2022了你還不會『低程式碼』？數據科學也能玩轉Low-Code啦！ ⛵

2022 年 8 月 5 日
筆記
AutoViz, D-Tale, Hugging Face Transformers, Lux, Pandas-Profiling, PyCaret, PyTorch Lightning, 低程式碼, 圖解數據分析 | 從入門到精通系列, 機器學習實戰 | 手把手教你玩轉機器學習

💡 作者：韓信子@ShowMeAI
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低程式碼開發，顧名思義，指的是軟體開發過程中只需要編寫少量程式碼就夠了。與傳統開發方式相比，低程式碼大幅減少了編寫程式碼的工作量，這使其具備了更快的速度、更短的開發時間與更低的成本。

無程式碼 / 低程式碼機器學習平台（和庫）的興起，加速了程式碼開發速度。藉助於這些平台和框架，數據科學家們在繁重的探索研究和大量的編程任務之間，取得更好的平衡。

在本篇內容中，ShowMeAI 給大家總結了最值得學習&使用 Python 低程式碼機器學習庫，覆蓋數據科學最熱門的幾大方向——數據分析&簡單挖掘、機器學習、深度學習。

📌 數據分析&簡單挖掘

💡 D-Tale

D-Tale 是一個易於使用的低程式碼 Python 庫，通過將 Flask 編寫的後端與 React 編寫的前端相結合，與 Jupyter Notebook 無縫集成，可以查看和分析 Pandas 形態的數據，包括 DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和 RangeIndex。

D-Tale 是 SAS 到 Python 轉換的產物，最初是基於 SAS 的 perl 腳本包裝器，現在是基於 Pandas 數據結構的輕量級 Web 客戶端。

大家可以在D-Tale的官方 📘Github 查看它的詳細教程和用法，也可以前往 📘在線平台操作體驗。

💡 AutoViz

對於低程式碼探索式數據分析任務，AutoViz 是 Python 中另一個不錯的選擇。在功能方面，它只需編寫一行程式碼即可使用 AutoViz 完成任何數據集的自動可視化。

AutoViz 能夠結合任務確定哪些特徵是最重要的，然後通過僅使用那些自動選擇的元素來繪製和呈現資訊。而且AutoViz速度極快，可視化可以在幾秒鐘內完成。

大家可以查看官方 📘AutoViz 示例 Jupyter Notebook 進行學習。

💡 Lux

Lux 工具庫是一個非常自動的數據分析可視化工具。無需做太多的數據預處理，它會自動根據數據生成一系列候選圖表，根據實際需要從中做選擇即可。這大大減少了製作圖表所需的時間以及數據預處理工作量。

大家可以通過 Lux 的官方 📘GitHub 頁面了解更多用法細節。

💡 Pandas-Profiling

pandas-profiling 庫自動針對 pandas DataFrame 格式的數據生成數據分析報告。

最終的結果以互動式 HTML 報告呈現，包含以下資訊：

類型推斷：欄位列的類型
要點：類型、唯一值、缺失值
分位數統計：包括最小值、Q1、中位數、Q3、最大值、範圍、四分位間距
描述性統計：包括均值、眾數、標準差、總和、中值絕對差、變異係數、峰度、偏度等
直方圖：分類和數字
相關性：Spearman、Pearson 和 Kendall 矩陣
缺失值：矩陣、計數、熱圖和缺失值的樹狀圖
文本分析：了解文本數據的類別（大寫、空格）、腳本（拉丁文、西里爾文）和塊（ASCII）
文件和影像分析：提取文件大小、創建日期和尺寸，並掃描截斷的影像或包含 EXIF 資訊的影像

大家可以在 pandas-profiling 的項目 📘GitHub 頁面獲取詳細使用方法。

📌 機器學習

💡 PyCaret

PyCaret 是 Python 中的一個開源、低程式碼機器學習庫，可自動執行機器學習工作流。它也是一個端到端的機器學習和模型管理工具，可以成倍地加快實驗周期，提升工作開發效率。

與其他開源機器學習庫相比，PyCaret 有著明顯的低程式碼特質，可僅用幾行程式碼完成原本需要數百行程式碼完成的工作，尤其是對於密集的實驗迭代過程可以大大提速。PyCaret 本質上是圍繞多個機器學習庫和框架封裝而成，包括大家熟悉的 Scikit-Learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt 和 Ray 等。