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Die besten analyse exploratoire des données-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte analyse exploratoire des données-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

analyse exploratoire des données

  • DataAgent

    DataAgent ist ein Python AI-Agent, der die Datenexploration, Analyse und die Erstellung von ML-Pipelines aus verschiedenen Datenquellen automatisiert.
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    Was ist DataAgent?
    DataAgent nutzt fortschrittliche KI-Agenten, die auf LLMs basieren, um Datensätze zu erkunden, Erkenntnisse zu gewinnen und automatisch Maschinenlern-Pipelines zusammenzustellen. Nutzer zeigen DataAgent eine CSV, SQL-Tabelle oder Pandas DataFrame und stellen Fragen in natürlicher Sprache. Der Agent interpretiert die Anfragen, führt Analyse-Code aus, visualisiert Ergebnisse und schreibt sogar modulare Python-Skripte für ETL- und Modellierungsaufgaben. Es vereinfacht den gesamten Data-Science-Arbeitsablauf durch Reduzierung von Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente.
    DataAgent Hauptfunktionen
    • Natürliche Sprachabfrage von Daten
    • Automatisierte explorative Datenanalyse
    • Visueller Diagramm-Generator
    • Code-Synthese für ML-Pipelines
    • SQL- und Pandas-Integration
    • Export reproduzierbarer Skripte

  • Data Analysis LLM Agent

    Ein Open-Source-KI-Agent, der die Datenbereinigung, Visualisierung, statistische Analyse und natürliche Sprachabfragen von Datensätzen automatisiert.
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    Was ist Data Analysis LLM Agent?
    Der Data Analysis LLM Agent ist ein selbstgehostetes Python-Paket, das sich in OpenAI- und andere LLM-APIs integriert, um End-to-End-Datenexplorations-Workflows zu automatisieren. Nach Bereitstellung eines Datensatzes (CSV, JSON, Excel oder Datenbankverbindung) generiert der Agent Code für Datenbereinigung, Feature-Engineering, explorative Visualisierung (Histogramme, Streudiagramme, Korrelationsmatrizen) und statistische Zusammenfassungen. Er interpretiert natürliche Sprachabfragen, um Analysen dynamisch auszuführen, Visualisierungen zu aktualisieren und narrativen Berichte zu erstellen. Nutzer profitieren von reproduzierbaren Python-Skripten sowie einer konversationellen Interaktion, was es Programmierern und Nicht-Programmierern ermöglicht, effizient und konform Erkenntnisse zu gewinnen.
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