Probly: una herramienta tabular de código abierto para que la IA analice datos y genere gráficos

Introducción general

Probly es una herramienta de hoja de cálculo desarrollada por el equipo PragmaticMachineLearning y de código abierto en GitHub que combina la funcionalidad de una hoja de cálculo tradicional con potentes capacidades de análisis de datos de IA. No sólo permite a los usuarios gestionar datos como Excel, sino que también posibilita el análisis en profundidad y la visualización de datos directamente a través del entorno de ejecución Python incorporado y el chat de IA. Ya se trate de organizar datos, calcular fórmulas, generar gráficos o utilizar la IA para obtener información, Probly es una ventanilla única. El proyecto utiliza tecnologías frontales modernas (como Next.js y React) y Pyodide (un tiempo de ejecución de Python basado en WebAssembly), por lo que es adecuado para entusiastas de los datos, desarrolladores y equipos pequeños que necesitan analizar datos rápidamente. Como proyecto de código abierto, los usuarios pueden descargar, modificar y contribuir libremente al código, que es práctico y extensible.

Lista de funciones

• Hojas de cálculo interactivas: Proporciona una interfaz de tabla similar a Excel con soporte para cálculos de fórmulas y edición de datos.
• Análisis de datos en PythonEjecute código para procesar datos tabulares directamente a través del entorno Python incorporado.
• Visualización de datosGenere gráficos dinámicos basados en ECharts, como gráficos de barras y de líneas.
• AI Chat AnalyticsAsesoramiento inteligente e interpretación automatizada de datos a través de la API OpenAI.
• Importación y gestión de datos: Admite la importación de datos externos para gestionar fácilmente conjuntos de datos de múltiples fuentes.
• Código abierto y personalizaciónLos usuarios pueden modificar el código fuente para personalizar funciones exclusivas que se ajusten a sus necesidades.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

Probly es una herramienta basada en web, pero requiere un despliegue local para utilizar toda su funcionalidad. A continuación se detallan los pasos de instalación para ayudarle a empezar rápidamente:

1. Clonar proyecto en local
   • Abra un terminal (por ejemplo, CMD en Windows o Terminal en macOS).
   • Introduce el comando:git clone https://github.com/PragmaticMachineLearning/probly.gitEl proyecto se descargará localmente después de Intro.
   • Vaya al catálogo de proyectos:cd probly.
2. Instalación de dependencias
   • Asegúrate de tener instalado Node.js en tu ordenador (se recomienda la versión 18 o superior, descargable desde la web oficial).
   • Introdúcelo en el terminal:npm installEste paso descargará los frameworks de front-end como Next.js, React y bibliotecas relacionadas. Este paso descarga los frameworks de front-end como Next.js, React y bibliotecas relacionadas.
3. Configuración de las claves de la API de OpenAI
   • En el directorio raíz del proyecto, cree el archivo .env (que puede crearse con un editor de texto como VS Code).
   • Introdúcelo en el archivo:OPENAI_API_KEY=你的API密钥Guarda el archivo.
   • ¿Cómo obtengo una clave? Acceda al sitio web de OpenAI, regístrese para obtener una cuenta y genere una clave en la página de gestión de la API, cópiela y péguela en el campo .env Documentación.
4. Iniciar el modo de desarrollo
   • Introdúcelo en el terminal:npm run devEl sistema iniciará el servidor local después de Intro.
   • Abra su navegador y visite http://localhost:3000Puedes ver la interfaz de Probly.
5. Despliegue del entorno de producción (opcional)
   • Si necesita utilizarlo formalmente, introduzca npm run build Cree el proyecto y escriba npm run start Lanzamiento.
   • Una vez completado, Probly estará funcionando en un entorno de producción listo para usar.

Cómo utilizar las principales funciones

1. Introducción y edición de datos

• Formulario de lanzamientoUna vez en la página de inicio de Probly, verás una interfaz de hoja de cálculo en blanco, basada en Handsontable, que funciona como Excel.
• entrada manualIntroduzca los datos directamente en la celda, por ejemplo "Ventas" en A1 y "1000" en A2.
• Importar datosHaga clic en el botón "Importar" situado en la parte superior de la interfaz y seleccione el archivo local. .csv tal vez .xlsx los datos se introducen automáticamente en la tabla.
• fórmula de cálculo: Se admiten fórmulas de hiperfórmula, por ejemplo, en la entrada B1. =SUM(A1:A10)Se puede calcular la suma de las columnas A y B.

2. Análisis de datos en Python

• Abrir el entorno Python: Busque el editor de código en la parte derecha de la interfaz y haga clic en la pestaña "Python".
• Escribir código: Suponiendo que el formulario tenga datos de ventas, puede introducir el siguiente código:

  import pandas as pd
  data = probly.get_data()  # 获取表格数据
  average = data['销售额'].mean()  # 计算平均值
  print(f"平均销售额: {average}")

• código en ejecuciónHaga clic en el botón "Ejecutar" y los resultados se mostrarán en la zona de salida.
• Guardar resultadosLos resultados del análisis pueden escribirse directamente en la tabla, por ejemplo probly.set_data('B1', average).

3. Visualización de datos

• Generar gráficosSeleccione el área de datos que desea visualizar (por ejemplo, A1:B10) y haga clic en el botón "Visualizar" situado en la parte superior.
• Seleccionar tipoEn la ventana emergente, seleccione el tipo de gráfico (por ejemplo, gráfico de barras o de líneas) y haga clic en "Generar".
• Ajustar el estiloEl gráfico permite ajustar colores, etiquetas, etc. Cuando hayas terminado, haz clic en "Guardar" para incrustar el gráfico en la página.
• ejemplo típicoSuponiendo que la columna A es la fecha y la columna B son las ventas, la tendencia puede verse claramente tras generar un gráfico lineal.

4. Análisis del chat AI

• Abrir chat de IAPulse la tecla de acceso directo Ctrl+Shift+/Aparecerá una ventana de chat a la derecha.
• Preguntas sobre los datosIntroduzca "¿Cuál es la tendencia de las ventas?" o "¿Qué datos son inusuales?" .
• Obtener asesoramientoLa IA analizará y dará respuestas basadas en datos tabulares, por ejemplo, "Las ventas crecieron 20% en marzo, se recomienda centrarse en este rango".
• sugerencia de operaciónLa IA también puede recomendar visualizaciones o código Python que pueden ejecutarse con un solo clic.

5. Gestión y exportación de datos

• gestión multimesaSoporte para la creación de varias hojas de cálculo: haga clic en el signo "+" de la parte inferior para añadir una nueva hoja.
• Exportar datosHaga clic en el botón "Exportar" y seleccione .csv tal vez .json para guardar localmente.

Ejemplo de flujo de operaciones

Supongamos que desea analizar unos datos de ventas:

1. importar (datos) sales.csv que contiene columnas de fechas y ventas.
2. Comprueba los datos de la tabla para asegurarte de que no hay errores.
3. Calcula la media con código Python y escríbela en la celda C1.
4. Seleccione A1:B10 para generar un gráfico de líneas para ver la tendencia.
5. Abre un chat de IA y pregunta: "¿Cuáles han sido los meses de mejor rendimiento?". y ajusta tu estrategia en función de las recomendaciones.
6. Exporte los cuadros y gráficos analizados y compártalos con el equipo.

advertencia

• requisitos de la redLa función de IA requiere conexión en red y asegurarse de que la clave de la API de OpenAI es válida.
• Compatibilidad con navegadoresSe recomienda utilizar Chrome o Firefox para garantizar la compatibilidad con WebAssembly.
• depuración de códigoComprueba la sintaxis correcta o el formato de los datos cuando Python se encuentra con errores.

Con los pasos anteriores, puede utilizar Probly fácilmente para organizar, analizar y visualizar sus datos, lo que mejora en gran medida la eficiencia de su trabajo.