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tablesaw

Java数据处理和可视化开源框架

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。

data-prepper - 开源可观测性数据处理工具 Data Prepper
Data PrepperGithubOpenSearch可观察性开源软件开源项目数据处理
Data Prepper是一款开源的可观测性数据处理工具,专注于处理追踪、日志和指标数据。它提供数据过滤、增强、转换、标准化和聚合功能,为后续分析和可视化奠定基础。该工具支持跨多个数据管道实例的状态处理,适用于分布式追踪和复杂日志事件分析。目前主要支持分布式追踪数据处理和日志采集,未来将扩展至指标数据支持。
datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台
DataHubGithub元数据管理开源项目数据发现平台数据目录
DataHub是一款开源数据目录平台,为现代数据栈提供全面的元数据管理。它支持数据发现、治理、血缘分析,集成多种数据源,并具备实时更新能力。DataHub采用灵活的元数据模型,支持GraphQL API,易于扩展和集成。通过提升数据资产的可见性和可用性,DataHub为数据团队创造价值。
spotlight - 快速可视化非结构化数据集的开源工具
GithubRenumics Spotlight开源项目数据分析数据可视化机器学习非结构化数据
Spotlight是一个开源的数据可视化工具,专为快速理解和探索非结构化数据集而设计。它支持图像、音频、文本等多种数据类型,通过简单的代码即可创建交互式可视化。Spotlight能够利用数据增强功能识别关键数据集群,适用于机器学习和工程领域的复杂数据分析任务。这个工具可以帮助团队更有效地分析和沟通非结构化数据问题。
datavines - 多功能数据质量管理平台
DatavinesGithub多种执行模式开源项目插件设计数据目录数据质量
Datavines是一个开源的数据质量管理平台,提供数据目录、质量检查和数据剖析功能。它支持27种内置检查规则,4种检查类型,并采用插件化设计以扩展数据源和执行引擎。Datavines支持多种数据源,包括MySQL、Impala、StarRocks、Doris等,能满足不同企业的数据管理需求。该平台易于部署,支持高可用性,是企业DataOps的重要工具。
apitable - 强大灵活的开源实时协作数据库平台
APIAPITableGithub协作开源开源项目数据库
APITable是一个开源协作数据库平台,具备实时协作、自动表单生成和API优先设计等特性。它支持多种视图类型,如网格、画廊和看板,并提供强大的权限控制和嵌入功能。适用于项目管理、CRM和BI等场景,APITable可作为可视化数据库基础设施集成到其他软件中。平台采用先进技术栈,支持大规模数据处理和全面API访问。
flink - 开源流处理框架 实时批处理数据分析利器
Apache FlinkGithub开源项目批处理数据流流处理框架
Apache Flink是开源流处理框架,专注于高性能流处理和批处理。框架提供Java和Scala API,支持高吞吐低延迟的事件处理。主要特性包括事件时间处理、灵活窗口操作和exactly-once语义。Flink还集成了图计算、机器学习库,并可与Hadoop生态系统无缝对接。该框架适用于实时分析和大规模数据处理场景,为企业提供强大的数据处理能力。
bubble-table - 为Bubble Tea框架开发的交互式表格组件
Bubble TeaGithubGo语言开源项目自定义样式表格组件
Bubble-table是为Bubble Tea框架开发的交互式表格组件。它支持自定义标题、行列、页脚和边框,提供固定和灵活宽度列,允许设置最大宽度实现水平滚动,并可冻结左侧列。该组件支持全局样式应用、边框定制、行选择、分页、过滤和排序功能。Bubble-table还集成了键盘导航和事件检测,为开发者提供了灵活的表格解决方案。
Easy Charts - 简化数据分析和可视化的一站式平台
AI工具Lychee图表制作数据分析数据可视化无代码平台
Easy Charts是一个综合数据处理和可视化平台,简化了数据获取、分析、展示和分享的工作流程。无需编码即可连接多种数据源,创建图表。平台集成AI分析、网站生成等功能,提高数据处理效率。Easy Charts为用户提供简单易用且功能强大的数据可视化解决方案。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目,提供多种数据集和评估脚本,用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹,算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果,有助于为特定任务选择合适的算法。
egads - 开源时间序列异常检测Java库
EGADSGithubJava库开源软件开源项目时间序列异常检测自动化监控
EGADS是一个开源Java库,用于自动检测大规模时间序列数据中的异常。它采用模块化架构,包含时间序列建模和异常检测两个主要组件,支持多种模型和算法。EGADS可扩展性强,易于集成到现有监控系统中,适用于多种应用场景。该库仅依赖Java,部署简单,为大规模时间序列异常检测提供高效解决方案。
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