長話短說
2024 年 12 月– 資料驅動決策的興起促使企業、分析師和研究人員採用能夠建立動態儀表板和應用程式的工具。
其中許多解決方案（例如 Power BI）要求使用者學習DAX或PowerQuery等專有語言。
如果您可以避免麻煩並完全使用 Python（您已經用於資料科學和機器學習的語言），會怎麼樣？
進入 Taipy Designer 和 Taipy：一個改變遊戲規則的開源解決方案，讓您無需離開 Python 生態系統即可建立儀表板和應用程式。定制是您最好的朋友。
需要替代方案
Power BI和Tableau等流行工具主導商業智慧 (BI) 和視覺化市場。但由於以下原因，他們常常無法滿足 AI/ML 從業者的要求：
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專有語言：DAX、PowerQuery 或其他複雜語法需要額外學習並降低靈活性。
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有限的整合：雖然某些工具支援 Python 腳本，但它們的整合通常很麻煩，並且不是為無縫 ML 工作流程而設計的。
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分散的生態系統：在 BI 工具和基於 Python 的 ML 工作流程之間移動資料可能會導致效率低下和潛在的資料處理錯誤。
100% Python 資料應用解決方案
作為一個開源工具， Taipy可以免費使用和客製化，使其成為專有 BI 解決方案的經濟高效替代方案。其Python基礎確保使用者不會被特定的供應商或技術所束縛，從而提供自由和靈活性。
{% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
此外，他們還開發了一款新產品Taipy Designer ，這是第一個專門針對 Python 用戶的無程式碼 GUI 建構器。
該工具與Taipy Enterprise Suite完全集成，使企業能夠無縫建立互動式、人工智慧驅動的應用程式。
無論您是建立儀表板來視覺化複雜的機器學習模型，還是對營運資料實施即時 AI 分析，Taipy Designer 都可以讓您：
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利用 Python 龐大的生態系統，無需切換到其他工具。
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實施先進的演算法並無縫整合機器學習工作流程。
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無需編寫一行程式碼即可建立用戶友好的儀表板，但可以在需要時靈活地加入基於 Python 的自訂專案。
Taipy Designer 透過提供原生 Python 環境消除了當前的所有工具問題，確保您的工作流程保持精簡和高效。
Taipy Designer 的主要優點
1. 對於業務分析師和 BI 團隊
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無需編碼專業知識拖放介面使 Python 的功能民主化，使分析師無需編碼專業知識即可建立應用程式和儀表板。
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更快的應用程式交付以提高生產力。
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與 Python 強大的庫無縫集成，釋放資料操作和視覺化的無限可能性。
2. 對於資料科學家和人工智慧從業者
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能夠在直覺的互動式儀表板中視覺化和操作機器學習模型。
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用於快速實驗的工具，使迭代並向利害關係人呈現結果變得更加容易。
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與 Python 的 ML 和 AI 框架（例如 TensorFlow、PyTorch 或 Scikit-learn）直接整合。
現實世界的影響：為什麼企業會轉向 Taipy Designer？
新工具的採用通常取決於它們帶來實際利益的能力。 Taipy Designer 已經透過幫助企業克服技術障礙、提高生產力和無縫創新展示了其變革潛力。
以下是領導人對其影響的評價：
Avaiga 的合作夥伴之一IFP Energies Nouvelles (IFP-EN)的專案經理 Gilles Corde 強調了 Taipy Designer 如何改變他們的工作流程。
超越視覺化：完整的解決方案
Taipy 的生態系統不止於儀表板。使用 Taipy，您可以編排資料工作流程並建立進階使用者介面。此外，該平台支援建立企業級應用程式的每個階段。此外，Taipy 與Databricks 、 Snowflake 、 IBM WatsonX和Amazon SageMaker等領先平台的整合確保了與您現有資料基礎架構的兼容性。
準備好改造您的 AI/ML 儀表板了嗎？
如果您正在尋找一種解決方案，可以讓您：
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建立可擴展的互動式儀表板。
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完全留在 Python 生態系內。
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將機器學習和人工智慧無縫整合。
那麼，是時候告別 Power BI 並擁抱 Taipy 了。
探索GitHub 儲存庫，了解這個開源替代方案如何重新定義商業智慧和人工智慧驅動應用程式領域的可能性。
您是否嘗試過用 Python 建立 AI/ML 儀表板？
請在下面的評論中告訴我您的想法或挑戰！
原文出處：https://dev.to/taipy/goodbye-power-bi-in-2025-build-aiml-dashboards-entirely-within-python-4l22
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