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streamlit_prophet

交互式时间序列预测工具助力数据分析

StreamlitProphet时间序列预测可视化模型训练Github开源项目

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

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streaming - 面向大规模机器学习的高效数据流式加载工具
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提供快速一致的探索性数据分析解决方案，支持生成HTML和JSON格式报告，包括时间序列和文本数据。ydata-profiling自动检测数据类型，提供单变量和多变量分析，生成包含缺失数据、重复行和变量交互的可视化报告。支持与多种数据库系统集成，适用于数据集对比和大数据处理。
pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
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pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。
DataProfiler - DataProfiler：自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库，用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame，支持模式识别、统计分析及实体识别（PII/NPI）。带有预训练的深度学习模型，可高效识别敏感数据，并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式，提供便捷的数据处理解决方案。
ScribeWizard - 使用Groq、Whisper和Llama3生成结构化音频笔记
GithubGroqLlama3ScribeWizardStreamlitWhisper开源项目
ScribeWizard 是一个基于 Streamlit 的应用，通过 Groq 的 Whisper API 转录音频讲座，并利用 Llama3-8b 和 Llama3-70b 模型生成结构化笔记。该应用结合了快速和高质量的文本生成，提供美观的 Markdown 样式笔记，并支持下载为文本或 PDF 文件。用户可以选择在线使用或本地运行，适用于生成讲座和课程的音频笔记，提升学习和复习效率。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
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