异常 异常检测标记工具，专门用于多个时间序列（每个类别一个时间序列）。 Taganomaly是用于为异常检测模型创建标记数据的工具。 它允许贴标机选择一个时间序列上的点，通过查看同一时间范围内其他时间序列的行为，或通过查看创建该时间序列的原始数据（假设时间序列是一个汇总指标，每个时间范围内的事件计数） :red_exclamation_mark: 注意：此工具是作为与的一部分而构建的，并不定期维护。 单击此处使用在Azure上进行部署： 目录 使用应用程式 该应用程序有四个主窗口： 标签窗口 时间序列标签 选定点表视图 查看窗口的原始数据（如果存在） 将此类别与其他类别进行比较 使用Twitter AnomalyDetecti

auth0：使用Auth0服务在Shinyapps中进行身份验证

RTutor：交互式R问题集 作者：乌尔姆大学Sebastian Kranz RTutor是一个R包，允许开发交互式R练习。 可以离线解决问题集，也可以使用shinyapps.io将问题集托管在网络中。 问题集可以设计为Markdown .rmd文件（直接在RStudio中解决），也可以使用由RStudio的Shiny支持的基于浏览器的界面。 虽然网络界面看起来更好，但我在教授高级经济课时亲自使用了Markdown格式的问题集。 安装 RTutor和一些必需的程序包不在CRAN上托管（虽然CRAN很棒，但是在其中维护多个程序包会花费很多时间）。 我已经创建了一个基于Github的R存储库，您

通过可折叠的d3js树进行React性闪亮过滤器 总览 D3js是以动态方式可视化复杂数据的出色工具。 但是可视化如何成为自然工作流程的一部分？ 通过将Shiny与d3js对象集成来创建新的React性元素，可以解决此问题。 通过Shiny，我们让服务器观察d3及其实时布局。 传输回Shiny的数据可以映射到一系列逻辑表达式以创建React式过滤器。 这样就可以通过直观，简单的工具以可视化的方式直观地表示和过滤复杂的数据结构，例如层次分析，复杂的临床试验设计以及多室结构模型的结果。 更新 添加了新的闪亮观察者“ activeNode”以返回上次单击的节点的元数据。 可以在d3tree调用中

excelR 库的R接口可创建与'Excel'或任何其他电子表格软件兼容的基于Web的交互式表格和电子表格。 安装 要安装稳定的CRAN版本： install.packages( ' excelR ' ) 要从GitHub安装最新的开发版本： library( devtools ) install_github( ' Swechhya/excelR ' ) 简单的例子 library( excelR ) data = data.frame ( Model = c( ' Mazda ' , ' Pegeout ' , ' Honda Fit ' , ' Honda CRV ' ),

金融资产比较工具：R Shiny应用程序，用于比较加密货币和股票的相对表现

R语言Shiny官方教程中文版，用R语言搭建可视化数据分析平台中文教程。