無代碼數(shù)據(jù)科學工具通過可視化界面和自動化流程，使數(shù)據(jù)分析、建模和可視化等任務變得簡單。本文介紹了7個強大的無代碼數(shù)據(jù)科學工具，幫助您快速入門和探索數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域。

PivotTableJS

PivotTableJS是一個無需編寫任何代碼、即可通過簡單拖放操作選擇用于行、列和值的數(shù)據(jù)字段，從而創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表的工具，支持添加熱圖（Heatmaps）到表中，以顏色的形式展示數(shù)據(jù)的密度和分布，有助于更好地理解數(shù)據(jù)的模式和趨勢。并且，PivotTableJS可以在Jupyter Notebook中使用，為數(shù)據(jù)分析任務提供了方便和靈活性。

PyGWalker

PyGWalker是一個開源的替代Tableau的工具，它可以類似Tableau的用戶界面一樣分析pandas DataFrame，用于數(shù)據(jù)探索、創(chuàng)建圖表和報告以及可視化交互等。

Visual Python

Visual Python是一個基于GUI的Python代碼生成器，可以通過點擊按鈕和界面操作來生成相應的Python代碼，而無需手動編寫。同時，它提供了一個可視化的界面，能夠更快速、簡便地完成常見的數(shù)據(jù)科學任務。

Mito

Mito是一個在Jupyter Notebook中創(chuàng)建電子表格界面的開源工具，可輕松進行數(shù)據(jù)分析，而無需編寫任何代碼。并且，Mito還具有AI功能，可以根據(jù)數(shù)據(jù)以及分析需求自動生成相應的Python代碼。

Gigasheet

Gigasheet是一種基于瀏覽器的無代碼工具，用于在大規(guī)模分析數(shù)據(jù)。它利用AI進行數(shù)據(jù)分析，結(jié)合了Excel和Pandas的功能，且沒有規(guī)模限制，可以分析大至1B行的數(shù)據(jù)集。

Drawdata

Drawdata是一個非常實用的工具，通過拖動鼠標可以繪制任何二維散點數(shù)據(jù)集，并將其導出為DataFrame、CSV或JSON格式。此外，還可以通過拖動鼠標創(chuàng)建直方圖和線形圖。

Tensorflow Playground

TensorFlow Playground是一個基于瀏覽器的工具，提供了優(yōu)雅的UI界面來構(gòu)建、訓練和可視化神經(jīng)網(wǎng)絡，可以通過單擊按鈕更改數(shù)據(jù)、模型架構(gòu)、超參數(shù)等， 同時可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡如何工作，以及不同的超參數(shù)如何影響其性能。這對于初學者來說尤其有用，有助于更好地理解神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理。