無(wú)代碼數(shù)據(jù)科學(xué)工具通過(guò)可視化界面和自動(dòng)化流程，使數(shù)據(jù)分析、建模和可視化等任務(wù)變得簡(jiǎn)單。本文介紹了7個(gè)強(qiáng)大的無(wú)代碼數(shù)據(jù)科學(xué)工具，幫助您快速入門和探索數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。

PivotTableJS

PivotTableJS是一個(gè)無(wú)需編寫任何代碼、即可通過(guò)簡(jiǎn)單拖放操作選擇用于行、列和值的數(shù)據(jù)字段，從而創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表的工具，支持添加熱圖（Heatmaps）到表中，以顏色的形式展示數(shù)據(jù)的密度和分布，有助于更好地理解數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)。并且，PivotTableJS可以在Jupyter Notebook中使用，為數(shù)據(jù)分析任務(wù)提供了方便和靈活性。

PyGWalker

PyGWalker是一個(gè)開源的替代Tableau的工具，它可以類似Tableau的用戶界面一樣分析pandas DataFrame，用于數(shù)據(jù)探索、創(chuàng)建圖表和報(bào)告以及可視化交互等。

Visual Python

Visual Python是一個(gè)基于GUI的Python代碼生成器，可以通過(guò)點(diǎn)擊按鈕和界面操作來(lái)生成相應(yīng)的Python代碼，而無(wú)需手動(dòng)編寫。同時(shí)，它提供了一個(gè)可視化的界面，能夠更快速、簡(jiǎn)便地完成常見的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。

Mito

Mito是一個(gè)在Jupyter Notebook中創(chuàng)建電子表格界面的開源工具，可輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而無(wú)需編寫任何代碼。并且，Mito還具有AI功能，可以根據(jù)數(shù)據(jù)以及分析需求自動(dòng)生成相應(yīng)的Python代碼。

Gigasheet

Gigasheet是一種基于瀏覽器的無(wú)代碼工具，用于在大規(guī)模分析數(shù)據(jù)。它利用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)合了Excel和Pandas的功能，且沒有規(guī)模限制，可以分析大至1B行的數(shù)據(jù)集。

Drawdata

Drawdata是一個(gè)非常實(shí)用的工具，通過(guò)拖動(dòng)鼠標(biāo)可以繪制任何二維散點(diǎn)數(shù)據(jù)集，并將其導(dǎo)出為DataFrame、CSV或JSON格式。此外，還可以通過(guò)拖動(dòng)鼠標(biāo)創(chuàng)建直方圖和線形圖。

Tensorflow Playground

TensorFlow Playground是一個(gè)基于瀏覽器的工具，提供了優(yōu)雅的UI界面來(lái)構(gòu)建、訓(xùn)練和可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)單擊按鈕更改數(shù)據(jù)、模型架構(gòu)、超參數(shù)等， 同時(shí)可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作，以及不同的超參數(shù)如何影響其性能。這對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)尤其有用，有助于更好地理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理。