hr-analytics.github.io 人力资源分析仪表板

深度学习仪表板

UI基础组件，框架及元素figma素材 UI控件、UI框架、仪表板界面、按钮、数据框架

Exceed15投票系统 Real time voting system, using firebase and React

设备模拟 Thingsboard连接到仪表板示例 请访问激活仿真数据。

汽车仪表板本体经典后模油缸内抽+前模斜顶+前模斜抽结构+（斜顶+直顶+斜顶辅助杆）

使用Dash和Plotly构建复杂的报告仪表板 我将提供有关如何使用Dash构建报表仪表板的详细说明，Dash是用于构建分析Web应用程序的Python框架。 可以在上查看完整的仪表板。 仪表板描绘了随机数据和产品。 中篇文章详细介绍了如何构建仪表板， 为

可视化使用Arduino Uno收集的DHT22传感器读数。 数据使用ESP8266通过MQTT上传，并使用Thingsboard可视化。

解释器仪表板 创建人：Oege Dijk 该软件包使快速部署仪表板Web应用程序变得很方便，该应用程序说明了（兼容scikit-learn的）机器学习模型的工作原理。 仪表板提供有关模型性能，特征重要性，特征对单个预测的贡献，“假设条件”分析，部分依赖图，SHAP（交互作用）值，单个决策树的可视化等交互式图表。 您还可以在笔记本/便携式计算机环境中以交互方式浏览仪表板的组件（或直接从那里启动仪表板）。 或使用自己的和说明设计仪表板（由于库的模块化设计）。 您可以将多个仪表板组合到一个。 例如部署在： ，在详细的文档 ，例如如何推出针对不同型号笔记本的仪表板，以及如何与解释器对象交互的例子笔记本电脑。 与scikit-learn ， xgboost ， catboost ， lightgbm等一起使用。 安装 您可以通过pip安装该软件包： pip install explain

使用卫生保健数据预测抑郁 作者：Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使工作更易于访问和复制，从而进行详细的分析。 储存库结构 README.md：此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb：从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb：在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf：项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹：包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹：包含用于创建此项目的配套仪表板的文件的文件夹 抽