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Interactive environments for exploring, manipulating, and auditing datasets to improve quality.
Distinct from Data Orchestration Platforms: Shortlist candidates are enterprise data platforms or analytics platforms, not local interactive wrangling tools.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Data Wrangling Platforms. Refine with filters or upvote what's useful.
OpenRefine is a data cleaning tool and wrangling platform used to transform raw, messy datasets into consistent and structured formats. It operates as a Java-based data processor that runs a local server and provides a web browser interface for managing and manipulating data. The platform includes a data reconciliation engine for matching local entries against external knowledge bases to standardize entities. It also functions as a web data augmentation tool, allowing users to fetch and integrate information from external web sources to enrich their datasets. The system provides a transforma
Provides a local environment for exploring, manipulating, and auditing large datasets to improve data quality.
VisiData is a terminal-based interactive data analysis tool and browser designed for exploring, filtering, and sorting large tabular datasets. It functions as a structured data inspector that loads and flattens complex formats like JSON, XML, and PCAP into interactive sheets, as well as a terminal file manager for navigating directories and performing staged filesystem operations. The project distinguishes itself by rendering data visualizations, such as scatter plots and histograms, directly in the terminal using Unicode Braille characters. It provides a Python-based data wrangling environme
Offers an interactive environment for cleaning and transforming datasets using Python expressions and regular expressions.
Rath est une plateforme d'analyse de données propulsée par LLM et un moteur d'analyse augmentée conçu pour l'exploration et la visualisation automatisées de données. Il sert d'outil en libre-service pour découvrir des modèles au sein de grands jeux de données, traduire des requêtes en langage naturel en graphiques visuels, et identifier des relations causales entre variables à l'aide de modèles graphiques. La plateforme se distingue par un système de visualisation de données automatisé qui recommande les types de graphiques et les mises en page optimaux pour minimiser les erreurs de perception. Elle intègre des grands modèles de langage pour permettre l'interrogation de données en langage naturel et emploie des algorithmes d'apprentissage structurel pour la découverte de relations causales afin d'éclairer la prise de décision stratégique. Le système couvre un large éventail de capacités, incluant la préparation et le nettoyage de données, la création de tableaux de bord interactifs et la visualisation automatisée des tendances. Il propose à la fois un processus de découverte automatisé et une interface manuelle de type glisser-déposer pour une exploration indépendante des dimensions du jeu de données.
Provides an interactive environment for generating data summaries and suggesting cleaning operations to prepare datasets.