Streamlit เป็นแพลตฟอร์มสร้างแอปพลิเคชันแบบโอเพนซอร์สที่แปลงสคริปต์ Python ให้เป็นเว็บแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบได้ มันทำงานได้ดีเยี่ยมสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว และการสร้างการสาธิตโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
แม้ว่า Streamlit จะใช้งานง่ายและสะดวกเพียงใด แต่ก็ขาดคุณสมบัติที่จำเป็นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถขยายขนาดได้และรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ การจัดวางที่แข็งตัว ตัวเลือกการปรับแต่งที่พื้นฐาน การปรับแต่งที่จำกัด และปัญหาด้านประสิทธิภาพของ Streamlit ยังทำให้การสร้างแอปพลิเคชันที่มีคุณสมบัติครบถ้วนเป็นเรื่องยาก
ดังนั้น นี่คือทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Streamlit ที่จะช่วยคุณสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย ทางเลือกเหล่านี้มอบความยืดหยุ่นมากขึ้นและการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์
⏰ สรุป 60 วินาที
นี่คือทางเลือกที่ดีที่สุดของ Streamlit ที่จะช่วยคุณสร้างเว็บไซต์แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบ:
- Dash by Plotly: เหมาะที่สุดสำหรับการพัฒนาต้นแบบในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- Gradio: เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างตัวอย่างแอปการเรียนรู้ของเครื่อง
- แผง: เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบใน Python
- Anvil: เหมาะสำหรับการปรับแต่งแอปขั้นสูง
- Shiny for Python: เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างต้นแบบเว็บแอปพลิเคชัน
- Deepnote: เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์บนโค้ด
- Mercury Framework: เหมาะที่สุดสำหรับผู้ใช้ Jupyter Notebook
- ไทป์: เหมาะที่สุดสำหรับการแสดงข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึก: เหมาะที่สุดสำหรับการช่วยเหลือโค้ด AI
- PixelFree Studio: เหมาะที่สุดสำหรับผู้ใช้ Figma
สำหรับการสร้างภาพข้อมูลแบบโต้ตอบโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ลองใช้ClickUp ดูสิ มันมีวิดเจ็ต แผนภูมิ กราฟ แถบความคืบหน้า ตาราง ฯลฯ เพื่อติดตามตัวชี้วัดการพัฒนาที่สำคัญ
คุณควรค้นหาอะไรในทางเลือกของ Streamlit?
ก่อนที่เราจะไปดูทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Streamlit นี่คือคุณสมบัติบางประการที่คุณต้องมองหาเมื่อเลือกเครื่องมือการแสดงข้อมูลของคุณ
📌 การปรับแต่งส่วนประกอบ: เลือกเครื่องมือที่ช่วยให้คุณสร้างแดชบอร์ดแบบกำหนดเองที่มีองค์ประกอบโต้ตอบหลากหลายนอกเหนือจากข้อมูลพื้นฐาน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือรองรับการแสดงผลแบบโต้ตอบและมีส่วนประกอบสไตล์และธีมให้เลือก
📌 การจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่: ตรวจสอบว่าเครื่องมือสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลแบบสตรีมมิ่งได้ดีเพียงใด เลือกเครื่องมือที่รองรับข้อมูลแบบเพิ่มทีละน้อยเมื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อให้สามารถรองรับความต้องการของแอปพลิเคชันที่เพิ่มขึ้นได้
📌 การผสานการทำงาน: เลือกเครื่องมือที่เข้ากันได้กับเทคโนโลยีที่คุณมีอยู่แล้ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือเหล่านั้นรองรับการผสานการทำงานกับ CI/CD pipeline, กรอบการทำงานสำหรับการทดสอบ, ไลบรารี,เครื่องมือสร้างแผนผัง, และเครื่องมือ MLOps และ DevOps อื่น ๆ
📌 การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล: เลือกใช้เครื่องมือที่มีตัวเชื่อมต่อฐานข้อมูลแบบเนทีฟและรองรับการผสานกับ API จะช่วยให้กระบวนการทำงานเป็นไปอย่างราบรื่นและง่ายดาย นอกจากนี้ ควรตรวจสอบว่าเครื่องมือรองรับไฟล์หลากหลายรูปแบบและสามารถซิงค์ข้อมูลอัปเดตได้แบบเรียลไทม์
ทางเลือกที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับ Streamlit
1. Dash โดย Plotly (เหมาะที่สุดสำหรับการพัฒนาต้นแบบในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
เช่นเดียวกับ Streamlit, Dash โดย Plotly ก็เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันและแดชบอร์ดแบบโต้ตอบบนเว็บเช่นกัน มันเป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งทำให้การมองเห็นและการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์เป็นเรื่องง่าย
อย่างไรก็ตาม Dash มีความเร็วกว่า Streamlit และมี ตัวเลือกการปรับใช้สำหรับองค์กรสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันระดับการผลิต นอกจากนี้ยังมีการผสานรวมหลายรูปแบบ—ตัวอย่างเช่น สามารถผสานรวมกับชุดเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Python รวมถึง Plotly และ Pandas ช่วยให้คุณสามารถ สร้างแดชบอร์ดที่กำหนดเองได้พร้อมระดับการโต้ตอบที่สูงขึ้น คุณยังสามารถผสานรวม Google Sheets กับ Dashเพื่อสร้างแดชบอร์ดของ Google Sheetsภายในแอปพลิเคชัน Dash และอัปเดตตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลใน Google Sheets ได้อีกด้วย
คุณสมบัติเด่นของ Dash
- เรียกใช้แดชบอร์ดด้วย Jupyter Notebook โดยใช้ไลบรารี jupyter-dash
- สร้างเลย์เอาต์ที่น่าดึงดูดโดยใช้ชุดเครื่องมือออกแบบ Dash
- อัปเดตส่วนเฉพาะของแอปของคุณด้วยการเรียกกลับพื้นฐานและขั้นสูง
ข้อจำกัดของแดช
- ซอฟต์แวร์นี้มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน คุณต้องเข้าใจส่วนประกอบ มุมมอง ฟังก์ชันเรียกกลับ HTML และอื่นๆ เพื่อสร้างแอปพลิเคชันขนาดใหญ่
- การจัดวางมีข้อจำกัดหากไม่มี HTML ดังนั้นการสร้างรูปลักษณ์ของเว็บแอปตามที่ต้องการอาจเป็นเรื่องท้าทาย
การกำหนดราคาแบบด่วน
- ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สฟรี
คะแนนและรีวิว Dash โดย Plotly
- G2: 4. 8/5 (รีวิวมากกว่า 30 รายการ)
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
ผู้ใช้พูดถึง Dash by Plotly อย่างไรบ้าง?
ฉันชื่นชอบ Dash มากจริง ๆ เพราะมันใช้งานง่ายมาก! การเรียนรู้และเริ่มสร้างเว็บแอปแบบอินเทอร์แอกทีฟนั้นทำได้ง่ายมาก ๆ ข้อเท็จจริงที่ว่ามันถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Python หมายความว่าฉันสามารถใช้ทักษะ Python ที่ฉันมีอยู่แล้วได้ทั้งหมด ซึ่งเป็นข้อดีอย่างมาก การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพนั้นยอดเยี่ยมมาก และการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ให้ความรู้สึกเหมือนเวทมนตร์ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าฉันจะสนุกกับการใช้ Dash แต่ฉันก็พบว่าบางครั้งการจัดวางเลย์เอาต์ค่อนข้างจำกัดอยู่บ้าง ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไปที่จะทำให้ได้ลุคที่ตรงตามที่ต้องการสำหรับเว็บแอปของฉัน โดยเฉพาะเมื่อฉันต้องการดีไซน์ที่เฉพาะเจาะจงมาก นอกจากนี้ เมื่อแอปเริ่มมีความซับซ้อนมากขึ้น ประสิทธิภาพอาจลดลงได้ ซึ่งอาจทำให้รู้สึกหงุดหงิดได้บ้าง
ฉันชื่นชอบ Dash มากจริง ๆ เพราะมันใช้งานง่ายมาก! การเรียนรู้และเริ่มสร้างเว็บแอปแบบอินเทอร์แอกทีฟนั้นไม่ยากเลย ข้อเท็จจริงที่ว่า Dash ถูกพัฒนาขึ้นบนพื้นฐานของ Python ทำให้ฉันสามารถใช้ทักษะ Python ที่มีอยู่ได้อย่างเต็มที่ ซึ่งเป็นข้อดีอย่างมาก การแสดงผลข้อมูลก็ยอดเยี่ยม และการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์นั้นให้ความรู้สึกเหมือนเวทมนตร์ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าฉันจะสนุกกับการใช้ Dash แต่ฉันก็พบว่าบางครั้งการจัดวางเลย์เอาต์ค่อนข้างจำกัดอยู่บ้าง ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไปที่จะทำให้ได้ลุคที่ตรงตามที่ต้องการสำหรับเว็บแอปของฉัน โดยเฉพาะเมื่อฉันต้องการดีไซน์ที่เฉพาะเจาะจงมาก นอกจากนี้ เมื่อแอปเริ่มมีความซับซ้อนมากขึ้น ประสิทธิภาพอาจลดลงได้ ซึ่งอาจทำให้รู้สึกหงุดหงิดได้บ้าง
💡เคล็ดลับมืออาชีพ: ผสาน Dash เข้ากับไลบรารีกราฟิกของ Plotly เพื่อเข้าถึงแผนภูมิและแผนที่แบบโต้ตอบหลากหลายรูปแบบ รวมถึงตัวเลือกการแสดงผลข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น
2. Gradio (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างตัวอย่างแอปแมชชีนเลิร์นนิง)
Gradio เป็นทางเลือกที่ใช้งานง่ายสำหรับ Streamlit ในการ สร้างอินเทอร์เฟซเว็บเพื่อสาธิตโมเดล ML ของคุณ ต่างจาก Streamlit, เฟรมเวิร์ก Python นี้ติดตั้งได้อย่างรวดเร็ว, ใช้งานง่าย, เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น, และเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่เรียบง่ายกว่า
สิ่งที่ทำให้ Gradio เป็นที่นิยมคือความสามารถในการทำให้โมเดล ML ง่ายขึ้นเป็นเดโมหรือแอปที่ผู้ชมในวงกว้างสามารถเข้าใจได้ง่าย คุณสามารถ ฝัง Gradio ใน Python notebook ของคุณ นำเสนอเป็นหน้าเว็บ และแชร์แอปโดยใช้ลิงก์สาธารณะ ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถโต้ตอบกับโมเดลได้จากระยะไกล
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Gradient
- สร้างและใช้คอมโพเนนต์ที่กำหนดเองในแอปของคุณด้วยไลบรารีคอมโพเนนต์ที่กำหนดเองของ Gradio
- สร้างและแก้ไขโค้ดและดูการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ด้วย Gradio playground
- สร้างการสาธิตและแอปแบบโต้ตอบได้อย่างง่ายดายโดยใช้ส่วนประกอบที่สร้างไว้ล่วงหน้า เช่น แถบเลื่อน ปุ่ม เมนูแบบเลื่อนลง ฯลฯ
ข้อจำกัดของ Gradient
- Gradio ไม่ได้ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการกับปริมาณการใช้งานหนักในสภาพแวดล้อมการผลิต
- มันถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน ML/AI และมีการปรับแต่งที่จำกัด
ราคาของ Gradient
- ฟรี, โอเพนซอร์ส
คะแนนและรีวิวของกราดิโอ
- G2: ไม่มีรีวิวให้ดู
- Capterra: ไม่มีรีวิว
🧠 คุณรู้หรือไม่?Gradio ถูกซื้อกิจการโดยHugging Face 🤗 ในปี 2022 ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐาน AI ของพวกเขา และคุณสามารถพบตัวอย่าง Gradio สาธารณะหลายรายการใน Hugging Face Spaces ที่แสดงโมเดล AI ต่างๆ ได้
3. แผง (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบใน Python)
เช่นเดียวกับ Streamlit ไลบรารีโอเพนซอร์สของ Panel ช่วยให้คุณสามารถ สร้างแอปพลิเคชันเว็บไซต์เชิงวิเคราะห์และแดชบอร์ดแบบโต้ตอบด้วยภาษา Python ล้วน เป็นเว็บเฟรมเวิร์กที่ผสานรวมกับระบบนิเวศ PyData ทำให้คุณสามารถสร้างตารางข้อมูลและภาพข้อมูลแบบโต้ตอบได้ และทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน
เมื่อเปรียบเทียบกับ Streamlit, Panel มีความยืดหยุ่นและสามารถปรับขนาดได้มากกว่าด้วย ตัวเลือกการจัดวางและวิดเจ็ตที่หลากหลาย เหมาะสำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนพร้อมอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อน
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของแผง
- สร้างแอปสำรวจที่ซับซ้อนและมีหลายหน้าด้วย API แบบตอบสนองระดับสูงและ API แบบเรียกกลับระดับต่ำ
- ใช้แม่แบบแผงเพื่อสร้างรูปลักษณ์แอปที่แตกต่างกัน
- ปรับแต่งแอปข้อมูลโดยใช้โปรแกรมแก้ไขโค้ด, รวมกล่องกาเครื่องหมายเป็นปุ่ม, และจัดวางวัตถุโดยใช้สเปคกริด
ข้อจำกัดของคณะกรรมการ
- มีเส้นทางการเรียนรู้ที่ชันเนื่องจากชุดคุณสมบัติที่ครอบคลุม—วิดเจ็ต, ไลบรารี, ฯลฯ
- Panel มุ่งเน้นไปที่ Python มากกว่าและน้อยกว่า HTML/CSS ซึ่งทำให้ตอบสนองได้น้อยลงและมีข้อจำกัดในการจัดสไตล์เว็บแอป
ราคาแผง
- ฟรี, โอเพนซอร์ส
คะแนนและบทวิจารณ์ของคณะกรรมการ
- G2: ไม่มีรีวิวให้ดู
- Capterra: ไม่มีรีวิว
4. แอนวิล (เหมาะสำหรับการปรับแต่งแอปขั้นสูง)
หากคุณกำลังมองหาการปรับแต่งระดับสูง Anvil เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับ Streamlit มันมี อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ช่วยให้คุณปรับแต่งองค์ประกอบ UI ได้, ใช้สไตล์, และออกแบบแอปในแบบที่คุณต้องการ
ตรงกันข้ามกับ Streamlit, Anvil มีฐานข้อมูลในตัวที่แข็งแกร่งเพื่อ อัปเดต แก้ไข และลบข้อมูลโดยใช้คำสั่ง Python คุณสามารถจัดเก็บไฟล์แอปและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในคลาวด์ เชื่อมต่อกับ Python notebooks เพิ่มโดเมนที่กำหนดเอง เชื่อมต่อกับ API ภายนอก และรับรองความปลอดภัยของข้อมูลด้วยการยืนยันตัวตนสองขั้นตอนที่มีในตัว
คุณสมบัติเด่นของ Anvil
- เขียนและแก้ไขโค้ดโดยตรงในเว็บเบราว์เซอร์สมัยใหม่ด้วย IDE แบบเว็บ (Integrated Development Environment)
- ค้นหา แก้ไข และลบข้อมูล รวมถึงเชื่อมต่อแอปพลิเคชันกับข้อมูลด้วยระบบฐานข้อมูล Python ที่ติดตั้งมาในตัว
- รันแอป Anvil ในหลากหลายสภาพแวดล้อมด้วยเซิร์ฟเวอร์แอป Anvil แบบโอเพ่นซอร์ส
- เผยแพร่แอป Anvil อัตโนมัติเพียงคลิกเดียว พร้อมเลือกโฮสต์แบบสาธารณะหรือส่วนตัว
ข้อจำกัดของทั่ง
- คุณสมบัติบางอย่างไม่สามารถใช้งานได้ ตัวอย่างเช่น ส่วนประกอบ DataGrid ที่แสดงเต็มความกว้างไม่ทำงาน ซึ่งทำให้ผู้ใช้เห็นข้อความขนาดเล็ก
- ผู้ใช้บางรายกล่าวว่าค่าบริการสำหรับฟีเจอร์ที่กำหนดเองนั้นสูง
การตั้งราคาแบบอันวิล
- ฟรีตลอดไป
- งานอดิเรก: $15/เดือน
- ธุรกิจ: $109 ต่อผู้พัฒนา/เดือน
- องค์กร (ในสถานที่): ราคาตามตกลง
การจัดอันดับและรีวิวของ Anvil
- G2: รีวิวไม่เพียงพอ
- Capterra: ไม่มีรีวิว
ผู้ใช้พูดถึง Anvil อย่างไร?
ความเร็วในการสร้างต้นแบบนั้นยอดเยี่ยม เนื่องจากสามารถลากและวางส่วนประกอบต่าง ๆ ได้ทันที รองรับการเพิ่มไลบรารี Python และการปรับแต่งแพ็กเกจ อย่างไรก็ตาม บางฟีเจอร์ยังทำงานไม่สมบูรณ์ ทำให้การปรับแต่งให้ถึงระดับการผลิตจริงทำได้ยากมากหรือแทบเป็นไปไม่ได้เลย (เช่น ส่วนประกอบ Data Grid ไม่สามารถแสดงเต็มความกว้างได้ ทำให้ผู้ใช้ต้องเพ่งดูข้อความขนาดเล็ก) การขอรับการสนับสนุนแทบเป็นไปไม่ได้เลย และฟอรั่มลูกค้าเองก็มีความไม่สม่ำเสมอ บางครั้งก็มีบรรยากาศไม่เป็นมิตร
ความเร็วในการสร้างต้นแบบนั้นยอดเยี่ยม เนื่องจากสามารถลากและวางส่วนประกอบต่าง ๆ ได้ทันที รองรับการเพิ่มไลบรารี Python และการปรับแต่งแพ็กเกจ อย่างไรก็ตาม บางฟีเจอร์ใช้งานได้ไม่สมบูรณ์ ทำให้การปรับแต่งให้ถึงระดับการผลิตจริงเป็นเรื่องยากมากหรือแทบเป็นไปไม่ได้ (เช่น ส่วนประกอบ Data Grid ไม่สามารถแสดงเต็มความกว้างได้ ทำให้ผู้ใช้ต้องเพ่งดูข้อความขนาดเล็ก) การขอรับการสนับสนุนแทบเป็นไปไม่ได้เลย และฟอรั่มลูกค้าเองก็มีความไม่สม่ำเสมอ บางครั้งก็มีบรรยากาศไม่เป็นมิตร
5. Shiny for Python (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างต้นแบบเว็บแอปพลิเคชัน)
Shiny for Python ช่วยให้ผู้พัฒนา สร้างต้นแบบเว็บแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบและสร้างการแสดงผลข้อมูลแบบง่าย ได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง มันทำให้การสร้างแอปเป็นเรื่องง่ายสำหรับโปรแกรมเมอร์ R ที่ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาเว็บ
สิ่งที่ทำให้ Shiny ดีกว่า Streamlit คือการทำงานแบบตอบสนอง Shiny จะไม่ทำการเรนเดอร์แอปใหม่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลนำเข้า แต่จะ ติดตามความสัมพันธ์ระหว่างคอมโพเนนต์เพื่อทำการเรนเดอร์ใหม่เฉพาะส่วนที่จำเป็นต้องอัปเดตเท่านั้น ดังนั้นจึงช่วยเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันและปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานโดยรวม
คุณสมบัติที่ดีที่สุดที่โดดเด่น
- สร้างแอปได้อย่างง่ายดายด้วยเทมเพลตสำเร็จรูปของแอปพื้นฐาน แดชบอร์ด การป้อนข้อมูล และการอัปเดตแบบสตรีมมิ่ง
- สร้างเลย์เอาต์แอปโดยใช้ส่วนประกอบที่หลากหลาย รวมถึงแถบนำทาง, แถบด้านข้าง, แท็บ, แผง, การ์ด และจัดเรียงองค์ประกอบตามที่คุณต้องการ
- อัปเดตผลลัพธ์โดยอัตโนมัติตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน และสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้แบบไดนามิกด้วยการเขียนโปรแกรมเชิงตอบสนอง
ข้อจำกัดที่แวววาว
- การผสานระบบที่ดูสมบูรณ์แบบอาจซับซ้อนและยุ่งยากในช่วงแรก
- ซับซ้อนเกินไปสำหรับการสร้างแดชบอร์ดหรือเวิร์กโฟลว์ BI ที่เรียบง่าย
- การปรับใช้แอปพลิเคชันเป็นเรื่องยุ่งยาก เนื่องจากตัวเลือกการปรับใช้ส่วนใหญ่มีให้บริการเฉพาะในแผนแบบชำระเงินเท่านั้น
ราคาที่ดึงดูดใจ
- Shiny เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ใช้งานได้ฟรี อย่างไรก็ตาม การใช้งานแอป Shiny จำเป็นต้องใช้บริการโฮสติ้งฟรีหรือแบบเสียค่าใช้จ่ายของแพลตฟอร์ม
คะแนนรีวิวและคำวิจารณ์ที่ดูโดดเด่น
- G2: รีวิวไม่เพียงพอ
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
ผู้ใช้พูดถึง Shiny for Python ว่าอย่างไร?
โดยรวมแล้ว เรามีประสบการณ์ที่ดีมากในการใช้ Shiny ในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลบางโครงการของเรา ด้วยการจำกัดการใช้งานให้เหมาะสมกับกรณีที่เหมาะสม เราสามารถใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นและความง่ายในการใช้งานสำหรับโปรแกรมเมอร์ R ที่อาจไม่เชี่ยวชาญในการพัฒนาเว็บ*
โดยรวมแล้ว เรามีประสบการณ์ที่ดีมากในการใช้ Shiny ในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลบางโครงการของเรา ด้วยการจำกัดการใช้งานให้เหมาะสมกับกรณีที่เหมาะสม เราสามารถใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นและความง่ายในการใช้งานสำหรับโปรแกรมเมอร์ R ที่อาจไม่เชี่ยวชาญในการพัฒนาเว็บ*
💡เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: ใช้แพ็กเกจ 'shiny. react' เพื่อใช้คอมโพเนนต์ไลบรารี React แบบไดนามิกของคุณในการสร้างแอปแบบไดนามิกและการแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ
6. Deepnote (เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์บนโค้ด)
Deepnote เหมาะสำหรับผู้ที่กำลังมองหาทางเลือกที่ใช้งานง่าย เน้นการทำงานร่วมกัน และขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับ Streamline เป็นแพลตฟอร์มที่เรียบง่ายแต่ แข็งแกร่ง ช่วยให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานร่วมกัน และแก้ไขโน้ตบุ๊กได้พร้อมกัน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม
สิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดเกี่ยวกับ Deepnote คือ กรอบการทำงานบนระบบคลาวด์ ซึ่งช่วยให้คุณทำงานบนแดชบอร์ดโครงการของคุณได้จากทุกที่ และแชร์ผลลัพธ์กับผู้อื่นได้ นอกจากนี้ การผสานรวมกับ AI ยังช่วยสร้างเว็บแอปพลิเคชันเชิงวิเคราะห์ด้วยการเติมโค้ดอัจฉริยะ การทำความสะอาดข้อมูลอัตโนมัติ และเทคนิคต่างๆ เช่น การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และการเลือกคุณลักษณะ
คุณสมบัติเด่นของ Deepnote
- ทำงานร่วมกับหลายคนในสมุดบันทึกแบบเรียลไทม์ พร้อมระบบควบคุมเวอร์ชันและการแสดงความคิดเห็นในตัว
- สร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันข้อมูลแบบโต้ตอบได้โดยตรงจากโน้ตบุ๊ก และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและรายงานกับทีม
- ปรับแต่งสภาพแวดล้อมโดยระบุไลบรารีและสิ่งจำเป็นเพื่อให้ประสิทธิภาพของแอปดีที่สุด
ข้อจำกัดของ Deepnote
- แม้แต่การเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติเล็กๆ ในบล็อกของโค้ด ก็ยังต้องรันโน้ตบุ๊กทั้งหมด ทำให้กระบวนการนี้กลายเป็นเรื่องน่าเบื่อและยุ่งยาก
- เวลาในการโหลดนานสำหรับโปรเจ็กต์ขนาดใหญ่และเกิดการล่มบ่อยที่อาจทำให้การทำงานของคุณหยุดชะงัก
ราคาของ Deepnote
- ฟรี
- ทีม: $59 ต่อบรรณาธิการ/เดือน
- องค์กร: ราคาตามความต้องการ
การจัดอันดับและรีวิวของ Deepnote
- G2: 4. 5/5 (รีวิว 220+ ครั้ง)
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
ผู้ใช้พูดถึง Deepnote อย่างไร?
*ฉันชอบ UI ของ Deepnote มาก มันทำให้การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็กถึงขนาดกลางง่ายขึ้นมากและเพิ่มฟีเจอร์การทำงานร่วมกันที่มีประโยชน์ วิธีการ "แอป" สำหรับแดชบอร์ดภายในองค์กรของพวกเขาทำให้ฉันนึกถึง Retool และเป็นฟีเจอร์ที่ยอดเยี่ยมในการแชร์ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นกับสมาชิกในทีมที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิคโดยไม่ต้องเตรียมการที่ใช้เวลามาก (เช่น การวางกราฟที่สร้างขึ้นลงใน PowerPoint หรืออะไรทำนองนั้น) อย่างไรก็ตาม สำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็กมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากไม่จำเป็นต้องมีการทำงานร่วมกัน Deepnote อาจดูหนักเกินไปเล็กน้อย และการรัน Jupyter (หรือเครื่องมือที่คล้ายกัน) บนเครื่องของคุณเองจะช่วยหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการเปิดเผยข้อมูลของคุณผ่าน API หรืออัปโหลดข้อมูลก่อน
*ฉันชอบ UI ของ Deepnote มาก มันทำให้การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็กถึงขนาดกลางง่ายขึ้นมากและเพิ่มฟีเจอร์การทำงานร่วมกันที่มีประโยชน์ วิธีการ "แอป" สำหรับแดชบอร์ดภายในองค์กรของพวกเขาทำให้ฉันนึกถึง Retool และเป็นฟีเจอร์ที่ยอดเยี่ยมในการแชร์ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นกับสมาชิกในทีมที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิคโดยไม่ต้องเตรียมการที่ใช้เวลานาน (เช่น การวางกราฟที่สร้างขึ้นลงใน PowerPoint หรืออะไรทำนองนั้น) อย่างไรก็ตาม สำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็กมาก โดยเฉพาะหากไม่จำเป็นต้องมีการทำงานร่วมกัน Deepnote อาจดูหนักเกินไปเล็กน้อย และการรัน Jupyter (หรือเครื่องมือที่คล้ายกัน) บนเครื่องของคุณเองจะช่วยหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการเปิดเผยข้อมูลผ่าน API หรืออัปโหลดข้อมูลก่อน
📖 อ่านเพิ่มเติม:ทางเลือกยอดนิยมสำหรับ React สำหรับนักพัฒนา Frontend
📮ClickUp Insight:37% ของพนักงานส่งบันทึกติดตามหรือรายงานการประชุมเพื่อติดตามรายการที่ต้องดำเนินการ แต่ 36% ยังคงพึ่งพาวิธีการอื่นๆ ที่กระจัดกระจาย
หากไม่มีระบบที่รวมศูนย์สำหรับการบันทึกการตัดสินใจ ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่คุณอาจต้องการอาจถูกฝังอยู่ในแชท อีเมล สเปรดชีต หรือแม้กระทั่งเครื่องมืออื่น ๆ ด้วย ClickUp คุณสามารถเปลี่ยนการสนทนาให้กลายเป็นงานที่สามารถทำได้ทันทีในทุกงาน แชท และเอกสารของคุณ — ทำให้แน่ใจว่าไม่มีอะไรหลุดรอดไป
7. Mercury Framework (เหมาะที่สุดสำหรับผู้ใช้ Jupyter Notebook)
เฟรมเวิร์กเว็บแอปพลิเคชันของ Mercury ถูกออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ Jupyter Notebook เป็นหลัก ด้วยแพลตฟอร์มนี้ คุณไม่จำเป็นต้องเขียนการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่จาก Jupyter Notebook เป็นสคริปต์ Python อีกต่อไป
คุณสมบัติการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพช่วยให้วิเคราะห์และตีความข้อมูลได้ เครื่องมือนี้ยังมีชุดคุณสมบัติที่แข็งแกร่งเพื่อ สร้างแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบ, เว็บไซต์, แอปพลิเคชันเว็บแบบเต็มรูปแบบ, รายงาน, และแดชบอร์ด นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ OutputDir เพื่อดาวน์โหลดไฟล์โน้ตบุ๊กและส่งออกโน้ตบุ๊กในรูปแบบ PDF/HTML ได้
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Mercury Framework
- สร้าง UI ที่มีความเคลื่อนไหวด้วยวิดเจ็ตแบบโต้ตอบหลากหลาย เช่น แถบเลื่อน เมนูแบบดรอปดาวน์ กล่องข้อความ และอื่นๆ
- เข้าถึงการควบคุมในระดับเซลล์เพื่อตรวจสอบเซลล์ที่ถูกดำเนินการใหม่ระหว่างการแก้ไขแอปเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
- ใช้การควบคุมการเข้าถึงเพื่อรับประกันความปลอดภัยของแอปพลิเคชันด้วยการตรวจสอบสิทธิ์ในตัว
ข้อจำกัดของกรอบงานเมอร์คิวรี
- เมอร์คิวรีมีการปรับแต่งที่จำกัด
- สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ Jupyter การใช้ Mercury อาจต้องมีการฝึกอบรม
- ออกแบบมาเพื่อใช้งานร่วมกับ Jupyter Notebooks ซึ่งอาจไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันเว็บแบบสแตนด์อโลน
ราคาของ Mercury Framework
- Mercury เป็นแพลตฟอร์มฟรีและโอเพนซอร์ส อย่างไรก็ตาม มีแผนการใช้งานทั้งแบบฟรีและแบบเสียค่าใช้จ่ายสำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชัน
แผนบริการ Mercury Cloud:
- เริ่มต้น: ฟรี
- ข้อดี: $49/เดือน
- ธุรกิจ: $149/เดือน
แผนการโฮสต์ด้วยตนเอง:
- ฟรี
- เชิงพาณิชย์: 1,000 ดอลลาร์/ปี
- องค์กร: $10,000/ปี
การจัดอันดับและรีวิวของ Mercury Framework
- G2: ไม่มีรีวิวให้ดู
- Capterra: ไม่มีรีวิวให้ดู
📖 อ่านเพิ่มเติม:10 ทางเลือกและคู่แข่งของ Jupyter Notebook
8. Taipy (เหมาะที่สุดสำหรับการแสดงข้อมูล)
เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์แดชบอร์ด Taipy มี เครื่องมือการแสดงผลข้อมูลที่ทรงพลังเพื่อช่วยคุณสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ โดยใช้ตาราง แผนภูมิ กราฟ และแผนที่ เป็นแพลตฟอร์มที่สามารถปรับขนาดได้ รองรับการใช้งานที่ซับซ้อนที่ต้องการประสิทธิภาพสูง
ในขณะที่ Streamlit ถูกออกแบบมาสำหรับการสร้างต้นแบบเป็นหลัก Taipy ถูก สร้างขึ้นเพื่อรองรับทั้งการสร้างต้นแบบและการใช้งานจริง โดยสามารถรันส่วนหน้าและส่วนหลังบนเธรดแยกกัน ทำให้แอปพลิเคชันไม่เกิดการขัดข้องหรือค้างแม้ขณะมีแอปอื่นทำงานอยู่เบื้องหลัง
คุณสมบัติเด่นของ Taipy
- ใช้ความสามารถในการแสดงข้อมูลขั้นสูงเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่หลากหลาย
- ปรับแต่งแอปและแดชบอร์ดโดยใช้ธีมที่สร้างไว้ล่วงหน้าหรือธีมที่กำหนดเอง
- ผสานการทำงานกับ Taipy Studio เพื่อเข้าถึงตัวแก้ไขแบบกราฟิก
- ทำงานหนักในเบื้องหลังโดยไม่ทำให้กระบวนการทำงานปัจจุบันช้าลง
ข้อจำกัดของไทป์
- Taipy Cloud มีปัญหาการอัปโหลดเล็กน้อย และการรีเรนเดอร์หน้าเว็บช้า
- เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่ค่อนข้างใหม่ Taipy จึงขาดทรัพยากรที่จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มได้อย่างเต็มที่
การกำหนดราคาไทป์
- Taipy เป็นไลบรารีฟรีและโอเพนซอร์ส อย่างไรก็ตาม ยังมีแผนธุรกิจและองค์กรที่ปรับแต่งได้ให้เลือกด้วย
คะแนนและรีวิวไทปี
- G2: ไม่มีรีวิวให้ดู
- Capterra: ไม่มีรีวิว
📖 อ่านเพิ่มเติม: กำลังมองหาเครื่องมือเพิ่มเติมในการสร้างแดชบอร์ดโครงการแบบกำหนดเองอยู่หรือไม่? ลองดูทางเลือกของ Softrเหล่านี้เพื่อสร้างแดชบอร์ดโครงการ
9. Datalore (เหมาะที่สุดสำหรับการช่วยเหลือโค้ด AI)
Datalore โดย JetBrains เป็นแพลตฟอร์มอัจฉริยะสำหรับการสร้างภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำงานร่วมกันได้ มันรวม Jupyter Notebooks เข้ากับการช่วยเหลือโค้ดด้วย AI ที่ช่วย เติมโค้ดให้สมบูรณ์และสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ สำหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจของคุณ
Datalore ช่วยให้ผู้จัดการสภาพแวดล้อมสามารถ ปรับแต่งสภาพแวดล้อมและระบบควบคุมแบบโต้ตอบได้ตามต้องการ เพื่อสร้างแดชบอร์ดและแอปพลิเคชันที่มีความยืดหยุ่น นอกจากนี้ยังสามารถโฮสต์ในคลาวด์ส่วนตัวหรือภายในองค์กร เพื่อรองรับความต้องการในการปรับแต่งและความปลอดภัยเพิ่มเติมของคุณ
คุณสมบัติเด่นของ Datalore
- ใช้การช่วยเหลือการเขียนโค้ดอัจฉริยะสำหรับ Python, Scala, Kotlin และ R เพื่อสร้างแอปพลิเคชันหลากหลายประเภท
- แปลงสมุดบันทึกให้เป็นเรื่องราวข้อมูลแบบโต้ตอบและแชร์รายงานแบบคงที่หรือแบบโต้ตอบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
- ทำงานร่วมกันในโค้ดกับทีมของคุณแบบเรียลไทม์ และแชร์โน้ตบุ๊กผ่านลิงก์หรือคำเชิญทางอีเมล
ข้อจำกัดของข้อมูล
- ตามที่ผู้ใช้บางรายระบุ Datalore มีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจำกัด ซึ่งส่งผลให้ข้อมูลสูญหายเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- ซอฟต์แวร์มีข้อบกพร่องและต้องรีสตาร์ท
การกำหนดราคาข้อมูล
- ปลอดเมฆ
- คลาวด์: $35 ต่อผู้ใช้/เดือน
- ภายในองค์กร: ราคาตามตกลง
คะแนนและรีวิวข้อมูล
- G2: รีวิวไม่เพียงพอ
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
ผู้ใช้พูดถึง Datalore อย่างไร?
มันดี โดยเฉพาะสำหรับการจัดการแพ็กเกจและการรายงาน อย่างไรก็ตาม มันต้องการการจัดการสิทธิ์การแชร์โน้ตบุ๊กและรายงานอย่างละเอียด ซึ่งผมคิดว่าบริษัทส่วนใหญ่ต้องการสิ่งนี้
มันดี โดยเฉพาะสำหรับการจัดการแพ็กเกจและการรายงาน อย่างไรก็ตาม มันต้องการการจัดการสิทธิ์การแชร์โน้ตบุ๊กและรายงานอย่างละเอียด ซึ่งผมคิดว่าบริษัทส่วนใหญ่ต้องการสิ่งนี้
10. PixelFree Studio (เหมาะที่สุดสำหรับผู้ใช้ Figma)
PixelFree Studio เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบ low-code ที่ แปลงดีไซน์ให้เป็นโค้ดที่เข้าใจได้ อย่างราบรื่น ด้วย PixelFree คุณสามารถ สร้าง PRO-Code ในหกภาษาการเขียนโปรแกรม—HTML5, React, Vue, Angular, C# สำหรับเดสก์ท็อป และ #C สำหรับเว็บแอป เพื่อให้ตรงกับการออกแบบแอปพลิเคชันที่คุณต้องการ
นอกจากนี้ คุณสามารถโฮสต์ได้จากทุกที่โดยไม่ต้องพึ่งพาไลบรารีหรือเฟรมเวิร์ก ช่วยให้คุณสามารถนำไปใช้ในกระบวนการพัฒนาที่ยืดหยุ่นมากขึ้น
คุณสมบัติเด่นของ PixelFree Studio
- นำเข้าการออกแบบ Figma อย่างรวดเร็วและทำให้การแปลงการออกแบบเป็นโค้ดที่มนุษย์อ่านได้เป็นไปโดยอัตโนมัติ
- สร้างโค้ดเนทีฟที่ตรงกับการออกแบบแอปพลิเคชันของคุณ
- ร่วมมือกับทีมของคุณในการเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์
ข้อจำกัดของ PixelFree Studio
- ซอฟต์แวร์นี้พึ่งพา Figma อย่างมากในการนำเข้าดีไซน์ ดังนั้นผู้ใช้ที่ไม่ใช่ Figma อาจพบว่ามันใช้งานได้ยากกว่า
- หากไม่มีไลบรารีหรือเฟรมเวิร์ก PixelFree อาจขาดส่วนประกอบที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าสำหรับแอปและแดชบอร์ด
ราคาของ PixelFree Studio
PixelFree Studio มีแผนแยกสำหรับใบอนุญาตส่วนบุคคลและใบอนุญาตธุรกิจ นี่คือแผนใบอนุญาตธุรกิจ
- 49.95 ดอลลาร์/เดือน
- 499 ดอลลาร์ต่อปี
- ราคาพิเศษสำหรับโซลูชันองค์กร
คะแนนและรีวิวของ PixelFree Studio
- G2: ไม่มีรีวิวให้ดู
- Capterra: ไม่มีรีวิว
📖 อ่านเพิ่มเติม:การแยกความกังวลในแอปพลิเคชัน Flutter
เครื่องมือประยุกต์ข้อมูลเชิงโต้ตอบอื่น ๆ
Streamlit และทางเลือกส่วนใหญ่ของ Streamlit มุ่งเน้นที่โค้ดเป็นหลัก พวกเขาต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสำหรับการแสดงข้อมูล ซึ่งจำกัดการเข้าถึงผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
อย่างไรก็ตาม การแสดงข้อมูลไม่จำเป็นต้องซับซ้อนขนาดนี้
ClickUpเป็นเครื่องมือแอปพลิเคชันข้อมูลแบบโต้ตอบที่หลากหลาย ไม่ต้องเขียนโค้ด ทำให้การตีความข้อมูลเป็นเรื่องง่าย โครงสร้างพื้นฐานระดับองค์กรรองรับการแสดงผลและการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล
สร้างภาพข้อมูลด้วยแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้
สร้างแดชบอร์ด ClickUpแบบโต้ตอบที่ครอบคลุมซึ่งให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเห็น ภาพรวมของกระบวนการปัจจุบัน เป้าหมาย งานที่กำลังจะมาถึง ลำดับความสำคัญ การปรับปรุง และรายละเอียดอื่นๆ เพิ่มวิดเจ็ต แผนภูมิ กราฟ แถบความคืบหน้า ตาราง ฯลฯ เพื่อให้เห็นภาพรวมของทุกอย่างตั้งแต่ประสิทธิภาพการทำงานของทีมไปจนถึงตัวชี้วัดการพัฒนาที่สำคัญ
ต้องการทราบเกี่ยวกับการใช้แดชบอร์ดของ ClickUp หรือไม่? ชมวิดีโอนี้ได้เลย 👇
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้วยการผสานข้อมูล
เชื่อมต่อกับมากกว่า 1000การผสานการทำงานของ ClickUp ตั้งแต่ Figma ถึง GitHub เพื่อ นำเข้าข้อมูล, ปรับปรุงกระบวนการทำงาน, และเข้าถึงทุกขั้นตอนการทำงานโดยไม่ต้องเปลี่ยนแพลตฟอร์ม การผสานการทำงานแบบเนทีฟของ ClickUp ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อแพลตฟอร์มกับระบบเทคโนโลยีที่คุณมีอยู่เพื่อการทำงานที่ราบรื่น
ติดตามการโต้ตอบของซอฟต์แวร์ด้วยแผนภาพบริบท
สร้างภาพความสัมพันธ์ของระบบที่ซับซ้อนด้วยClickUp Whiteboardsใช้เส้นที่มีรหัสสีต่างกันเพื่อแยกความแตกต่างของการโต้ตอบ เพิ่มบันทึกโดยละเอียดสำหรับแต่ละจุดเชื่อมต่อ และทำการปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์โดยใช้ส่วนติดต่อแบบลากและวาง
ร่วมมือกับทีมของคุณในการสร้างแผนภาพบริบทและสร้างงาน ClickUpได้โดยตรงจากองค์ประกอบของแผนภาพ คุณยังสามารถใช้เทมเพลตแผนภาพบริบทของClickUp เพื่อเร่งกระบวนการได้อีกด้วย
📖 อ่านเพิ่มเติม:ทางเลือกและคู่แข่งที่ดีที่สุดของ Draw.io/Diagrams.net
วิเคราะห์แนวโน้มด้วย AI
อัตโนมัติการวิเคราะห์ชุดข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วยClickUp Brainสกัดรูปแบบสำคัญ ระบุความสัมพันธ์ และสร้างสรุปของชุดข้อมูลที่ซับซ้อน คุณสามารถขอให้ AI อธิบายแนวโน้มของข้อมูลในภาษาที่เข้าใจง่ายเพื่อความชัดเจนยิ่งขึ้น นอกจากนี้ คุณยังสามารถสร้างรายงาน รับคำแนะนำตามแนวโน้มในอดีต และระบุความผิดปกติก่อนที่มันจะส่งผลกระทบต่อโครงการของคุณ
ร่วมมือกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแบบเรียลไทม์
ใช้ClickUp DocsและClickUp Chatเพื่อทำงานร่วมกันในการออกแบบแอป, โค้ด, แผนผังบริบท, และกระบวนการทำงาน. ในขณะที่ ClickUp Docs สามารถช่วยคุณรวบรวมทรัพยากรการพัฒนาแอป, คำขอคุณสมบัติ, และคำแนะนำไว้ในที่เดียว, ฟังก์ชันแชทของมันสามารถช่วยให้การสื่อสารระหว่างสมาชิกในทีมราบรื่นขึ้นได้, ทำให้ไม่มีใครพลาดข้อมูลสำคัญ.
ปรับปรุงกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพและทำให้งานที่ทำเป็นประจำเป็นอัตโนมัติ
ใช้เทมเพลตการทำงานอัตโนมัติที่ปรับแต่งได้มากกว่า100 แบบของ ClickUp เพื่อจัดการงานประจำ วิเคราะห์ข้อมูล สร้างรายงานมาตรฐาน และจัดการการส่งมอบงานโครงการ คุณสามารถ ทำงานอัตโนมัติในกระบวนการพัฒนา เช่น การตรวจสอบโค้ด การอนุมัติการออกแบบ การส่งการแจ้งเตือนเมื่อการตรวจสอบเสร็จสิ้น การสร้างรายการตรวจสอบสำหรับการปรับใช้ และอื่นๆ อีกมากมาย
ด้วยคุณสมบัติที่ครบครันของ ClickUp คุณอาจสงสัยเกี่ยวกับแผนราคา นี่คือภาพรวมอย่างรวดเร็วของแผนราคาของ ClickUp
รับทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Streamlit ในการสร้างภาพข้อมูลและพัฒนาแอปพลิเคชัน
Streamlit เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นข้อมูลเป็นหลัก แต่ถ้าคุณกำลังมองหาเครื่องมือเพื่อสร้างแอปพลิเคชันหรือแดชบอร์ดที่มีความไดนามิกและโต้ตอบได้มากขึ้น ลองพิจารณาตัวเลือกทางเลือกของ Streamlit ที่เราได้รวบรวมไว้
แม้ว่าทางเลือกทั้งหมดจะดี แต่แต่ละทางเลือกก็มีวัตถุประสงค์เฉพาะ ตัวอย่างเช่น เลือกใช้ Taipy สำหรับการดำเนินงานด้านหน้าและด้านหลังที่ดีขึ้น, Dash สำหรับคุณสมบัติการโต้ตอบขั้นสูง, และ Gradio สำหรับการสร้างตัวอย่าง
เช่นเดียวกัน หากคุณต้องการเครื่องมือการนำเสนอข้อมูลที่ง่ายต่อการใช้งานแต่มาพร้อมกับคุณสมบัติที่ทรงพลัง คุณอาจพิจารณา ClickUp ได้ มันช่วยให้คุณสามารถดูและวิเคราะห์ข้อมูลผ่านแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้ตามต้องการ ทำงานอัตโนมัติผ่านเวิร์กโฟลว์ และสกัดข้อมูลเชิงลึกด้วย AI ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ และผสานการทำงานกับเครื่องมือมากกว่า 1,000 ชนิด
ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ClickUp หรือไม่?ลงทะเบียนฟรี!