L'agent AI Data Viz exploite de grands modèles de langage pour interpréter des instructions textuelles libres, puis orchestre des bibliothèques de traitement et de tracé de données pour générer du code et rendre des visualisations. Les utilisateurs peuvent charger des jeux de données au format CSV ou JSON ou passer directement des pandas DataFrames. Lorsqu’un jeu de données est fourni, l'agent peut filtrer, regrouper et agréger les données selon des prompts comme "Afficher la moyenne des ventes par trimestre pour les meilleurs produits." Il supporte plusieurs types de graphiques, notamment barres, lignes, scatter, camembert, histogramme et carte thermique, avec des couleurs, étiquettes et annotations personnalisables. L’agent fonctionne en tant que paquet Python, avec des interfaces CLI et API optionnelles, permettant une intégration dans des notebooks, des services web ou des pipelines de rapports automatisés.

Chat-With-Data est un outil en Python avec une interface web basée sur Streamlit, LangChain et l'API GPT d'OpenAI. Il analyse automatiquement des jeux de données tabulaires ou des schémas de bases de données et crée un agent AI qui comprend les requêtes en langage naturel. En coulisses, il divise de grandes tables, construit un index d'embeddings pour la recherche sémantique et formule des invites dynamiques pour générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent poser des questions comme « Quelles sont les 5 principales régions de vente ce trimestre ? » ou « Montre-moi un diagramme à barres du chiffre d'affaires par catégorie », et recevoir des réponses ou des graphiques interactifs sans écrire de code SQL ou pandas. La plateforme fonctionne localement ou sur un serveur, garantissant la confidentialité des données et accélérant l'analyse exploratoire pour les utilisateurs techniques et non techniques.

Data Analysis Agent encadre un agent basé sur un LLM autour d'un DataFrame Pandas pour permettre aux utilisateurs une analyse exploratoire des données en langage naturel. Lorsqu'un utilisateur pose une question, l'agent génère le code Python nécessaire, l'exécute et retourne les résultats ou les graphiques. En cas d'ambiguïté, il pose des questions de clarification avant de continuer. Il prend en charge le filtrage, le regroupement, l'agrégation, les statistiques de synthèse ainsi que des bibliothèques de visualisation comme Matplotlib ou Seaborn pour des insights immédiats, simplifiant le flux de travail analytique et réduisant le besoin d'écrire du code boilerplate.

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.

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.

GPT Auto Data Analytics permet aux professionnels des données d'inspecter automatiquement n'importe quel jeu de données CSV en utilisant des modèles GPT. Il effectue des évaluations de la qualité des données, identifie les anomalies, génère des dictionnaires de données, calcule des statistiques descriptives et des corrélations, et produit des graphiques visuels. Il crée également des insights narratifs et des recommandations. Disponible en tant qu'outil CLI et SDK Python, il s'intègre parfaitement dans les notebooks Jupyter ou pipelines, accélérant la compréhension des données et le support à la décision sans programmation manuelle.