data-analysis

社群驅動、簡單且強大的框架，用於快速、具成本效益的分散式資料運算。

🌀 你的 Discord 資料包裡到底有什麼？

ELKI 資料探勘工具包

Python 中的轉折點檢測 :chart_with_upwards_trend:

scikit-mobility：Python 中的移動性分析

特徵工程是利用領域知識透過資料探勘技術從原始資料中萃取特徵的過程。這些特徵可用於提升機器學習演算法的效能。特徵工程本身即可視為應用機器學習。

一個由語言模型（LLM）驅動的 Python 資料探索與分析庫。

由 No Starch Press 出版，Anthony DeBarros 所著《Practical SQL》第二版的程式碼與資料。

DataFoundry 是一個用於資料分析的開源 AI 工作台，將資料來源、知識、工具與 Agent 執行階段整合至受管制的互動式分析工作空間中。

開始學習 SQL 資料庫程式設計。本初學者指南提供逐步教學、實用範例、練習與資源，助你精通 SQL。

持續更新的資料代理（Data Agents）進展論文列表。與我們的論文「A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?」配套的儲存庫。

《Hands-On Data Analysis with Pandas – Second Edition》實作課程素材

一個強大、與格式無關且由社群驅動的 Python 套件，用於分析和視覺化地球科學資料

使用 Web API 匯出 Spotify 播放清單，並在 Jupyter notebook 中進行分析。

開源且由 AI 驅動的資料科學平台。

適用於 Jupyter/IPython Notebook 的拖放式樞紐分析表與圖表，由 PivotTable.js 提供支援

R 語言中的進階與快速資料轉換

全端機器學習（ML）學習藍圖涵蓋成為機器學習各方面專家所需的技能與技術，包含資料收集與前處理、模型開發、部署與維護。

Anthony DeBarros 著、No Starch Press 於 2018 年出版之《Practical SQL》第一版程式碼與資料。

適用於 Elasticsearch 中 DataFrames、大數據、機器學習與 ETL 的 Python 用戶端與工具包

WeDataSphere 是一個金融級的一站式大數據平台套件。

ML-capsule 是一個專為沒有導師或指導、但希望學習機器學習的初學者與有經驗的資料科學愛好者所設計的專案。透過我們的儲存庫，他們可以學習機器學習、深度學習及許多相關技術，並透過不同的現實世界專案為面試做好準備。

來自 Planet Engineering 的互動式筆記本

《SQL for Data Analysis》一書的程式碼儲存庫

追蹤你的 Data Science。Skore 的開源 Python 函式庫透過自動化評估報告、智慧方法學指引與全面的交叉驗證分析，加速 ML 模型開發。

ScienceClaw 是一個採用 LangChain DeepAgents 與 AIO Sandbox 基礎架構建構的個人研究助理，採用超越 OpenClaw 的全新架構。它提供更強的安全性、更好的透明度以及更友善的使用體驗。

在 Tkinter 中使用 pandas DataFrame 進行表格分析。

資料科學專案的完整生命週期

頂級的開源資料品質解決方案

oneAPI 資料分析函式庫 (oneDAL)