JAI 工具
Julius AI
通过自然语言分析表格数据、运行统计并生成可视化结果。
数据分析可视化
查看详情 RESEARCH CATEGORY
数据分析
统计、计算与数据工作流。当前收录 30 项工具、模型、数据库或基础设施资源。
CAI 工具
ChatGPT Data Analysis
在对话中运行代码、分析上传数据并生成图表和解释。
代码执行数据分析
查看详情 W科研基础设施
Wolfram Mathematica
面向科学计算、符号运算、建模与可视化的综合计算系统。
科学计算符号运算
查看详情 M科研基础设施
MATLAB
用于数值计算、算法开发、数据分析和工程建模的编程环境。
数值计算工程
查看详情 J科研基础设施
JupyterLab
开源交互式计算环境，可组合代码、数据、说明和可视化。
NotebookPython
查看详情 K科研基础设施
KNIME Analytics Platform
以可视化节点构建数据访问、转换、分析和机器学习工作流。
低代码工作流
查看详情 O科研基础设施
Orange Data Mining
开源可视化数据挖掘工具，通过组件连接完成分析与机器学习。
数据挖掘可视化编程
查看详情 DAI 工具
Dataiku
面向团队的数据准备、机器学习、生成式 AI 与治理平台。
机器学习数据平台
查看详情 DAI 工具
DataRobot
提供自动化机器学习、模型部署、监控与 AI 治理能力。
AutoML模型治理
查看详情 AAI 工具
Akkio
以自然语言和低代码方式完成数据分析、预测与报告生成。
低代码预测分析
查看详情 R科研基础设施
RStudio IDE
面向 R 与部分 Python 工作流的集成开发环境，提供开源桌面和服务器版本以及商业授权版本。
R语言集成开发环境
查看详情 D科研基础设施
DVC
在 Git 工作流中记录大型数据、模型和机器学习流水线状态的开源数据版本控制工具。
数据版本控制可复现工作流
查看详情 M科研基础设施
MLflow
用于记录机器学习实验、管理模型与相关产物并支持自托管协作的开源平台。
实验追踪模型管理
查看详情 W科研基础设施
Weights & Biases
用于记录、比较和协作管理机器学习实验、模型及数据产物的托管平台和客户端工具。
实验追踪机器学习协作
查看详情 A科研基础设施
AiiDA
面向计算科学的开源 Python 工作流基础设施，可自动运行计算并记录数据与过程溯源关系。
计算工作流数据溯源
查看详情 N科研基础设施
NumPy
Python 数值计算基础库，提供多维数组、向量化运算以及线性代数、随机数等核心能力。
数值计算数组
查看详情 P科研基础设施
pandas
用于表格与时间序列数据读取、清洗、转换、连接和汇总的开源 Python 数据分析库。
表格数据数据处理
查看详情 S科研基础设施
SciPy
建立在 NumPy 之上的开源科学计算库，覆盖优化、积分、信号处理、稀疏计算和统计等算法。
科学计算数值算法
查看详情 S科研基础设施
scikit-learn
支持监督与无监督学习、预处理、模型选择和评估的开源 Python 机器学习库。
机器学习模型评估
查看详情 P科研基础设施
PyMC
用于定义贝叶斯概率模型并通过马尔可夫链蒙特卡洛或变分推断进行估计的开源 Python 库。
贝叶斯建模概率编程
查看详情 S科研基础设施
Stan
用于贝叶斯统计建模与高效后验推断的开源概率编程语言及跨语言工具生态。
贝叶斯推断概率编程
查看详情 S科研基础设施
statsmodels
面向 Python 的开源统计建模与计量经济学库，提供模型估计、统计检验、诊断和结果汇总。
统计建模计量经济学
查看详情 P科研基础设施
Polars
以 Rust 编写的开源 DataFrame 查询引擎，支持即时与惰性执行、查询优化和流式数据处理。
DataFrame查询引擎
查看详情 D科研基础设施
DuckDB
可嵌入进程内运行的开源分析型 SQL 数据库，适合直接查询本地文件、对象存储和内存数据。
分析型数据库SQL
查看详情 J科研基础设施
JAX
面向高性能数值计算的开源 Python 库，提供 NumPy 风格数组、自动微分、编译、批处理和并行变换。
自动微分加速计算
查看详情 O科研基础设施
Optuna
用于自动搜索模型与算法超参数的开源优化框架，支持动态搜索空间、试验剪枝和并行研究。
超参数优化实验搜索
查看详情 P科研基础设施
PyTorch
支持张量计算、自动微分、神经网络和分布式训练的开源深度学习库，可在 CPU 与多类加速器上运行。
深度学习张量计算
查看详情 T科研基础设施
TensorFlow
用于构建、训练、评估和部署机器学习模型的开源框架，并提供面向服务器、浏览器和移动设备的相关组件。
机器学习模型部署
查看详情 K科研基础设施
Kedro
用于组织模块化、可维护和可复现数据科学代码的开源 Python 框架，提供管线、配置和数据目录抽象。
数据管线可复现计算
查看详情 D科研基础设施
DataLad
建立在 Git 和 git-annex 之上的开源分布式数据管理工具，可对大型研究数据集进行版本控制、获取和共享。
数据版本控制研究数据管理
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