無代碼數據科學工具通過可視化界面和自動化流程，使數據分析、建模和可視化等任務變得簡單。本文介紹了7個強大的無代碼數據科學工具，幫助您快速入門和探索數據科學領域。
PivotTableJS
PivotTableJS是一個無需編寫任何代碼、即可通過簡單拖放操作選擇用于行、列和值的數據字段，從而創建數據透視表的工具，支持添加熱圖（Heatmaps）到表中，以顏色的形式展示數據的密度和分布，有助于更好地理解數據的模式和趨勢。并且，PivotTableJS可以在Jupyter Notebook中使用，為數據分析任務提供了方便和靈活性。
PyGWalker
PyGWalker是一個開源的替代Tableau的工具，它可以類似Tableau的用戶界面一樣分析pandas DataFrame，用于數據探索、創建圖表和報告以及可視化交互等。
Visual Python
Visual Python是一個基于GUI的Python代碼生成器，可以通過點擊按鈕和界面操作來生成相應的Python代碼，而無需手動編寫。同時，它提供了一個可視化的界面，能夠更快速、簡便地完成常見的數據科學任務。
Mito
Mito是一個在Jupyter Notebook中創建電子表格界面的開源工具，可輕松進行數據分析，而無需編寫任何代碼。并且，Mito還具有AI功能，可以根據數據以及分析需求自動生成相應的Python代碼。
Gigasheet
Gigasheet是一種基于瀏覽器的無代碼工具，用于在大規模分析數據。它利用AI進行數據分析，結合了Excel和Pandas的功能，且沒有規模限制，可以分析大至1B行的數據集。
Drawdata
Drawdata是一個非常實用的工具，通過拖動鼠標可以繪制任何二維散點數據集，并將其導出為DataFrame、CSV或JSON格式。此外，還可以通過拖動鼠標創建直方圖和線形圖。
Tensorflow Playground
TensorFlow Playground是一個基于瀏覽器的工具，提供了優雅的UI界面來構建、訓練和可視化神經網絡，可以通過單擊按鈕更改數據、模型架構、超參數等， 同時可以看到神經網絡如何工作，以及不同的超參數如何影響其性能。這對于初學者來說尤其有用，有助于更好地理解神經網絡的工作原理。
