Innovations en outils Улучшение анализа данных

Découvrez des solutions Улучшение анализа данных révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

Улучшение анализа данных

  • Générez facilement des formules de tableur avec l'assistance de l'IA.
    0
    0
    Qu'est-ce que Spreadsheet Formula Generator & Formula Bot ?
    Le générateur de formules de tableur et le bot de formules est un outil transformateur conçu pour générer des formules pour des tableurs tels qu'Excel et Google Sheets à l'aide de l'intelligence artificielle. Les utilisateurs peuvent simplement saisir leurs exigences en langage courant, et l'outil les convertira en la formule de tableur appropriée. Cela réduit considérablement le temps et les efforts consacrés à la création de formules, rendant cela accessible à tous les niveaux d'utilisateurs. De plus, le générateur aide à trouver des solutions aux calculs complexes et garantit l'exactitude, permettant aux utilisateurs de se concentrer davantage sur l'analyse des données plutôt que sur la syntaxe.
  • Un agent basé sur LLM qui génère du SQL dbt, récupère la documentation et fournit des suggestions de code et des recommandations de test pilotées par l'IA.
    0
    0
    Qu'est-ce que dbt-llm-agent ?
    dbt-llm-agent exploite de grands modèles de langage pour transformer la façon dont les équipes de données interagissent avec les projets dbt. Il permet aux utilisateurs d'explorer et d'interroger leurs modèles de données en anglais simple, de générer automatiquement du SQL à partir d'instructions de haut niveau, et de récupérer instantanément la documentation du modèle. L'agent supporte plusieurs fournisseurs LLM—OpenAI, Cohere, Vertex AI—and s'intègre parfaitement dans l'environnement Python de dbt. Il offre aussi des revues de code pilotées par l'IA, suggère des optimisations pour les transformations SQL et peut générer des tests de modèles pour valider la qualité des données. En intégrant un LLM comme assistant virtuel dans votre flux de travail dbt, cet outil réduit les efforts de codage manuel, améliore la découvrabilité de la documentation et accélère le développement et la maintenance de pipelines de données robustes.
Vedettes