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【Github项目推荐】DataLoom

news 2025/6/26 0:49:07

项目推荐 - DataLoom

项目背景

在数据驱动的时代，越来越多的企业和个人用户需要从复杂的数据中提取出高价值的信息。然而，传统的数据处理和分析流程复杂且耗时，需要技术人员的深度参与。那么，有没有一种工具能够简化这一过程，让更多用户享受到数据带来的价值呢？今天我要向大家介绍 DataLoom —— 一款智能化的数据治理与分析平台，让数据处理变得更加简单、智能和可视化。

什么是 DataLoom？

DataLoom 是一个为用户提供智能化、可视化的数据治理与分析平台，它旨在降低数据分析的技术门槛。通过支持多数据源（例如 MySQL、API、Excel 等），DataLoom 能够自动识别数据中的高价值信息，并通过 AI 模型自动生成分析结果。用户不仅可以轻松完成数据处理，还能利用可视化看板快速获取关键信息。

项目地址：
Github: DataLoom GitHub 仓库
Gitee：Gitee 仓库

项目适用人群

对AI大模型在应用层面探索感兴趣
应届生秋招或者毕业设计，找不到好的项目，可以参考本项目代码基础上进行改进或修改
刚学完技术的小白，想要学习一些项目的设计思路

核心功能亮点

1. 多数据源上传

DataLoom 支持用户将不同的数据源（如 MySQL 数据库、API 接口、Excel 文件等）导入到平台，并自动转换为统一的存储格式。用户可以通过手动联表或自定义 SQL或者让大模型一键生成进行数据提取，极大地提高了数据操作的灵活性。

2. 智能化数据分析

借助 LLM 大模型，DataLoom 自动分析用户上传的元数据，识别出其中的高价值信息，并根据用户的需求生成数据预览。无论是复杂的分析还是简单的统计，DataLoom 都能快速提供自动化的解决方案，省去繁琐的手工操作。

3. 数据协同（TODO）

DataLoom 允许用户将数据集共享给其他用户进行协作分析，极大地提升了团队的数据分析效率。这种协作方式特别适合需要多方参与的数据项目。

4. 智能化看板

平台基于自动化的数据分析生成高度定制化的可视化看板，帮助用户快速洞察关键数据。这不仅适合个人用户，也非常适合企业内部的数据汇报和展示。

5. 积分系统与优惠券模块

为了增加用户粘性，DataLoom 还引入了积分系统，用户可以通过完成特定任务获取积分，并将积分用于兑换服务或功能。此外，平台提供多种类型的优惠券（如折扣券、免费服务券、双倍积分券等），帮助用户更好地体验平台功能。

技术选型与架构设计

DataLoom 在技术选型上采用了当前主流的技术栈，包括 Spring Boot 2.7.0、Nacos、Redis、RocketMQ、XXL-JOB 等，确保了系统的稳定性和可扩展性。前端采用了 React 18 和 Ant Design Pro 5.x 组件库，提供了简洁、易用的用户界面。

系统架构设计图如下：

在这里插入图片描述