Streamlit är en öppen källkodsplattform för apputveckling som omvandlar Python-skript till interaktiva webbapplikationer. Den fungerar utmärkt för snabb prototyputveckling, snabb dataanalys och skapande av demoversioner av maskininlärningsmodeller (ML).
Streamlit är enkelt och lättanvänt, men saknar funktioner för att bygga skalbara applikationer med stora datamängder. Dessutom gör Streamlits rigida layouter, grundläggande stilalternativ, begränsade anpassningsmöjligheter och prestandaproblem det svårt att skapa funktionsrika applikationer.
Här är de bästa alternativen till Streamlit som hjälper dig att enkelt bygga komplexa applikationer. Dessa alternativ erbjuder större flexibilitet och samarbete i realtid.
⏰ 60-sekunders sammanfattning
Här är de bästa Streamlit-alternativen som hjälper dig att skapa interaktiva webbplatsapplikationer:
- Dash by Plotly: Bäst för prototyputveckling i datavetenskapsprojekt
- Gradio: Bäst för att skapa demoversioner av appar för maskininlärning
- Panel: Bäst för att bygga interaktiva instrumentpaneler i Python
- Anvil: Bäst för avancerade appanpassningar
- Shiny för Python: Bäst för prototyputveckling av webbapplikationer
- Deepnote: Bäst för realtidssamarbete kring kod
- Mercury Framework: Bäst för användare av Jupyter Notebook
- Taipy: Bäst för datavisualisering
- Datalore: Bäst för AI-kodassistans
- PixelFree Studio: Bäst för Figma-användare
För kodfri interaktiv datavisualisering kan du prova ClickUp. Det erbjuder widgets, diagram och grafer, förloppsindikatorer, tabeller etc. för att spåra viktiga utvecklingsmått.
Vad ska du leta efter i Streamlit-alternativ?
Innan vi dyker in i de bästa Streamlit-alternativen, här är några funktioner du måste titta efter när du väljer ditt datavisualiseringsverktyg.
📌 Anpassning av komponenter: Välj verktyg som låter dig skapa anpassade instrumentpaneler med olika interaktiva element utöver de grundläggande inmatningarna. Se till att de stöder interaktiva visualiseringar och erbjuder stilkomponenter och teman.
📌 Hantering av stora datamängder: Kontrollera hur väl verktyget hanterar stora eller strömmande datamängder. Välj verktyg som stöder inkrementella data när du bygger webbapplikationer så att de kan hantera växande applikationskrav.
📌 Arbetsflödesintegration: Välj verktyg som är kompatibla med din befintliga teknikstack. Se till att de stöder CI/CD-pipelineintegration, testramverk, bibliotek, flödesschemakonstruktörer och andra MLOps- och DevOps-verktyg.
📌 Anslutning till datakällor: Välj verktyg med inbyggda databasanslutningar och API-integrationsfunktioner. Detta hjälper dig att effektivisera processerna utan ansträngning. Kontrollera också om verktyget stöder olika filformat och synkroniserar datauppdateringar i realtid.
De 10 bästa alternativen till Streamlit
1. Dash by Plotly (bäst för prototyputveckling i datavetenskapsprojekt)
Precis som Streamlit är Dash by Plotly också en öppen källkodsplattform för att skapa interaktiva webbaserade appar och dashboards. Det är ett Python-baserat ramverk för dataforskare som gör det enkelt att visualisera och uppdatera data i realtid.
Dash är dock snabbare än Streamlit och erbjuder alternativ för företagsdistribution för produktionsklara appar. Det har också flera integrationer – till exempel integreras det med Python-datavetenskapsstackar, inklusive Plotly och Pandas, vilket hjälper dig att skapa anpassade instrumentpaneler med högre interaktivitetsnivåer. Du kan också integrera Google Sheets med Dash för att skapa en Google Sheets-instrumentpanel i Dash-applikationen och uppdatera den baserat på ändringarna i Google Sheets-data.
Dash bästa funktioner
- Kör dashboards med Jupyter Notebook med hjälp av jupyter-dash-biblioteket
- Skapa tilltalande layouter med Dash Design Kit
- Uppdatera specifika delar av din app med grundläggande och avancerade återanrop.
Begränsningar för Dash
- Programvaran har en brant inlärningskurva. Du måste förstå komponenter, vyer, återuppringningar, HTML osv. för att kunna bygga större appar.
- Layouten är begränsad utan HTML. Det kan därför vara svårt att skapa den önskade utseendet på webbappen.
Dash-prissättning
- Gratis, öppen källkodsprogramvara
Dash by Plotly – betyg och recensioner
- G2: 4,8/5 (över 30 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger användarna om Dash by Plotly?
Jag älskar verkligen hur användarvänligt Dash är! Det är så enkelt att lära sig och börja skapa interaktiva webbappar. Det faktum att det är byggt på Python innebär att jag kan använda alla mina Python-kunskaper, vilket är ett stort plus. Visualiseringarna är förstklassiga och att uppdatera data i realtid känns som magi. Men även om jag gillar att använda Dash tycker jag att layouten kan vara lite begränsande ibland. Det är inte alltid enkelt att få mina webbappar att se ut precis som jag vill, särskilt när jag strävar efter en mycket specifik design. Dessutom kan prestandan påverkas när apparna blir mer komplexa, vilket kan vara lite frustrerande.
Jag älskar verkligen hur användarvänligt Dash är! Det är så enkelt att lära sig och börja skapa interaktiva webbappar. Det faktum att det är byggt på Python innebär att jag kan använda alla mina Python-kunskaper, vilket är ett stort plus. Visualiseringarna är förstklassiga och att uppdatera data i realtid känns som magi. Men även om jag gillar att använda Dash tycker jag att layouten kan vara lite begränsande ibland. Det är inte alltid enkelt att få mina webbappar att se ut precis som jag vill, särskilt när jag strävar efter en mycket specifik design. Dessutom kan prestandan påverkas när apparna blir mer komplexa, vilket kan vara lite frustrerande.
💡Proffstips: Integrera Dash med Plotlys grafikbibliotek för att få tillgång till olika interaktiva diagram och kartor samt avancerade visualiseringsalternativ.
2. Gradio (bäst för att skapa demoversioner av appar för maskininlärning)
Gradio är ett lättanvänt alternativ till Streamlit för att skapa webbgränssnitt för att demonstrera dina ML-modeller. Till skillnad från Streamlit är detta Python-ramverk snabbt att installera, mer intuitivt, nybörjarvänligt och mer lämpligt för enklare appar.
Det som gör Gradio populärt är dess förmåga att förenkla ML-modeller till demos eller appar som en bredare publik lätt kan förstå. Du kan bädda in Gradio i din Python-anteckningsbok, presentera det som en webbsida och dela appar med hjälp av en offentlig länk, så att teamen kan interagera med modellen på distans.
Gradios bästa funktioner
- Skapa och använd anpassade komponenter i dina appar med Gradios bibliotek för anpassade komponenter.
- Skapa och redigera koder och se ändringar i realtid med Gradio playground.
- Skapa interaktiva demos och appar enkelt med hjälp av färdiga element som skjutreglage, knappar, rullgardinsmenyer etc.
Gradio-begränsningar
- Gradio är inte optimerat för att hantera tung trafik i produktionsmiljöer.
- Det är speciellt utformat för ML/AI-appar och har begränsade anpassningsmöjligheter.
Priser för Gradio
- Gratis, öppen källkod
Gradio-betyg och recensioner
- G2: Inga recensioner tillgängliga
- Capterra: Inga recensioner tillgängliga
🧠 Visste du att? Gradio förvärvades av Hugging Face 🤗 2022. Det är nu en del av deras AI-infrastruktur, och du kan hitta flera offentliga Gradio-demonstrationer i Hugging Face Spaces som visar olika AI-modeller.
3. Panel (bäst för att bygga interaktiva instrumentpaneler i Python)
Precis som Streamlit låter Panels öppen källkodsbibliotek dig skapa analytiska webbplatsapplikationer och interaktiva instrumentpaneler i ren Python. Det är ett webbramverk som integreras med PyData-ekosystemet, vilket gör att du kan skapa interaktiva datatabeller och visualiseringar och samarbeta kring dem för effektivare arbetsflöden.
Jämfört med Streamlit är Panel mer flexibelt och skalbart med sitt breda utbud av layout- och widgetalternativ. Det är lämpligt för utveckling av komplexa webbapplikationer med intrikata användargränssnitt.
Panelens bästa funktioner
- Skapa komplexa, flersidiga utforskande appar med reaktiva API:er på hög nivå och callback-baserade API:er på lägre nivå.
- Använd Panel-mallar för att skapa olika apputseenden
- Anpassa dataappar med hjälp av en kodredigerare, inkludera kryssrutor som knappar och layoutobjekt med hjälp av rutnätspecifikationer.
Panelbegränsningar
- Har en brant inlärningskurva på grund av den omfattande funktionsuppsättningen – widgets, bibliotek etc.
- Panel är mer inriktat på Python och mindre på HTML/CSS, vilket gör det mindre responsivt och begränsat när det gäller att utforma webbappar.
Panelprissättning
- Gratis, öppen källkod
Panelbetyg och recensioner
- G2: Inga recensioner tillgängliga
- Capterra: Inga recensioner tillgängliga
4. Anvil (bäst för avancerade appanpassningar)
Om du är ute efter avancerade anpassningsmöjligheter är Anvil ett utmärkt alternativ till Streamlit. Det har ett drag-och-släpp-gränssnitt som låter dig anpassa UI-element, tillämpa stilar och designa appen precis som du vill.
Till skillnad från Streamlit har Anvil en robust inbyggd databas för att uppdatera, redigera och radera data med hjälp av Python-uttryck. Du kan lagra appfiler och maskininlärningsmodeller i molnet, ansluta till Python-anteckningsböcker, lägga till anpassade domäner, ansluta till externa API:er och säkerställa datasäkerheten med inbyggd tvåfaktorsautentisering.
Anvils bästa funktioner
- Skriv och redigera kod direkt i moderna webbläsare med en webbaserad IDE (Integrated Development Environment).
- Sök, redigera och ta bort data och anslut appar till data med ett inbyggt Python-databassystem.
- Kör Anvil-appar i olika miljöer med en öppen källkodsbaserad Anvil-appserver.
- Publicera Anvil-appar automatiskt med ett klick och välj mellan offentlig eller privat hosting.
Anvils begränsningar
- Vissa funktioner är inte funktionsdugliga. Till exempel fungerar inte DataGrid-komponentens fulla bredd, vilket gör att användarna får små texter.
- Vissa användare säger att kostnaden för anpassade funktioner är hög.
Anvil-prissättning
- Gratis för alltid
- Hobby: 15 $/månad
- Företag: 109 dollar per utvecklare/månad
- Enterprise (på plats): Anpassad prissättning
Anvil-betyg och recensioner
- G2: Otillräckligt med recensioner
- Capterra: Inga recensioner tillgängliga
Vad säger användarna om Anvil?
Hastigheten för att skapa prototyper är utmärkt eftersom komponenterna bara behöver dras och släppas. Det går att lägga till Python-bibliotek och anpassa paket. Vissa funktioner fungerar dock inte korrekt, vilket gör det mycket svårt eller omöjligt att uppnå ett raffinerat resultat på produktionsnivå. (T.ex. fungerar inte Data Grid-komponentens fulla bredd, vilket gör att användarna måste kisa för att se den små texten). Det är praktiskt taget omöjligt att få support, och kundforum är inkonsekventa och ibland fientliga.
Hastigheten för att skapa prototyper är utmärkt eftersom komponenterna bara behöver dras och släppas. Det går att lägga till Python-bibliotek och anpassa paket. Vissa funktioner fungerar dock inte korrekt, vilket gör det mycket svårt eller omöjligt att uppnå ett raffinerat resultat på produktionsnivå. (T.ex. fungerar inte Data Grid-komponentens fulla bredd, vilket gör att användarna måste kisa för att se den små texten). Det är praktiskt taget omöjligt att få support, och kundforum är inkonsekventa och ibland fientliga.
5. Shiny för Python (bäst för prototyputveckling av webbapplikationer)
Shiny för Python hjälper utvecklare att skapa prototyper för interaktiva webbapplikationer och skapa enkla visualiseringar på bara några timmar. Det gör det enkelt att bygga appar för R-programmerare som inte nödvändigtvis är experter på webbutveckling.
Det som gör Shiny bättre än Streamlit är dess reaktiva exekvering. Shiny renderar inte om appar när det sker en förändring i indata. Istället spårar det relationerna mellan komponenterna för att minimalt rendera om de som behöver uppdateras. På så sätt påskyndas applikationsutvecklingen och den totala användarupplevelsen förbättras.
Shinys bästa funktioner
- Skapa appar enkelt med hjälp av färdiga mallar för grundläggande appar, instrumentpaneler, datainmatning och strömmande uppdateringar.
- Skapa applayouter med hjälp av ett brett utbud av komponenter, inklusive navigeringsfält, sidofält, flikar, paneler, kort och ordna elementen som du vill.
- Uppdatera automatiskt utdata baserat på användarinmatningar och skapa dynamiska användargränssnitt med reaktiv programmering.
Shinys begränsningar
- Shiny-integrationer kan vara komplexa och besvärliga i början.
- För komplexa för att bygga enkla instrumentpaneler eller BI-arbetsflöden
- Appdistribution är krångligt eftersom de flesta distributionsalternativen endast finns tillgängliga i betalda abonnemang.
Shiny-prissättning
- Shiny är en öppen källkodsplattform som är gratis att använda. För att distribuera Shiny-appar måste du dock använda dess gratis eller betalda värdtjänster.
Shiny-betyg och recensioner
- G2: Otillräckligt med recensioner
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger användarna om Shiny för Python?
Sammantaget har vi haft en mycket positiv upplevelse av att använda Shiny i några av våra analysprojekt. Genom att begränsa användningen till rätt användningsfall kan vi dra nytta av dess flexibilitet och relativa användarvänlighet för R-programmerare som inte nödvändigtvis är duktiga på webbutveckling.
Sammantaget har vi haft en mycket positiv upplevelse av att använda Shiny i några av våra analysprojekt. Genom att begränsa användningen till rätt användningsfall kan vi dra nytta av dess flexibilitet och relativa användarvänlighet för R-programmerare som inte nödvändigtvis är duktiga på webbutveckling.
💡Proffstips: Använd paketet ”shiny. react” för att använda dina dynamiska React-bibliotekskomponenter för att bygga dynamiska appar och interaktiva datavisualiseringar.
6. Deepnote (bäst för realtidssamarbete kring kod)
Deepnote är för dig som letar efter användarvänliga, samarbetsinriktade och AI-drivna alternativ till Streamline. Det är en enkel, robust plattform som låter datavetenskapsteam arbeta tillsammans och redigera anteckningsböcker samtidigt, vilket förbättrar teamets produktivitet.
Det mest användbara med Deepnote är dess molnbaserade ramverk, som hjälper dig att arbeta med dina projektdashboards var du än befinner dig och dela resultaten med andra. Dessutom hjälper dess AI-integration till att bygga analytiska webbapplikationer med smart kodkomplettering, automatisk datarensning och olika tekniker som hyperparameterjustering och funktionsval.
Deepnotes bästa funktioner
- Arbeta med flera personer på en anteckningsbok i realtid med inbyggd versionskontroll och kommentering.
- Bygg och distribuera interaktiva dataappar direkt från anteckningsböckerna och dela insikter och rapporter med teamen.
- Anpassa miljöer genom att ange bibliotek och beroenden för att optimera appens prestanda.
Deepnotes begränsningar
- Även små funktionsändringar i en kodblock kräver att du kör hela anteckningsboken, vilket gör processen tråkig och besvärlig.
- Lång laddningstid för större projekt och frekventa krascher som kan störa ditt arbetsflöde
Deepnote-priser
- Gratis
- Team: 59 $ per redaktör/månad
- Enterprise: Anpassad prissättning
Deepnote-betyg och recensioner
- G2: 4,5/5 (över 220 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger användarna om Deepnote?
Jag älskar Deepnotes användargränssnitt. Det gör det superenkelt att arbeta med små till medelstora datamängder och lägger till användbara samarbetsfunktioner. Deras "App"-approach för interna dashboards påminner mig om Retool och är en fantastisk funktion för att dela insikter som genererats med icke-tekniska teammedlemmar utan tidskrävande förberedelser (klistra in genererade grafer i PowerPoint eller liknande). För mycket små datamängder, särskilt om samarbete inte behövs, kan Deepnote dock vara lite för tungt, och genom att köra Jupyter (eller liknande verktyg) lokalt undviker man behovet av att exponera sina data via API eller ladda upp dem först.
Jag älskar Deepnotes användargränssnitt. Det gör det superenkelt att arbeta med små till medelstora datamängder och lägger till användbara samarbetsfunktioner. Deras "App"-approach för interna dashboards påminner mig om Retool och är en fantastisk funktion för att dela insikter som genererats med icke-tekniska teammedlemmar utan tidskrävande förberedelser (klistra in genererade grafer i PowerPoint eller liknande). För mycket små datamängder, särskilt om samarbete inte behövs, kan Deepnote dock vara lite för tungt, och genom att köra Jupyter (eller liknande verktyg) lokalt undviker man behovet av att exponera sina data via API eller ladda upp dem först.
📮ClickUp Insight: 37 % av arbetstagarna skickar uppföljningsanteckningar eller mötesprotokoll för att spåra åtgärdspunkter, men 36 % förlitar sig fortfarande på andra, fragmenterade metoder.
Utan ett enhetligt system för att dokumentera beslut kan viktiga insikter som du behöver hamna begravda i chattar, e-postmeddelanden, kalkylblad eller till och med andra verktyg. Med ClickUp kan du omedelbart omvandla konversationer till genomförbara uppgifter i alla dina uppgifter, chattar och dokument – så att ingenting faller mellan stolarna.
7. Mercury Framework (bäst för användare av Jupyter Notebook)
Mercurys webbapplikationsramverk är främst avsett för användare av Jupyter Notebook. Med hjälp av plattformen behöver du inte skriva om din dataanalys från Jupyter-anteckningsböcker till Python-skript.
Dess datavisualiseringsfunktioner hjälper till att analysera och tolka data. Verktyget har också en robust uppsättning funktioner för att skapa interaktiva applikationer, webbplatser, fullstack-webbappar, rapporter och instrumentpaneler. Dessutom kan du använda OutputDir för att ladda ner anteckningsboksfiler och exportera PDF/HTML-anteckningsböcker.
Mercury Frameworks bästa funktioner
- Skapa dynamiska användargränssnitt med en rad interaktiva widgets som skjutreglage, rullgardinsmenyer, textrutor etc.
- Få tillgång till kontroll på cellnivå för att övervaka de omkörda cellerna under appmodifieringen för att optimera prestandan.
- Använd åtkomstkontroller för att säkerställa appens säkerhet med inbyggd autentisering.
Begränsningar i Mercury Framework
- Mercury har begränsade anpassningsmöjligheter
- För användare som inte använder Jupyter kan det krävas utbildning för att använda Mercury.
- Utformade för att fungera med Jupyter Notebooks, vilket kanske inte är lämpligt för fristående webbapplikationer.
Priser för Mercury Framework
- Mercury är en gratis plattform med öppen källkod. Den erbjuder dock både gratis- och betaltjänster för appdistribution.
Mercury Cloud-abonnemang:
- Starter: Gratis
- Pro: 49 $/månad
- Företag: 149 $/månad
Självhostade planer:
- Gratis
- Kommersiellt: 1000 dollar/år
- Enterprise: 10 000 USD/år
Mercury Framework – betyg och recensioner
- G2: Inga recensioner tillgängliga
- Capterra: Inga recensioner tillgängliga
8. Taipy (Bäst för datavisualisering)
Precis som dashboard-programvara har Taipy kraftfulla datavisualiseringsverktyg som hjälper dig att skapa interaktiva dashboards med tabeller, diagram, grafer och kartor. Det är en skalbar plattform som passar komplexa applikationer som kräver hög prestanda.
Medan Streamlit huvudsakligen är avsett för prototyputveckling, är Taipy byggt för både prototyputveckling och produktion. Det kör front-end och back-end på separata trådar, så appen kraschar inte när du har appar som körs i bakgrunden.
Taipys bästa funktioner
- Använd avancerade datavisualiseringsfunktioner för att presentera datainsikter på olika sätt.
- Anpassa appar och instrumentpaneler med hjälp av fördefinierade eller anpassade teman
- Integrera med Taipy Studio för att få tillgång till den grafiska redigeraren.
- Kör tunga uppgifter i bakgrunden utan att bromsa aktuella arbetsflöden
Taipys begränsningar
- Taipy Cloud har vissa problem med uppladdning, och sidorna laddas om långsamt.
- Taipy är relativt nytt och saknar resurser för att hjälpa användarna att få ut det mesta av plattformen.
Taipy-priser
- Taipy är ett gratis bibliotek med öppen källkod. Det erbjuder dock även anpassade affärs- och företagsplaner.
Taipy-betyg och recensioner
- G2: Inga recensioner tillgängliga
- Capterra: Inga recensioner tillgängliga
📖 Läs mer: Letar du efter fler verktyg för att skapa anpassade projektdashboards? Kolla in dessa Softr-alternativ för att skapa projektdashboards.
9. Datalore (bäst för AI-kodassistans)
Datalore, från JetBrains, är en intelligent, samarbetsplattform för datavisualisering och analys. Den kombinerar Jupyter Notebooks med AI-kodassistans som hjälper dig att komplettera koder och skapa interaktiva dashboards för dina affärsfall.
Datalore gör det möjligt för miljöansvariga att skräddarsy anpassade miljöer och interaktiva kontroller för att skapa dynamiska instrumentpaneler och appar. Det kan också hostas i en privat molntjänst eller lokalt, vilket tillgodoser dina extra anpassnings- och säkerhetsbehov.
Datalores bästa funktioner
- Använd smart kodningshjälp för Python, Scala, Kotlin och R för att skapa olika appar.
- Konvertera anteckningsböcker till interaktiva databerättelser och dela statiska eller interaktiva rapporter med intressenter.
- Samarbeta med ditt team i realtid och dela anteckningsböcker via länkar eller e-postinbjudningar.
Begränsningar i Datalore
- Enligt några användare har Datalore begränsad lagringskapacitet, vilket leder till dataförlust när man arbetar med stora datamängder.
- Programvaran har buggar och kräver omstart.
Priser för Datalore
- Molnfritt
- Moln: 35 dollar per användare/månad
- Lokalt: Anpassad prissättning
Datalore-betyg och recensioner
- G2: Otillräckligt med recensioner
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger användarna om Datalore?
Det är bra, särskilt för pakethantering och rapportering. Det kräver dock noggrann behörighetshantering för delning av anteckningsböcker och rapporter, vilket jag tror att de flesta företag behöver.
Det är bra, särskilt för pakethantering och rapportering. Det kräver dock noggrann behörighetshantering för delning av anteckningsböcker och rapporter, vilket jag tror att de flesta företag behöver.
10. PixelFree Studio (bäst för Figma-användare)
PixelFree Studio är en plattform för applikationsutveckling med låg kodnivå som sömlöst omvandlar design till begriplig kod. Med PixelFree kan du generera PRO-kod i sex programmeringsspråk – HTML5, React, Vue, Angular, C# för stationära datorer och #C för webbapplikationer – för att matcha din avsedda applikationsdesign.
Dessutom kan du vara värd för det var som helst utan att vara beroende av bibliotek eller ramverk, vilket hjälper dig att implementera en mer flexibel utvecklingsprocess.
PixelFree Studios bästa funktioner
- Importera Figma-design snabbt och automatisera konverteringen av design till läsbar kod.
- Generera native-koder som matchar din visuella applikationsdesign
- Samarbeta med ditt team om kod i realtid
Begränsningar för PixelFree Studio
- Programvaran är starkt beroende av Figma för att importera designer. Därför kan icke-Figma-användare uppleva den som mindre tillgänglig.
- Utan bibliotek eller ramverk kan PixelFree sakna inbyggda komponenter för appar och instrumentpaneler.
Priser för PixelFree Studio
PixelFree Studio har separata planer för enkel- och företagslicenser. Här är företagslicensplanerna.
- 49,95 $/månad
- 499 $/år
- Anpassad prissättning för företagslösningar
PixelFree Studio betyg och recensioner
- G2: Inga recensioner tillgängliga
- Capterra: Inga recensioner tillgängliga
Andra interaktiva verktyg för dataprogram
Streamlit och de flesta Streamlit-alternativ är kodfokuserade. De kräver teknisk expertis för datavisualisering. Detta begränsar deras tillgänglighet för icke-tekniska användare.
Datavisualisering behöver dock inte vara så komplicerat.
ClickUp är ett mångsidigt, kodfritt interaktivt dataprogram som gör det enkelt att tolka data. Dess infrastruktur i företagsklass stöder visualisering och analys av stora datamängder för att hjälpa dig att fatta välgrundade beslut.
Visualisera data med anpassade instrumentpaneler
Skapa omfattande interaktiva ClickUp-dashboards som ger intressenterna en översikt över den aktuella processen, målen, kommande uppgifter, prioriteringar, förbättringar och andra detaljer. Lägg till widgets, diagram och grafer, förloppsindikatorer, tabeller etc. för att ge en helhetsbild av allt – från teamets produktivitet till viktiga utvecklingsmått.
Vill du veta mer om hur du använder ClickUp Dashboards? Titta på den här videon. 👇
Öka produktiviteten med dataintegrationer
Anslut till över 1000 ClickUp-integrationer, från Figma till GitHub, för att importera data, effektivisera processer och få tillgång till alla arbetsflöden utan att byta plattform. ClickUps inbyggda integrationer gör att du kan ansluta plattformen till din befintliga teknikstack för smidig drift.
Spåra programvaruinteraktioner med kontextdiagram
Visualisera komplexa systemrelationer med ClickUp Whiteboards. Använd olika färgkodade linjer för att skilja mellan interaktioner, lägg till detaljerade anteckningar för varje anslutningspunkt och gör justeringar i realtid med hjälp av dra-och-släpp-gränssnittet.
Samarbeta med ditt team på kontextdiagram och skapa ClickUp-uppgifter direkt från diagramkomponenterna. Du kan också använda ClickUps mallar för kontextdiagram för att påskynda processen.
Analysera trender med AI
Automatisera analysen av datamängder och få AI-drivna insikter med ClickUp Brain. Extrahera viktiga mönster, identifiera korrelationer och skapa sammanfattningar av komplexa datamängder. Du kan be AI att förklara datatrenderna på ett enkelt språk för bättre tydlighet. Dessutom kan du skapa rapporter, få förslag baserade på historiska trender och identifiera avvikelser innan de påverkar ditt projekt.
Samarbeta med intressenter i realtid
Utnyttja ClickUp Docs och ClickUp Chat för att samarbeta kring appdesign, kod, kontextdiagram och arbetsflöden. Medan ClickUp Docs kan hjälpa dig att centralisera dina apputvecklingsresurser, funktionsförfrågningar och feedback, kan dess chattfunktion effektivisera kommunikationen mellan teammedlemmarna så att ingen missar något.
Effektivisera arbetsflöden och automatisera rutinuppgifter
Använd ClickUps över 100 anpassade automatiseringsmallar för att hantera rutinuppgifter, analysera data, skapa standardrapporter och hantera projektöverlämningar. Du kan automatisera utvecklingsarbetsflöden som kodgranskning, designgodkännande, skicka meddelanden om granskningens slutförande, skapa checklistor för distribution och mycket mer.
Med alla ClickUps robusta funktioner undrar du säkert över prissättningen. Här är en snabb överblick över ClickUps prissättning.
Skaffa det bästa Streamlit-alternativet för datavisualisering och apputveckling
Streamlit är utmärkt för att bygga datacentrerade applikationer. Men om du letar efter verktyg för att skapa mer dynamiska och interaktiva applikationer eller dashboards, kan du överväga vår lista över Streamlit-alternativ.
Alla alternativ är bra, men de tjänar specifika syften. Välj till exempel Taipy för bättre front-end- och back-end-funktioner, Dash för avancerade interaktivitetsfunktioner och Gradio för att skapa demos.
Om du vill ha ett datavisualiseringsverktyg som är enkelt men ändå utrustat med kraftfulla funktioner kan du överväga ClickUp. Med det kan du visa och analysera data med anpassade instrumentpaneler, automatisera arbetsflöden och extrahera viktiga insikter med AI, samarbeta i realtid och integrera med över 1000 verktyg.
Vill du lära dig mer om ClickUp? Registrera dig gratis!