Агент анализа данных оборачивает LLM-агент вокруг DataFrame Pandas, позволяя пользователям проводить исследовательский анализ данных с помощью естественного языка. Когда пользователь задает вопрос, агент генерирует необходимый Python-код, выполняет его и возвращает результаты или графики. Если запрос неоднозначен, он задает уточняющие вопросы перед продолжением. Поддерживаются фильтрация, группировка, агрегирование, статистика и библиотеки визуализации, такие как Matplotlib или Seaborn, для получения мгновенных инсайтов, что упрощает аналитическую работу и снижает необходимость писать шаблонный код.

DataAgent использует продвинутых AI-агентов на базе LLM для исследования датасетов, выявления инсайтов и автоматической сборки пайплайнов машинного обучения. Пользователи указывают DataAgent CSV-файл, таблицу SQL или DataFrame Pandas и задают вопросы на естественном языке. Агент интерпретирует запросы, выполняет аналитический код, визуализирует результаты и даже пишет модульные скрипты Python для ETL и моделирования. Он упрощает весь рабочий процесс Data Science, сокращая шаблонный код и ускоряя эксперименты.