Awesome GitHub RepositoriesPivot Table Visualizations

Davinci es una plataforma de inteligencia de negocios y visualización de datos utilizada para construir dashboards e informes interactivos. Funciona como un constructor de dashboards basado en SQL y un servicio de analítica multi-tenant que se conecta a bases de datos mediante JDBC y archivos CSV para transformar datos crudos en componentes visuales. La plataforma se distingue por su modelo de seguridad granular, que incluye permisos a nivel de fila y columna integrados con autenticación LDAP y OAuth2. También proporciona una herramienta de visualización embebida que permite insertar gráficos y dashboards parametrizados y seguros en aplicaciones externas mediante URLs y frames. El sistema cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo modelado de datos con plantillas SQL, un motor de diseño drag-and-drop para dashboards responsivos y una amplia variedad de tipos de visualización como diagramas de Sankey, gráficos de radar y mapas geográficos. Incluye además automatización para programar informes por correo electrónico y utiliza caché de clave-valor para optimizar el rendimiento de las consultas.

Este proyecto es un framework de renderizado de formularios basado en JSON y un creador visual diseñado para la recolección dinámica de datos. Proporciona una biblioteca de construcción de formularios en JavaScript que transforma esquemas JSON en formularios web funcionales y asistentes de varios pasos, con un creador de encuestas visual dedicado para diseñar diseños y lógica de ramificación sin escribir código. La biblioteca destaca por su integración bidireccional con PDF, que permite la conversión de esquemas JSON en documentos PDF rellenables y la extracción de datos estructurados de archivos PDF existentes. También cuenta con capacidades avanzadas para crear evaluaciones puntuadas y calculadoras que procesan entradas numéricas para proporcionar resultados ponderados en tiempo real. El sistema cubre una amplia superficie de capacidades, incluyendo ramificación condicional y validación de entrada de varias etapas, localización en varios idiomas y renderizado agnóstico al framework para React, Angular y Vue.js. Además, incluye herramientas para la visualización de datos de respuesta, tematización basada en variables CSS y cumplimiento de accesibilidad WCAG.

Este proyecto es una biblioteca de tablas dinámicas (pivot tables) de JavaScript y un procesador de datos del lado del cliente. Proporciona una interfaz interactiva para transformar conjuntos de datos crudos en tablas resumidas, mapas de calor y gráficos, permitiendo el análisis de datos basado en navegador sin un servidor backend. La biblioteca se distingue por una interfaz de arrastrar y soltar para la exploración dinámica de datos y la capacidad de derivar nuevos atributos mediante la agrupación de fechas o lógica personalizada. Admite una representación de datos flexible convirtiendo los resultados analizados en tablas HTML o representaciones gráficas utilizando bibliotecas de gráficos integradas o de terceros. El sistema cubre una amplia gama de capacidades analíticas, incluyendo la agregación estadística de datos, la importación de datos multiformato desde CSV y JSON, y la exportación de vistas a valores separados por tabulaciones. También incluye gestión de estado para serializar configuraciones de diseño y una capa de localización para el formato regional de idiomas y números.

Este proyecto es un entorno de notebook interactivo basado en la web diseñado para la ciencia de datos distribuida y la computación a gran escala. Sirve como una herramienta de desarrollo para ejecutar código y realizar análisis de datos específicamente dentro del framework Apache Spark, proporcionando una interfaz basada en navegador que combina la ejecución de código con la visualización de datos reactiva. La plataforma se distingue por su profunda integración con la infraestructura distribuida, permitiendo a los usuarios gestionar recursos de cluster, configurar dependencias de tiempo de ejecución y aislar procesos de ejecución para notebooks individuales. Admite flujos de trabajo colaborativos sincronizando archivos de notebook directamente con sistemas de control de versiones y proporciona un motor de renderizado reactivo que actualiza automáticamente gráficos y widgets en respuesta a flujos de datos en vivo y ejecución de código. Más allá de sus capacidades de ejecución central, el entorno incluye herramientas integrales para la gestión de clusters, seguridad y extensibilidad. Admite la autenticación y suplantación de usuarios para un acceso seguro a recursos distribuidos, mientras ofrece opciones de configuración flexibles para plantillas de entorno, gestión de dependencias y ajuste de rendimiento. El sistema también cuenta con una amplia biblioteca de componentes de visualización interactivos, incluyendo mapeo geoespacial, grafos de red y tablas dinámicas, para facilitar la exploración compleja de datos.