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+<img src="https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/lang-icons/icon128px.png" width="22px" /> [English](README.md) | 简体中文
+
+<div align="center">
+  <br>
+  <p align="center">
+    <img src="https://camo.githubusercontent.com/53b952ee2dce0e37b0357d94965630b98e729027fb979911b377fa70501471e4/68747470733a2f2f6b616e61726965732e636e2f6173736574732f6b616e61726965732d6c6f676f2e706e67" alt="RATH, the automated exploratory Data Analysis co-pilot" width="120">
+   </p>
+   <h1 style="font-size:55px">RATH</h1>
+  <strong>新一代开源，自动化的数据分析与智能可视化工具</strong>
+  <br></br>
+  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
+</div>
+<br>
+<div id="header" align="center">
+  <a href="https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html">
+    <img src="https://img.shields.io/badge/license-AGPL-brightgreen?style=flat-square" alt="AGPL License">
+  </a>
+  <a href="https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html">
+    <img src="https://badgen.net/github/stars/kanaries/rath?style=flat-square" alt="RATH GitHub Stars">
+  </a>
+  <a href="https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html">
+    <img src="https://badgen.net/github/forks/kanaries/rath?style=flat-square" alt="RATH GitHub Forks">
+  </a>
+    <a href="https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html">
+    <img src="https://img.shields.io/github/workflow/status/kanaries/rath/Rath%20Auto%20Build?style=flat-square" alt="RATH GitHub Forks">
+  </a>
+  </a>
+    <a href="https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html">
+    <img src="https://img.shields.io/npm/v/@kanaries/graphic-walker/latest?label=%40kanaries%2Fgraphic-walker&style=flat-square" alt="RATH GitHub Forks">
+  </a>
+</div>
+
+## 欢迎
+
+**欢迎使用[RATH](https://kanaries.cn)!**
+
+RATH 是数据分析和可视化工具（如 Tableau）的开源替代品。主要功能包括：
+
+- 支持主流数据库导入
+- 自动生成多维数据并可视化
+- 发现数据规律，揭示数据的内在联系和因果关系
+- 使用增强分析引擎自动化你的探索性数据分析（EDA）流程
+
+<img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github_readme.gif" alt="GitHub ReadMe Demo"/>
+
+## 快速上手RATH
+
+
+- 🚀 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
+
+## 联系我们
+
+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
+
+💪加入我们的社区，成为 RATH 大家庭的一部分！💪
+
+## 目录
+
+| [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) |
+
+## 启动RATH
+
+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：
+
+```bash
+git clone https://github.com/Kanaries/Rath.git && cd Rath
+yarn install
+yarn workspace rath-client start
+```
+
+## 功能特点
+
+- 自动化的探索分析 🚀 数据分析领域的Copilot
+
+  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。
+
+- 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。
+
+  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。
+
+- 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。
+
+  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。
+
+- 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
+
+  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。
+
+## 功能截图
+
+### 导入数据
+
+导入数据源:
+
+![导入数据源](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/datasource-01-zh.png)
+
+浏览数据视图:
+
+![浏览数据视图](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/datasource-02-zh.png)
+
+### 自动分析
+
+使用RATH一键全自动分析：
+
+![一键全自动分析](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/rath-mega-auto-01-zh.png)
+
+生成联想视图：
+
+![联想视图](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/rath-asso-01-zh.png)
+
+### 半自动分析
+
+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
+
+分析师提供输入：
+![分析师提供输入](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/rath-semi-02-zh.png)
+
+AI智能学习，给出分析：
+![AI智能学习，给出分析](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/rath-semi-01-zh.png)
+
+### 自助分析 （类Tableau）
+![RATH自助分析](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/rath-gw-01-zh.png)
+
+![RATH自助分析](https://ch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/rath/1.0.0/rath-gw-02-zh.png)
+
+> 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
+>```
+
+## 支持数据库
+
+<p align="center">
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/athena.png" alt="Amazon Athena" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/redshift.png" alt="Amazon Redshift" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/spark.png" alt="Apache Spark SQL" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/doris.png" alt="Apache Doris" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/clickhouse.png" alt="Clickhouse" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/hive.png" alt="Apache Hive" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/mysql.png" alt="MySQL" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/postgresql.png" alt="Postgre SQL" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/impala.png" alt="Apache Impala" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/kylin.png" alt="Apache Kylin" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/oracle.png" alt="Oracle" border="0" width="200" height="80"/>
+  <img src="https://kanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/github-logos/airtable.png" alt="AirTable" border="0" width="200" height="80"/>
+</p>
+
+想要更多种类的数据库支持？[联系我们](#联系我们)
+
+## 项目看板
+
+![Alt](https://repobeats.axiom.co/api/embed/0aa0df006ea6857c02565043d39c2b0da5380f93.svg "Repobeats analytics image")
+
+## 社区贡献
+
+RATH 的建设离不开我们的社区贡献者。Top Committer 名单：
+
+<a href="https://github.com/kanaries/rath/graphs/contributors">
+  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=kanaries/rath" />
+</a>
+
+## 开源许可协议 (AGPL)
+
+RATH使用[GNU AFFERO 通用公共许可证](https://www.chinasona.org/gnu/agpl-3.0-cn.html)。
+
+本程序是自由软件：你可以根据自由软件基金会发布的GNU Affero通用公共许可证的条款，即许可证的第3版或（您选择的）任何后来的版本重新发布它和/或修改它。
+
+本程序的发布是希望它能起到作用。但没有任何保证；甚至没有隐含的保证。本程序的分发是希望它是有用的，但没有任何保证，甚至没有隐含的适销对路或适合某一特定目的的保证。 参见 GNU Affero通用公共许可证了解更多细节。
+
+您应该已经收到了一份GNU Affero通用公共许可证的副本。 如果没有，请参见<https://www.gnu.org/licenses/>。
+
+还要增加如何通过电子和纸质邮件与您联系的信息。
+
+如果您的软件可以通过计算机网络与用户进行远程交互，您也应该确保它为用户提供一种获得其源代码的方法。例如，如果您的程序是一个网络应用程序，它的界面可以显示一个 "源代码 "的链接，引导用户进入代码的存档。您可以用很多方法提供源码，不同的解决方案对不同的程序会更好；具体要求见第13节。
+
+如果有必要，您还应该让您的雇主（如果您是程序员）或学校（如果有的话）为该程序签署一份 "版权免责声明"。有关这方面的更多信息，以及如何申请和遵守GNU AGPL，请参见<https://www.gnu.org/licenses/>。
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+<br>
+<p align="center">
+  <br>
+  <strong>Have fun with data!</strong> ❤️
+</p>
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