATH 不依赖一些预定义的领域经验、人为标注。只需要最纯粹的数据源本身即可,RATH 会自己理解数据本身,这使得即使你给到RATH的是混淆加密的数据,RATH 仍然可以给到有效的分析结果。当然,如果你能告诉 RATH 更多的信息,RATH 会表现的更好,但通常情况下,RATH 无需这些信息便能给出洞察。 功能截图# 导入数据源#
导入数据后,你可以在RATH中快速了解数据的大致分布情况,RATH也会提供一些自动化清洗和转化的方法。 另外,RATH还内置了文本模式识别提取功能,对于一些文本字段,你可以在文本中选择你关心的部分,RATH会自动归纳文本特征,并为你匹配类似的特征,并提取生成新字段。
在完全没有头绪时,点击自动分析,RATH就可以帮你完成对数据集的探索与挖掘,帮你发现数据中的规律,问题,并自动生成可视化。
结合了全自动和半自动的优点,每次都根据你当前关心的点,推荐下一步的分析建议,而不再是做全局的自动化。
一个传统的类tableau的拖拉拽分析的模块,适合有明确的分析目的和问题。
自助分析同时也是一个独立的模块。你可以把它嵌入到你自己的APP内。更多参考位于packages/graphic-walker/README.md的README文档 安装方法: yarn add @kanaries/graphic-walker # or npm i --save @kanaries/graphic-walker 数据绘板,以绘画的方式完成数据分析工作流#数据绘板演示视频
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