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1.用Python构建仪表盘应用的最佳工具
2.数据可视化分析工具有没有完全免费的？
3.请问：有比较好的基于微服务架构的低代码（LowCode）开发平台吗？
用Python构建仪表盘应用的最佳工具
为正确的项目选择正确的工具
数据分析的重要部分是沟通，我们需要以一种易于理解的方式来传播信息，以交流，突出显示和可视化关键区域。
仪表板（Dashboard）使您的数据可视化更上一层楼。他们连接了不同的源码辞职可视化组件，并制作了一个完整而集成的数据可视化故事。Web应用程序仪表板还允许用户与数据进行交互，从而使他们可以查看和调整他们想要的内容。
在Python中创建仪表板从未如此简单。我们有几个仪表板工具可供使用，以制作连贯的数据可视化故事，而无需使用Tableau或Power BI之类的传统仪表板工具。
在本文中，我将列出Python中四种最受欢迎的仪表板工具，我将重点介绍它们的应用场景，功能和学习曲线。
1. Streamlit
您要使用Python快速创建仪表板吗？Streamlit是您的最佳选择。
Streamlit通过易于使用的API和持续的功能开发彻底革新了创建Web应用程序的过程。直到去年月，这个开源工具才被公布，订货网站源码查询毫无疑问，它在数据科学界的普及迅速增长。
如今，Streamlit通过最近引入的 streamlit component增强了更多功能，开发人员社区在其中添加了新功能。
借助Streamlit的新一键式部署服务（Beta版本），共享和部署Streamlit应用程序也变得非常容易。现在，您可以开发和创建Web应用程序和仪表板，并在数分钟而不是数天的时间内部署它们，这要归功于Streamlit。
我喜欢streamlit的是，它在此列表中具有所有Python Dashboard创建工具中最短的学习曲线。它提供了出色的文档和简单的API，并允许您使用更少的纯Python代码来开发应用程序。
简而言之，Streamlit使您能够专注于重要的事情，而不用考虑要用于项目的前端和后端技术堆栈。
2. Panel
您是否要使用声明式和反应式编程在Pure Python中创建功能强大且高级的仪表板？Panel是您最好的选择。
Panel是比价网的源码一个 开放源代码的Python库，您可以通过将用户定义的小部件连接到绘图，图像，表格或文本来创建自定义的交互式Web应用程序和仪表板。
虽然可以在Jupyter notebook中使用Streamlit，但我们主要使用Python脚本。如果您最喜欢的数据科学工具是Jupyter Notebook，则 Panel为所有绘图库提供广泛的支持。
学习曲线比Streamlit陡峭，但是，使用较少的带有小部件和参数的代码在Panel中创建交互式Web应用程序很简单。
在Panel中部署和共享Web应用程序和仪表板很容易。您可以在Jupyter Notebook中显示仪表板，将其呈现为Ipywidgets，从命令行运行它，或使用诸如Heroku，MyBinder或其他云平台进行部署。
3. Voilà
您想快速将Jupyter Notebook变成独立的Web应用程序吗？ Voilà是最好的选择。
Voilà — 带有交互式小部件的实时Jupyter Notebook渲染。
Voilà主要是Jupyter本地渲染工具。但是无锡麻将棋牌源码，您可以使用Ipywidget在Jupyter Notebook中使用小部件创建交互式报告。您还可以使用Viola将笔记本上的所有内容渲染到仪表板中。
快速将Jupyter Notebook部署到仪表板是Voilà的强项，也是其缺点。您可以使用Voilà制作连贯的仪表板，但这需要您在Jupyter Notebook中相应地格式化实验和代码，或者隐藏未使用的代码。
4. Plotly Dash
您是否需要用Python搭建更高级和适用于生产环境的仪表板？Plotly Dash可以满足您的需求。
Plotly Dash专注于生产环境和企业级仪表板的创建，而且还提供Python，R和Julia的开源接口。这是此列表中最成熟的选项。
尽管Dash仅需几个小时即可使用全栈和DevOps工具来构建和部署Web应用程序，但它具有最陡峭的学习曲线。
随着Plotly Express的引入，情况发生了变化 -- 它提供了简单易用的高级API，允许使用Plotly Libary创建图形。Plotly Express库是我最喜欢的Python数据可视化工具之一。
在本地环境中部署Plotly仪表板很容易，如果需要在外部共享它，源码资本sea long则需要将其部署到服务器。
仪表板工具的选择取决于您的项目需求。Streamlit是快速创建仪表板应用程序的通用选择，如果您的网页App以数据分析和可视化为核心，它可能是最好的工具。Viola和Panel主要为Jupyter Notebook服务，您可以将它们与您喜欢的任何绘图库结合使用。最后，将Plotly Dash用于创建更高级的仪表板。
数据可视化分析工具有没有完全免费的？
1. Excel / Spreadsheet/start-wrangling/
excel在数据大小上有限制，但这个工具没有这样的局限，您可以安全地用它处理大数据集。这个工具有令人难以置信的特性，如图表推荐、内置算法、分析洞察力，您可以使用这些特性在任何时间内生成报告。
3. Rapid Miner
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在建立机器学习模型方面的具有专业性,包含了我们经常使用的所有ML算法。能闪电般的快速水平上提供分析经验。他们的生产线上有几个为大数据、可视化、模型部署而构建的产品，其中一些产品(企业)包括订阅费。
4. Rattle GUI
/us/landing/go-sm/qlikview/download-qlikview
获得商业洞察力并以一种极具吸引力的方式将其呈现出来。有了它较先进的可视化功能，你会惊讶于你在处理数据时所得到的控制量。它有一个内置的推荐引擎，可以不时地更新有关较佳可视化的信息。
6. Weka
/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/weka-gui-learn-machine-learning/
使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一个机器学习工具，它的界面是足够直观的，你可以迅速完成工作。它为数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化提供了选择。建立在Java之上。
7. KNIME
/s/
Tableau是一个数据可视化软件。快速探索数据的可视化软件，每一次观察都可使用各种可能的图表。它是一种由自己计算出数据类型、可用的较佳方法等的智能算法。
. Data Wrapper
这是一个闪电般的快速可视化软件。可视化桶由线条图、条形图、列图、饼图、叠加条形图和地图组成。此工具启用浏览器，不需要任何软件安装。
. Data Science Studio (DSS)
/dss/trynow/
它是一个旨在连接技术，业务和数据的强大工具。它可分为两部分：编码和非编码。它对任何旨在发展，建立，在网络上部署和扩展模型的组织来说都是一个完整的软件包。
. OpenRefine
http://openrefine.org/download.html
专门研究混乱的数据;为预测建模目的而清理、转换和塑造数据。使用Open Refine进行改进，分析人员不仅可以节省时间，还可以将其用于生产工作。
请问：有比较好的基于微服务架构的低代码（LowCode）开发平台吗？
低代码开发平台(LCDP)英文全称为Low-Code Development Platform,一个显著的特点是，更多的人可以参与到应用程序开发当中，不仅是具有专业编程能力的程序员，非技术背景的业务人员同样可以构建应用;对于大型企业来讲，低代码开发平台还可以降低IT团队培训、技术部署的初始成本。其实低代码开发平台早已有之，例如之前的Dreamweaver，以及BI相关的工具，BIEE、Tableau、PowerBI等都算得上是低代码开发平台。但是适合于大规模企业应用使用的低代码平台，最早是在国外出现的，例如Mendix、Outsystem、微软的PowerApps，这些平台在国外还是有很多客户和市场的。
在国内这个概念才刚刚兴起，国内也有些公司在尝试。其实最早的做OA的厂商，他们有很多技术用的其实也是低代码开发。目前有些新兴的创业型公司在向低代码方向发力，例如Buildrun（翘腾科技）、clickpass。
目前企业也越来越注重企业架构，尤其是微服务的出现，更是让企业趋之若鹜，这也是微服务架构的优势带来的，目前低代码平台还是以单体应用为主，以微服务为基础架构的，目前了解到仅有Buildrun。
企业对于定制化开发需求越来越多，这个是不可逆的，也是业务发展的必然需求（人，千人千面；企业，也一样，业务、流程、方式不同，自然需要的IT系统支撑也不一样）。所以，如何提高开发效率，如何快速交付，是每个企业IT人员需要正视的问题，这个可能会发生在未来几年，也可能已经在发生，交付效率的提升进而又能够降低创新和试错的成本。所以，低代码应该是未来一个很大以及很主流的趋势。希望国内也能够有优秀的低代码平台厂商出现，进一步推动低代码的推广和落地。