Rath

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<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/5ff5ac40-53fd-4ccb-b294-1e0abe9e9a60.png" width="22px" /> 英语 | [日语](https://github.com/Kanaries/Rath/blob/master/./docs/README-jp.md | [简体中文](https://github.com/Kanaries/Rath/blob/master/./docs/README-zh.md

简介

RATH不仅是Tableau等数据分析和可视化工具的开源替代品，它还通过增强分析引擎自动化您的探索性数据分析工作流程，发现模式、洞察、因果关系，并使用强大的自动生成多维数据可视化来呈现这些洞察。

RATH基于最小化可视化信息感知误差的原则生成/推荐可视化。

https://user-images.githubusercontent.com/22167673/234053551-24e0f1c9-1efb-4250-a2f8-dbf148f5f4d0.mp4

开始使用

立即开始使用RATH！

• 🚀 部分功能的沙盒演示
• 📖 阅读RATH文档
• 介绍RATH数据绘制器的视频

功能

• 🤖 数据探索自动驾驶：一键获取洞察！增强分析引擎用于发现模式、洞察和因果关系。一种完全自动化的方式，只需一次点击即可探索和可视化数据集。

• 🛠 数据探索副驾驶：RATH将作为您数据科学的副驾驶，学习您的意图并生成相关推荐。

• 自然语言界面：使用自然语言提问，从您的数据中获取答案/可视化。

• 自动可视化：RATH将为您选择的数据生成最佳可视化。它使您专注于数据和变量，而不是如何制作可视化。

• 👓 数据整理器：自动数据整理器，用于生成数据摘要和数据转换。

• 🎨 数据绘制器：一个交互式、直观且强大的工具，通过直接为数据着色进行探索性数据分析，并具有进一步的分析功能。观看这个视频，了解如何使用数据绘制器发现数据洞察。

• :bar_chart: 仪表板：构建美观的交互式数据仪表板（包括一个自动仪表板设计器，可为您的仪表板提供建议）。

• 因果分析：识别和检验变量之间的因果关系，这有助于探索数据、创建更好的预测模型并做出商业决策。

使用指南

从在线数据库或CSV/JSON文件导入数据。

查看您的数据源统计信息

数据准备

RATH支持使用黑魔法般的预测性转换操作进行数据准备。它将自动生成转换和清理等建议。

一键式自动数据分析与可视化

增强分析引擎，用于发现模式、洞察和因果关系。只需一键即可全自动探索和可视化数据集。

将RATH作为您的数据探索副驾驶

RATH将作为您的数据科学副驾驶，学习您的意图并生成相关推荐。

https://user-images.githubusercontent.com/22167673/234018034-c7441549-e83b-4f5e-94c7-f772527a7094.mp4

询问您的数据

询问有关您数据的问题，RATH集成了GPT来生成答案和可视化效果。

通过拖放手动探索您的数据：

<a href="https://docs.kanaries.net/rath/explore-data/explore-data-graphic-walker"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/b5bb760a-8786-4b23-90c6-f6c5db75db2c.gif" alt="使用类似Tableau的UI手动探索您的数据"></a>

手动探索是一个独立的嵌入式模块。您可以在您的应用中独立使用它。有关更多详细信息，请参阅packages/graphic-walker/README.md中的README.md。

安装Graphic Walker

yarn add @kanaries/graphic-walker
# 或
npm i --save @kanaries/graphic-walker

:sparkles: 通过数据绘画进行交互式数据分析工作流

数据绘画视频 🔥 在YouTube上

<a href="https://docs.kanaries.net/rath/explore-data/data-painter"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/f9dcb318-d0ce-4f49-845a-979b758bce85.gif" alt="通过绘画进行交互式数据分析"></a>

🌅 因果分析（Alpha阶段）

因果分析可以定义为识别和检验变量之间因果关系的方法，这可以帮助探索数据、创建更好的预测模型和做出商业决策。

RATH的因果分析功能包括：

• 因果发现
• 可编辑的图形化因果模型
• 因果可解释性
• 用于深入探索的交互工具
• 假设分析

有关因果分析功能的更多信息，请参阅RATH文档。

支持的数据库

RATH支持广泛的数据源。以下是您可以连接到RATH的一些主要数据库解决方案：

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/9c79a9d8-dabf-486b-bc45-d762964bf651.png" alt="Amazon Athena" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/ef24c670-ec08-4dc5-8fc0-634bdc1b8b68.png" alt="Amazon Redshift" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/50bedb6c-77df-42d6-9c72-cea8e8c4c878.png" alt="Apache Spark SQL" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/687c7d54-22e8-4289-bcd3-92796e66b182.png" alt="Apache Doris" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/95b6f431-9b94-46e8-ab6f-78df4a801515.png" alt="Clickhouse" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/497d6801-b12f-4f6f-869f-5f908a469096.png" alt="Apache Hive" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/e5e2b1c0-f31a-4cc2-a162-8aeac459734c.png" alt="MySQL" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/aa43797c-2ff6-4594-891d-fb1ba2935f77.png" alt="Postgre SQL" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/5681da96-d030-49ed-a8f2-6811fbc5f5c1.png" alt="Apache Impala" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/3d7c206e-c3a3-4f89-8448-b03ff3da6cb3.png" alt="Apache Kylin" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/dbbd0684-282b-46a2-9f1a-7a2c35cc9fd7.png" alt="Oracle" border="0" width="200" height="80"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/1dd2b9fb-a1c1-4289-a808-fc2b9b9fde9e.png" alt="AirTable" border="0" width="200" height="80"/> </p>

如果您想添加对更多数据库类型或数据引擎的支持，请随时联系我们

开发者文档

RATH软件目前处于公开alpha阶段。我们正在努力改进其代码和文档。

客户端部分的构建脚本

yarn install

yarn workspace rath-client build

如果您正在将RATH用于您的项目，请通过发送邮件至support@kanaries.org告诉我们您的使用情况。我们也欢迎您提供反馈。如果您发现了bug或有功能请求，请创建一个issue。

我们鼓励您查看我们的RATH文档以获取参考和指导。

项目状态

社区

Kanaries社区是一个进行开放讨论功能、表达您的想法或获得一般问题帮助的地方。通过以下渠道加入我们：

我们的开发者社区是RATH项目持续进行的基石。我们诚挚地欢迎您加入我们的社区，参与对话并与我们保持联系以获取最新更新。

• 加入我们的Slack
• 加入我们的Discord

欢迎为RATH项目做出贡献，在我们的GitHub页面上提交任何问题，或在我们的聊天中分享您的全新想法。

<a href="https://join.slack.com/t/kanaries-community/shared_invite/zt-1pcosgbua-E_GBPawQOI79C41dPDyyvw"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/4491521c-504e-416d-9cc0-a41d1038daf1.png" alt="加入我们的Slack社区" width="200"/></a> <a href="https://discord.gg/Z4ngFWXz2U"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/7e0903de-ab82-495d-972b-c4816c7de99e.png" alt="加入我们的Discord社区" width="200"/> </a>

请考虑与更广泛的开源社区分享您使用Kanaries RATH的体验或想法。这真的很有帮助！

贡献

请查阅RATH 贡献指南了解如何进行贡献的相关指导。

感谢所有贡献者 :heart:

<a href="https://github.com/kanaries/rath/graphs/contributors"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=kanaries/rath" /> </a>

许可证（AGPL）

Rath 是一款自动化数据分析和可视化工具（自动 EDA）。它是一个基于 AGPL 许可的免费开源软件。

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品牌图标受其版权许可保护。 <br>

<p align="center"> <br> <strong>享受数据的乐趣！</strong> ❤️ </p>

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