tablesaw

Java数据处理和可视化开源框架

Tablesaw 数据处理数据可视化 Java库数据分析 Github 开源项目

Tablesaw是一个Java开源数据框架和可视化库，支持数据加载、清理、转换、过滤和汇总。它提供多种格式数据的导入导出、表格操作和统计分析功能。Tablesaw集成了Plot.ly绘图库，可创建各类数据可视化图表。该框架设计简洁，有助于提升Java数据分析效率，适用于数据处理和探索。

文档

cuba - Java企业级Web应用快速开发框架

CUBA PlatformGithubJavaWeb应用企业应用开发开源框架开源项目

CUBA Platform是一个专注于企业级Web应用开发的Java框架。它提供CUBA Studio开发工具，支持源代码构建和快照版本使用。该框架功能完善，包含在线演示、详细文档和开发指南，并拥有活跃的社区支持。CUBA Platform通过简化开发流程和提高效率，为Java开发者提供了高效的企业应用开发解决方案。

Datayaki - 对话式AI数据分析工具简化复杂数据洞察

AI工具AI数据分析Datayaki数据可视化自然语言查询隐私保护

Datayaki是一款创新的对话式AI数据分析工具，用户只需使用自然语言提问即可获得深入的数据洞察。支持电子表格和数据库等多种数据源，无需SQL编写。注重隐私保护，分析过程在用户端完成。提供可解释AI和端到端加密协作，简化数据分析流程，确保安全高效。广受学者和专业人士信赖，有助于团队提高效率，降低运营成本。

billboard.js - 强大灵活的JavaScript数据可视化库

D3.jsGithubJavaScriptbillboard.js图表库开源项目数据可视化

billboard.js是一个基于D3.js的JavaScript图表库,提供丰富的图表类型和交互功能。它易于使用和定制,适用于多种数据可视化场景。该库支持React集成,具有良好的浏览器兼容性。billboard.js简化了复杂数据的可视化过程,是开发者进行数据展示的有力工具。

kandy - Kotlin开源绘图库支持多种引擎的数据可视化工具

GithubKandyKotlin开源项目数据可视化绘图库跨平台

Kandy是一个开源的Kotlin绘图库，通过DSL简化图表创建过程。它支持多种绘图引擎，具有跨平台兼容性，可用于Kotlin笔记本和标准项目。Kandy提供Swing渲染、交互式图表、多格式导出、Kotlin集合和DataFrame支持等功能，同时保证类型和空值安全。该库适用于创建各种复杂度的图表，无需详细文档即可上手。

roundtable-js - 开源JavaScript库助力构建复杂调查和数据收集

GithubJavaScriptRoundtableJS开源开源项目表单设计问卷调查

RoundtableJS作为开源JavaScript库，专注于构建复杂调查和数据收集工具。它支持复杂逻辑实现、问题类型自定义和设计定制。该库基于现代Web技术，便于开发集成，并提供AI功能支持。适用于各类调查和数据采集场景，兼具功能性和易用性。

PlotCh.at - 智能图表数据解析与交互平台

AI工具PlotChat可视化数据图像识别数据分析问答系统

PlotCh.at是一个创新的数据可视化交互平台，通过智能识别上传的图表或图形数据图片，生成数据表格并提供详细解释。这种直观的图表数据分析方式使复杂的视觉数据探索变得高效简单。该可视化数据交互工具适用于学生、研究人员和商业分析师，助力深入洞察数据信息，提升数据分析效率。

joint - JavaScript图表库JointJS：构建交互式可视化应用的利器

GithubJavaScript库JointJSSVG图表绘制开源项目用户界面

JointJS是一款功能强大的JavaScript/TypeScript图表库，专为构建交互式图表应用、绘图工具和数据可视化界面而设计。它提供了丰富的功能，包括基本图形元素、预设图表、自定义元素、连接功能、图形API和自动布局等。JointJS支持主流浏览器，适用于多种应用场景，能够显著提高开发效率。无论是创建简单的流程图还是复杂的可视化系统，JointJS都能满足开发者的需求。

whylogs - 开源数据日志库追踪分析数据变化与质量

GithubWhyLabswhylogs开源项目数据日志数据概要机器学习监控

whylogs是一款开源数据日志库，可生成数据集摘要(whylogs profiles)。它能追踪数据变化、设置约束条件、快速可视化关键统计信息。whylogs profiles具有高效、可定制、可合并的特点，支持多种数据类型。该库集成了AWS S3、Apache Airflow等工具，可用于数据漂移检测、质量验证和探索性分析等任务，为数据科学家和工程师提供有力支持。

peaks-consolidation - 实现大型CSV文件处理与分析高效跨平台工具

CSV文件处理Github开源项目数据查询文件分析文件预览跨平台应用

peaks-consolidation是一个开源项目，提供了一款跨平台工具，专注于大型CSV文件的高效处理。该工具能自动识别分隔符，支持文件即时预览和验证。项目还引入了新型查询语句，用于处理文件、内存表和网络流数据。其功能涵盖文件扩展、表连接、数据过滤、分组和排序等，显著提升了数据处理的效率和灵活性。值得一提的是，该项目支持多种编程语言（如Go、Rust、Python），并采用独特的文件分区验证方法，为用户提供了全面而强大的数据处理解决方案。

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