L'agent Data Analysis LLM est un package Python auto-hébergé qui s'intègre à OpenAI et à d'autres API de grands modèles linguistiques pour automatiser les flux de travail d'exploration de données de bout en bout. En fournissant un jeu de données (CSV, JSON, Excel ou connexion à une base de données), l'agent génère du code pour le nettoyage, la création de features, la visualisation exploratoire (histogrammes, nuages de points, matrices de corrélation) et les résumés statistiques. Il interprète les questions en langage naturel pour exécuter dynamiquement des analyses, mettre à jour les visuels et produire des rapports narratifs. Les utilisateurs bénéficient de scripts Python reproductibles ainsi que d'une interaction conversationnelle, permettant aux programmeurs et non-programmeurs de tirer efficacement des insights en conformité.

DoubleCloud offre une plateforme robuste d'intégration et d'analyse des données sans code, conçue pour les organisations modernes cherchant des solutions d'analyse des données en temps réel et d'infrastructure. La plateforme permet aux utilisateurs de construire une infrastructure complète d'analyse de données en une seule journée, en rationalisant les pipelines de données avec zéro maintenance grâce à des technologies open source telles que ClickHouse, Kafka et Airflow. En utilisant DoubleCloud, les organisations peuvent gagner du temps et des coûts tout en se concentrant sur la construction d'insights à partir de leurs données.

DataAgent exploite des agents IA avancés basés sur des LLM pour explorer des ensembles de données, générer des insights et assembler automatiquement des pipelines de machine learning. Les utilisateurs dirigent DataAgent vers un CSV, une table SQL ou un DataFrame Pandas et posent des questions en langage naturel. L'agent interprète les requêtes, exécute le code d'analyse, visualise les résultats et écrit même des scripts Python modulaires pour les tâches ETL et de modélisation. Il rationalise tout le flux de travail en science des données en réduisant le code boilerplate et en accélérant l'expérimentation.