data-exploration

PyGWalker: Biến dataframe của bạn thành giao diện người dùng tương tác để phân tích trực quan

Phân tích chất lượng dữ liệu và phân tích khám phá dữ liệu (EDA) chỉ với 1 dòng mã cho Pandas và Spark DataFrames.

Nền tảng phân tích khám phá và trực quan hóa dữ liệu tự động thế hệ tiếp theo.

Trực quan hóa và so sánh các tập dữ liệu, giá trị mục tiêu và mối liên hệ chỉ với một dòng mã.

Thư viện chuẩn bị dữ liệu mã nguồn mở low-code bằng python. Thu thập, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu của bạn bằng python chỉ với vài dòng mã.

:truck: Quy trình chuẩn bị dữ liệu linh hoạt được thực hiện dễ dàng với Pandas, Dask, cuDF, Dask-cuDF, Vaex và PySpark

Nền tảng khám phá và quan sát dữ liệu mã nguồn mở đầu tiên. Chúng tôi giúp công việc của các chuyên gia dữ liệu trở nên dễ dàng hơn để bạn có thể tập trung vào doanh nghiệp của mình.

Tự động tìm kiếm các vấn đề trong tập dữ liệu hình ảnh và thực hành thị giác máy tính lấy dữ liệu làm trung tâm.

🦘 Khám phá các tập dữ liệu đa phương tiện ở quy mô lớn

Lớp ngữ cảnh mã nguồn mở cho AI của bạn. Lập danh mục các bảng, chủ đề, hàng đợi và API, sau đó cung cấp siêu dữ liệu thực cho các tác nhân AI.

Tự động hóa việc khám phá và xử lý dữ liệu

Công cụ theo dõi, trực quan hóa, giải thích, phát hiện độ lệch và bảng điều khiển cho AI/ML/Dữ liệu của Polyaxon.

SQL Runtime không cần cơ sở dữ liệu.