七个强大的无代码数据科学工具

无代码数据科学工具通过可视化界面和自动化流程，使数据分析、建模和可视化等任务变得简单。本文介绍了7个强大的无代码数据科学工具，帮助您快速入门和探索数据科学领域。

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PivotTableJS

PivotTableJS是一个无需编写任何代码、即可通过简单拖放操作选择用于行、列和值的数据字段，从而创建数据透视表的工具，支持添加热图（Heatmaps）到表中，以颜色的形式展示数据的密度和分布，有助于更好地理解数据的模式和趋势。并且，PivotTableJS可以在Jupyter Notebook中使用，为数据分析任务提供了方便和灵活性。

PyGWalker

PyGWalker是一个开源的替代Tableau的工具，它可以类似Tableau的用户界面一样分析pandas DataFrame，用于数据探索、创建图表和报告以及可视化交互等。

Visual Python

Visual Python是一个基于GUI的Python代码生成器，可以通过点击按钮和界面操作来生成相应的Python代码，而无需手动编写。同时，它提供了一个可视化的界面，能够更快速、简便地完成常见的数据科学任务。

Mito

Mito是一个在Jupyter Notebook中创建电子表格界面的开源工具，可轻松进行数据分析，而无需编写任何代码。并且，Mito还具有AI功能，可以根据数据以及分析需求自动生成相应的Python代码。

Gigasheet

Gigasheet是一种基于浏览器的无代码工具，用于在大规模分析数据。它利用AI进行数据分析，结合了Excel和Pandas的功能，且没有规模限制，可以分析大至1B行的数据集。

Drawdata

Drawdata是一个非常实用的工具，通过拖动鼠标可以绘制任何二维散点数据集，并将其导出为DataFrame、CSV或JSON格式。此外，还可以通过拖动鼠标创建直方图和线形图。

Tensorflow Playground

TensorFlow Playground是一个基于浏览器的工具，提供了优雅的UI界面来构建、训练和可视化神经网络，可以通过单击按钮更改数据、模型架构、超参数等， 同时可以看到神经网络如何工作，以及不同的超参数如何影响其性能。这对于初学者来说尤其有用，有助于更好地理解神经网络的工作原理。

网页标题：七个强大的无代码数据科学工具
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