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RATH
+ 新一代开源，自动化的数据分析与智能可视化工具 ++ 未来的数据分析场景会是怎样的？自动化的数据分析与智能可视化叙事帮助你挖掘数据 +
[English](README.md) | 简体中文
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+## 快速上手RATH
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+- 🚀 在浏览器中[立即尝试RATH](https://rath.kanaries.net)
+- 📖 阅读[RATH 文档](https://docs.kanaries.net)
+- ⭐️ 给我们GitHub 加星
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+## 联系我们
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+RATH是开源项目，离不开开源贡献者和关注者的支持。当你遇到问题，bug，疑惑，甚至有有趣的想法或建议，都可以联系我们：
+- 邮件: support@kanaries.org
+- 领英: https://www.linkedin.com/in/hao-chen-50950a168/
+- QQ群: 129132269
+- 公众号: kanaries
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+💪加入我们的社区，成为 RATH 大家庭的一部分！💪
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+## 目录
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+| [Why use RATH?](#why-use-rath) | [Try RATH](#try-rath) | [Feature highlights](#feature-highlights) | [Walkthroughs](#walkthroughs) | [Developer Documentation](#developer-documentation) | [Project Status](#project-status) | [Community](#community) | [Contributions](#contributions) | [License (AGPL)](#license-agpl) |
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+## 启动RATH
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+你可以：
+- 无需代码知识，在浏览器中直接使用 [RATH Cloud](https://rath.kanaries.cn/)
+- 下载 [桌面版RATH](https://kanaries.cn/#/products)
+- 或者在本地部署RATH：
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+```bash
+git clone https://github.com/Kanaries/Rath.git && cd Rath
+yarn install
+yarn workspace rath-client start
+```
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+## 功能特点
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+- 自动化的探索分析 🚀 数据分析领域的Copilot
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+ 面对复杂多变的数据无从下手？发现数据问题，难以快速定位原因。RATH 提供全/半自动的探索分析能力，让机器替你在复杂多变的数据中完成挖掘探索工作。甚至只需一键即可生成动态数据报表。
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+- 多维可视化探索 🔭 RATH 可以自动化的识别一些数据中的高维复杂规律，并以多维可视化的形式呈现。
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+ 数据探索分析时，多维可视化分析往往能够揭示数据中的深层规律，带给分析人员更多的洞见。过去，需要分析人员具备一定的可视分析的专业知识，才能有效的运用高维可视化发现规律。RATH 则会帮你自动化完成这一工作，让你专注在业务问题本身。
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+- 基于图形语法的分析模块 👾 RATH 内置了基于图形语法的内置自助分析模块。
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+ 除了全自动化的分析体验，分析师有时会有着明确的分析目的，此时 RATH 会提供一个基于图形语法的自助分析模块，帮助分析师使用传统的分析方式完成自定义的分析。
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+- 无需担心冷启动问题 🤝 RATH 并不依赖于一些先验知识或是领域经验的输入
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+ 与一些其他的自动化技术不同，RATH 不依赖一些预定义的领域经验、人为标注。只需要最纯粹的数据源本身即可，RATH 会自己理解数据本身，这使得即使你给到RATH的是混淆加密的数据，RATH 仍然可以给到有效的分析结果。当然，如果你能告诉 RATH 更多的信息，RATH 会表现的更好，但通常情况下，RATH 无需这些信息便能给出洞察。
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+## 功能截图
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+### 导入数据
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+导入数据源:
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+浏览数据视图:
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+### 自动分析
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+使用RATH一键全自动分析：
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+生成联想视图：
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+### 半自动分析
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+RATH作为数据分析的智能助手，通过AI学习给出提示，协助数据分析师探索数据
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+分析师提供输入：
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+AI智能学习，给出分析：
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+### 自助分析 （类Tableau）
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+> 手动分析同时也是一个独立的模块。你可以把它嵌入到你自己的APP内。更多参考位于`packages/graphic-walker/README.md`的README文档
+>
+>安装方法：
+>```bash
+>yarn add @kanaries/graphic-walker
+># or
+>
+>npm i --save @kanaries/graphic-walker
+>```
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+## 支持数据库
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+ Have fun with data! ❤️
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