data-visualization

मैं केन जी (Ken Jee) की #66daysofdata चुनौती में भाग लेकर डेटा एनालिटिक्स में अपनी 66DayssofData की यात्रा साझा कर रहा हूँ

📈📊☕️☕️☕️Android के लिए एक सुंदर आधुनिक घोषणात्मक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन चार्ट फ्रेमवर्क। अत्यधिक शक्तिशाली, लाइन, स्प्लाइन, एरिया, एरियास्प्लाइन, कॉलम, बार, पाई, स्कैटर, एंगुलर गेज, एरियारेंज, एरियास्प्लाइनरेंज, कॉलमरेंज, बबल, बॉक्स प्लॉट, एरर बार, फ़नल, वॉटरफ़ॉल और पोलर चार्ट प्रकारों का समर्थन करता है।

डॉ. वलीद ए. यूसुफ के लिए शिक्षण सामग्री

ओपन सोर्स बिजनेस इंटेलिजेंस टूल

XVIZ में एन्कोड किए गए स्वायत्तता और रोबोटिक्स डेटा के लिए विज़ुअलाइज़ेशन फ्रेमवर्क।

सरल Python सिंटैक्स के साथ Jupyter Notebook और समान वातावरण में एनिमेटेड चार्ट बनाएं।

Jupyter में तेज़ और इंटरैक्टिव जियोस्पेशियल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

FlyFish एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म है। हम सरल तरीके से डेटा मॉडल बना सकते हैं और ड्रैग-एंड-ड्रॉप के माध्यम से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समाधान तैयार कर सकते हैं।

:art: सुंदर और प्रकाशन-तैयार आलेखों के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूलबॉक्स

पुनरुत्पादनीय और ऑडिट योग्य क्लिकस्ट्रीम और इवेंट लॉग एनालिटिक्स के लिए Python टूलकिट, MCP सर्वर और एजेंट स्किल्स। यह AI एजेंटों, डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को प्रोडक्ट एनालिटिक्स, क्वांटिटेटिव UX, कस्टमर जर्नी, ग्राफ-आधारित यूजर फ्लो, व्यवहारिक सेगमेंटेशन, A/B टेस्ट, प्रोसेस माइनिंग मॉडल और मार्कोव चेन सिमुलेशन बनाने, मान्य करने और क्रॉस-चेक करने में मदद करता है।

matplotlib की स्टाइलिंग को आसान बनाया गया

light chaser एक हल्का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डिज़ाइनर टूल है।

वेब डेवलपमेंट के लिए जियोस्पेशियल संसाधन :earth_africa: 🗺️

शैक्षणिक प्रस्तुतियाँ (कॉन्फ्रेंस टॉक, सेमिनार स्लाइड, थीसिस डिफेंस, ग्रांट ब्रीफिंग) बनाने के लिए एक Claude स्किल। एक्शन टाइटल, संरचित तर्क, प्रदर्शनी अनुशासन, उद्धार मानकों और संचार-प्रथम डिज़ाइन को लागू करता है। Anthropic के अंतर्निहित PPTX स्किल के साथ काम करता है।

R और Python में प्रोजेक्ट्स और ट्यूटोरियल्स के लिए कोड रिपॉजिटरी, जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकी, स्पोर्ट्स एनालिटिक्स और प्रायिकता सिद्धांत के अनुप्रयोगों को कवर करती है।

Gramm, Matlab के लिए एक पूर्ण डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूलबॉक्स है। यह जटिल डेटा के प्रकाशन-गुणवत्ता वाले प्लॉट्स बनाने के लिए एक आसान और उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस प्रदान करता है। Gramm R की ggplot2 लाइब्रेरी से प्रेरित है।

R Weekly

डेटा क्लीनिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग के लिए R प्रोग्रामिंग टिप्स

⚡ Datoviz: वैज्ञानिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उच्च-प्रदर्शन GPU रेंडरिंग।

डेटा साइंस के माध्यम से सांख्यिकीय अनुमान: R और Tidyverse में एक आधुनिक गोता

फ़ीचर इंजीनियरिंग डेटा माइनिंग तकनीकों के माध्यम से कच्चे डेटा से फ़ीचर निकालने के लिए डोमेन ज्ञान का उपयोग करने की प्रक्रिया है। इन फ़ीचर्स का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। फ़ीचर इंजीनियरिंग को स्वयं एप्लाइड मशीन लर्निंग माना जा सकता है।

2014 का एक प्रयोगात्मक d3.js संगीत विजुअलाइज़र। vizz.fm के रूप में जारी रखा गया।

R में वफ़ल (स्क्वायर पाई) चार्ट बनाने के लिए

अंग्रेजी और यूरोपीय फुटबॉल परिणाम 1871-2022

🔥 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, बड़ी स्क्रीन, Echarts, SQL, API, VUE का समर्थन करता है, Jupyter के लिए उपयोग किया जा सकता है, pyecharts से आसान, बहुत कम सीमा, उपयोग के लिए तैयार, ड्रैग-एंड-ड्रॉप से अधिक सुविधाजनक, प्रोजेक्ट प्लग-इन या स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, सरल, फुर्तीला, कुशल, सार्वभौमिक, अत्यधिक अनुकूलन योग्य, आपके लिए पूरी तरह से फ्रंट-एंड और बैक-एंड को जोड़ता है, ग्राफ़िक डेटा लिंकेज, फ़िल्टरिंग विकास बिना किसी दबाव के, डेटा कैशिंग प्रोसेसिंग मैकेनिज्म रिपोर्ट को तेज़ी से बनाता है

अपने Kedro डेटा और मशीन-लर्निंग पाइपलाइनों को विज़ुअलाइज़ करें और अपने प्रयोगों को ट्रैक करें।

BigFunctions के साथ BigQuery को सुपरचार्ज करें

ggplot2 के लिए वैज्ञानिक पत्रिका और विज्ञान-कथा थीम वाले कलर पैलेट

TreeMap एक पूरी तरह से डाउनलोड करने योग्य ऐप है जो Mac, Windows और Linux पर चल सकता है। यह आपके डिस्क-स्पेस को चार्ट और स्क्वायर बोर्ड में विज़ुअलाइज़ करता है। यह आपको अवांछित फ़ाइलों को हटाने और फ़ाइलें खोलने की सुविधा भी देता है।

रिस्पॉन्सिव, सुलभ और सर्वर-रेंडर किए गए चार्ट के लिए एक छोटा TypeScript विज़ुअलाइज़ेशन व्याकरण—जो ग्रैनुलर D3 प्रिमिटिव्स द्वारा संचालित है