强烈推荐！7个强大的无代码数据科学工具！

无代码数据科学工具通过可视化界面和自动化流程，使数据分析、建模和可视化等任务变得简单。本文介绍了7个强大的无代码数据科学工具，帮助您快速入门和探索数据科学领域。

PivotTableJS

PivotTableJS是一个无需编写任何代码、即可通过简单拖放操作选择用于行、列和值的数据字段，从而创建数据透视表的工具，支持添加热图（Heatmaps）到表中，以颜色的形式展示数据的密度和分布，有助于更好地理解数据的模式和趋势。并且，PivotTableJS可以在Jupyter Notebook中使用，为数据分析任务提供了方便和灵活性。

PyGWalker

PyGWalker是一个开源的替代Tableau的工具，它可以类似Tableau的用户界面一样分析pandas DataFrame，用于数据探索、创建图表和报告以及可视化交互等。

Visual Python

Visual Python是一个基于GUI的Python代码生成器，可以通过点击按钮和界面操作来生成相应的Python代码，而无需手动编写。同时，它提供了一个可视化的界面，能够更快速、简便地完成常见的数据科学任务。