by 张张 (ZhangFlame)
纯前端开源 · 一键数据处理/建模/代码生成 (Stata/Python) · 为爱发电，欢迎贡献！
Front‑end open‑source · One‑click data processing, modeling & code generation (Stata/Python) · Built with love, contributions welcome!
- 下载本项目
git clone https://github.com/ZhangFlame/FlameAnalytics.git
- 🌐 在线演示 / Live Demo:
https://qfrydfnzbw.coze.site
FlameAnalytics 是一个纯前端开源的在线实证分析平台，由张张（ZhangFlame）开发，帮助研究者快速完成数据处理、模型运行与代码生成（Stata/Python）。支持变量变换、计量模型、机器学习及期刊绘图。
FlameAnalytics is a front‑end open‑source platform by ZhangFlame for rapid data analysis, modeling, and code generation (Stata/Python). It supports variable transformations, econometric models, machine learning, and publication‑ready charts.
愿景：希望能尽微薄之力，帮助到更多的人。
Vision: To help more people with a small effort.
特别说明：网页端受限于浏览器性能，仅演示前 1000 行数据；完整分析请使用生成的代码在本地运行。
Note: Due to browser limitations, the web demo only processes the first 1000 rows. For full analysis, please run the generated code locally.
生活已经够苦了，还要受代码的煎熬。
或许我们都经历过愤怒、抑郁，遭遇过背叛、欺骗……
如今还要为作业、学业、毕业、生活而烦恼，一把一把地掉头发。
是的，这不过是个简单的程序，大佬们随手就能写，没什么可显摆的。
但是！ 这个世界上还有很多普通人，他们依然在为同样的烦恼而挣扎、而掉头发。
张张只希望尽一点微薄之力，哪怕只帮到一个人，也好。
谢谢！
Life is already tough enough, and code can be a pain.
We may have known anger, depression, betrayal, deception…
And now we still worry about assignments, studies, graduation, life – while our hair keeps falling out.
Yes, this is just a simple program that experts could whip up in no time – nothing to show off.
But! There are still many ordinary people out there struggling with the same worries, losing the same hair.
ZhangFlame just wants to make a small difference, even if it helps just one person.
Thank you!
允许修改、二次开发，但希望大家能继续为爱发电。
You are free to modify and build upon this project, but please keep contributing with love.
（说人话：别把这玩意儿拿去倒卖坑人，不然……祝你早生贵子？不，祝您早日投胎，谢谢！）
(Translation: Be human. If you're the kind of person who would resell this simple tool or use it to harm others – may you be reborn soon. Thank you!)
- 🚀 零配置启动 – 打开网页即可用，无需安装任何软件。
Zero configuration – just open the page and go. - 🧬 变量处理引擎 – 支持取对数、加一取对数、1%‑99%缩尾、Z标准化、中心化、滞后一期、一阶差分等原地突变操作，并保留还原能力。
Built‑in variable transformations: log, log(x+1), 1%‑99% winsorize, standardization, centering, lag, diff – all in‑place and reversible. - 📦 模块化模型注册表 – 新增模型或算法像插拔U盘一样简单，目前已集成：
Modular model registry – plug‑in new models effortlessly. Currently includes:- 计量模型：描述性统计、OLS、固定效应/随机效应、IV、中介效应、熵权法
Econometrics: descriptive stats, OLS, FE/RE, IV, mediation, entropy weight - 机器学习：随机森林、Lasso、遗传算法
Machine learning: Random Forest, Lasso, Genetic Algorithm - 期刊绘图：散点图、热力图、箱线图、时间序列、火山图、哑铃图、曼哈顿图、漏斗图、桑基图、中国地图
Publication‑ready charts: scatter, heatmap, boxplot, time series, volcano, dumbbell, Manhattan, funnel, Sankey, China map
- 计量模型：描述性统计、OLS、固定效应/随机效应、IV、中介效应、熵权法
- ⚙️ 实时响应 – 修改变量配置或模型参数，结果与代码自动更新（机器学习/绘图模块需手动运行以节省性能）。
Real‑time update of results and code on configuration changes (manual run for ML/plotting to save performance). - 📄 一键导出代码 – 根据当前数据和模型设置，生成可直接在 Stata / Python 中运行的完整分析脚本。
One‑click export of ready‑to‑run Stata/Python scripts. - 🎨 丰富的图表定制 – 支持字体、颜色、网格、图例等细节调整，尽量满足期刊投稿要求。
Rich chart customization: fonts, colors, grids, legends – tailored for publication requirements. - 💡 智能数据清洗 – 自动检测实体变量（ID）与时间变量（年份），处理中文乱码，识别常见编码。
Smart data cleaning: auto‑detect ID and year variables, handle encoding issues.
- 前端框架：Vue 3 (CDN)
- UI 组件库：Element Plus
- 图表引擎：ECharts
- 数据处理：纯 JavaScript + XLSX (SheetJS)
- 数学计算：自定义矩阵运算、统计分布函数（无外部依赖）
- 代码生成：动态拼接 Stata / Python 语法
FlameAnalytics/
├── index.html # 主入口页面
├── style.css # 样式文件
├── app.js # Vue 主应用逻辑
├── registry.js # 模型注册中心
├── variableProcessor.js # 变量处理引擎
├── utils.js # 数学/统计工具库
├── plotConfigBase.js # 绘图公共配置
├── econometrics/ # 计量模型模块
│ ├── desc.js # 描述性统计
│ ├── ols.js # 普通最小二乘回归
│ ├── fe.js # 固定效应模型
│ ├── re.js # 随机效应模型
│ ├── iv.js # 工具变量回归
│ ├── mediation.js # 中介效应分析
│ └── entropy.js # 熵权法
├── machine_learning/ # 机器学习模块
│ ├── rf.js # 随机森林
│ ├── lasso.js # Lasso回归
│ └── ga.js # 遗传算法
└── plotting/ # 绘图模块
├── scatter.js # 散点图
├── heatmap.js # 热力图
├── boxplot.js # 箱线图
├── timeseries.js # 时间序列图
├── volcano.js # 火山图
├── dumbbell.js # 哑铃图
├── manhattan.js # 曼哈顿图
├── funnel.js # 漏斗图
├── sankey.js # 桑基图
└── map_china.js # 中国地图
欢迎任何形式的贡献！报告 bug、提出新功能、提交代码均可。
- 报告问题：请通过 GitHub Issues 描述，附上可复现的数据样例。
- 新增模型：参考
registry.js和现有模块，在对应分类下创建文件并注册。 - 代码风格：保持现有命名规范，添加必要注释。
- 提交 PR：确保功能经过测试，并更新相关文档。
本项目采用 MIT 许可证。详细信息请参阅 LICENSE 文件。
This project is licensed under the MIT License – see the LICENSE file for details.
感谢 Element Plus、ECharts、SheetJS 等开源项目。
Thanks to Element Plus, ECharts, SheetJS, and all other open‑source projects that made this work possible.
张张 (ZhangFlame)
- 公众号：张张小栈
- GitHub：@ZhangFlame
- 如果你喜欢这个项目，欢迎点亮 ⭐，让更多人看到！
祝大家科研顺利，Paper 拿到手软！🚀
May your research go smoothly and your papers be accepted!