开源数据可视化看板：数据清洗、趋势图表与多模型对比分析
本开源项目通过Python和Vue.js技术，展示如何清洗历史数据、使用ECharts进行趋势图表展示，并对比不同LLM模型在结构化数据处理上的输出差异。
数据可视化实践：从代码到交互式看板
开发者可以通过实际操作学习Python爬虫和Vue.js数据可视化。本文介绍的开源项目“Double-Color-Ball-AI”提供了一个全栈开发案例，使用公开数据集演示了数据清洗、趋势图表展示以及多模型输出对比分析。
项目概览
这是一个基于现代Web技术栈的通用数据展示仪表盘，强调数据工程链路的完整性。后端负责数据抓取和清洗，中间层通过算法计算统计指标，前端则将这些数据转化为交互式图表。
核心功能
1. 历史数据清洗与可视化
项目展示了从原始网页数据到标准JSON格式的转换，并利用ECharts库将统计概念转化为动态图表。
2. 多模型输出对比
支持配置多个LLM API，生成分析文本，直观对比不同模型在JSON格式遵循能力、推理过程可解释性以及结论一致性上的差异。
3. 统计指标算法实现
内置多种特征工程算法，如频次统计、均值回归演示和离散度计算，用于学习数据分析逻辑。
资源获取与部署
项目源代码可在GitHub上获取，并提供在线演示Dashboard。