Streamline Analyst: 基于LLMs、一键完成全流程的数据分析AI Agent 🚀

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: Streamline Analyst 🪄是一个开源的基于GPT-4这样的大语言模型的应用,目标简化数据分析中从数据清洗到模型测试的全部流程。分类预测、聚类、回归、数据集可视化、数据预处理、编码、特征选择、目标属性判断、可视化、最佳模型选择等等任务都不在话下。用户需要做的只有选择数据文件、选择分析模式,剩下的工作就可以让AI来接管了。所有处理后的数据和训练的模型都可下载。

大型语言模型(LLM)的兴起不仅为获取知识和解决问题开辟了新的可能性,而且催生了一些新型智能系统,例如旨在辅助用户完成特定任务的AI Copilot以及旨在自动化和自主执行复杂任务的AI Agent,使得编程、创作等任务变得高效而条理。在数据科学和可视化方面,非常多家AI Copilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、可视化等需求做出一个较为通用的数据分析师AI Agent并且始终和用户保持一个良好的交互和展示。设想一个智能的数据分析应用,只需要用户选定文件和期望的分析模式,AI就可以完成所有其他的工作,从数据清晰到模型指标的可视化的全部流程,这就是本文希望介绍的Streamline Analyst
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应用介绍:

Streamline Analyst 🪄是一个开源的基于GPT-4这样的大语言模型的应用,目标简化数据分析中从数据清洗到模型测试的全部流程。分类预测、聚类、回归、数据集可视化、数据预处理、编码、特征选择、目标属性判断、可视化、最佳模型选择等等任务都不在话下。用户需要做的只有选择数据文件选择分析模式,剩下的工作就可以让AI来接管了。所有处理后的数据和训练的模型都可下载。

部分应用功能截图:

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Screenshot 2024-02-12 at 16.20.19.png

GitHub上的演示视频:

由于编辑器不支持上传视频,demo请参考底部的源码。

API Key:

由于它是一个由LLM驱动的数据分析Agent,因此需要OpenAI的API Key来启用AI分析(推荐使用支持GPT-4的API key)

参考:

🔗应用链接:Streamline Analyst 🚀
💡源码:GitHub

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