Probly: uma ferramenta tabular de código aberto para IA para analisar dados e gerar gráficos

Introdução geral

O Probly é uma ferramenta de planilha desenvolvida pela equipe da PragmaticMachineLearning e de código aberto no GitHub que combina a funcionalidade de uma planilha tradicional com recursos avançados de análise de dados de IA. Ela não só permite que os usuários gerenciem dados como o Excel, mas também possibilita a análise e a visualização aprofundadas dos dados diretamente por meio do ambiente de tempo de execução Python integrado e do chat de IA. Seja organizando dados, calculando fórmulas, gerando gráficos ou usando a IA para obter insights, o Probly é um balcão único. O projeto usa tecnologias modernas de front-end (como Next.js e React) e Pyodide (um tempo de execução Python baseado em WebAssembly), tornando-o adequado para entusiastas de dados, desenvolvedores e pequenas equipes que precisam analisar dados rapidamente. Como um projeto de código aberto, os usuários podem baixar, modificar e contribuir com o código, que é prático e extensível.

Lista de funções

• Planilhas interativasInterface de tabela: fornece uma interface de tabela semelhante à do Excel, com suporte para cálculos de fórmulas e edição de dados.
• Análise de dados PythonExecute código para processar dados tabulares diretamente por meio do ambiente Python incorporado.
• Visualização de dadosGerar gráficos dinâmicos com base em ECharts, como gráficos de barras e gráficos de linhas.
• Análise de bate-papo com IAAconselhamento inteligente e interpretação automatizada de dados por meio da API OpenAI.
• Importação e gerenciamento de dadosSuporte à importação de dados externos para gerenciar facilmente conjuntos de dados de várias fontes.
• Código aberto e personalizaçãoOs usuários podem modificar o código-fonte para personalizar recursos exclusivos que atendam às suas necessidades.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O Probly é uma ferramenta baseada na Web, mas requer implantação local para usar toda a sua funcionalidade. Veja abaixo as etapas detalhadas de instalação para ajudá-lo a começar rapidamente:

1. Projeto Clone to Local
   • Abra um terminal (por exemplo, CMD no Windows ou Terminal no macOS).
   • Digite o comando:git clone https://github.com/PragmaticMachineLearning/probly.gitO projeto será baixado localmente.
   • Vá para o catálogo de projetos:cd provavelmente.
2. Instalação de dependências
   • Certifique-se de ter o Node.js instalado em seu computador (versão recomendada 18 ou superior, que pode ser baixada do site oficial).
   • Digite-o no terminal:npm installSe você tiver um pacote de dependência, aguarde até que ele termine a instalação. Esta etapa faz o download de estruturas de front-end, como Next.js, React e bibliotecas relacionadas.
3. Configuração das chaves da API da OpenAI
   • No diretório raiz do projeto, crie o arquivo .env (que pode ser criado com um editor de texto, como o VS Code).
   • Insira-o no arquivo:OPENAI_API_KEY=sua chave de API, salve o arquivo.
   • Como faço para obter uma chave? Faça login no site da OpenAI, registre-se para obter uma conta e gere uma chave na página de gerenciamento da API, copie e cole-a no campo .env Documentação.
4. Iniciar o modo de desenvolvimento
   • Digite-o no terminal:npm run devO sistema iniciará o servidor local após o Enter.
   • Abra seu navegador e acesse http://localhost:3000Você pode ver a interface do Probly.
5. Implementação do ambiente de produção (opcional)
   • Se você precisar usá-lo formalmente, digite npm run build Crie o projeto e digite npm run start Lançamento.
   • Após a conclusão, o Probly será executado em um ambiente de produção pronto para uso.

Como usar os principais recursos

1. entrada e edição de dados

• Formulário de lançamentoObservação: Quando estiver na página inicial do Probly, você verá uma interface de planilha em branco, baseada no Handsontable, que funciona como o Excel.
• entrada manualDigite os dados diretamente na célula, por exemplo, "Sales" (Vendas) em A1 e "1000" em A2.
• Importar dadosClique no botão "Import" (Importar) na parte superior da interface e selecione o arquivo local .csv talvez .xlsx os dados são preenchidos automaticamente na tabela.
• cálculo da fórmulaFórmulas HyperFormula são suportadas, por exemplo, na entrada B1. =SUM(A1:A10)A soma das colunas A e B pode ser calculada.

2. análise de dados Python

• Abra o ambiente PythonLocalize o editor de código no lado direito da interface e clique na guia "Python".
• Escrever códigoCódigo de código de vendas: Supondo que o formulário tenha dados de vendas, você pode inserir o seguinte código:

  importar pandas como pd
  data = probly.get_data() # Obter dados da tabela
  average = data['sales'].mean() # Calcular o valor médio
  print(f "Average sales: {average}")

• código de execuçãoClique no botão "Run" (Executar) e os resultados serão exibidos na área de saída abaixo.
• Salvar resultadosOs resultados das análises podem ser gravados diretamente de volta na tabela, por exemplo probly.set_data('B1', average).

3. visualização de dados

• Gerar gráficosSelecione a área de dados a ser visualizada (por exemplo, A1:B10) e clique no botão "Visualise" (Visualizar) na parte superior.
• Selecione o tipoNa janela pop-up, selecione o tipo de gráfico (por exemplo, gráfico de barras, gráfico de linhas) e clique em "Generate" (Gerar).
• Ajuste do estiloO gráfico permite o ajuste de cores, rótulos, etc. Quando terminar, clique em "Save" (Salvar) para incorporar o gráfico na página.
• exemplo típicoConsiderando que a Coluna A é a data e a Coluna B é a venda, a tendência pode ser vista claramente após a geração de um gráfico de linhas.

4. análise de bate-papo com IA

• Abrir bate-papo de IAPressione a tecla de atalho Ctrl+Shift+/Uma janela de bate-papo será exibida no lado direito.
• Fazer perguntas sobre os dadosDigite "Qual é a tendência das vendas?" ou "Quais pontos de dados são incomuns?" .
• Obter aconselhamentoPor exemplo, "As vendas cresceram 20% em março, é recomendável focar nessa faixa".
• sugestão de operaçãoA IA também pode recomendar visualizações ou códigos Python que podem ser executados com um único clique.

5. gerenciamento e exportação de dados

• gerenciamento de várias mesasSuporte à criação de várias planilhas: Clique no sinal "+" na parte inferior para adicionar uma nova planilha.
• Exportar dadosClique no botão "Export" e selecione .csv talvez .json para salvar localmente.

Exemplo de fluxo de operação

Suponha que você queira analisar dados de vendas:

1. importação (dados) vendas.csv contendo as colunas de data e de vendas.
2. Verifique os dados na tabela para ter certeza de que não há erros.
3. Calcule a média com o código Python e escreva-a na célula C1.
4. Selecione A1:B10 para gerar um gráfico de linhas e visualizar a tendência.
5. Abra um bate-papo com IA e pergunte: "Quais foram os meses de melhor desempenho?" e ajuste sua estratégia com base nas recomendações.
6. Exporte as tabelas e os gráficos analisados e compartilhe-os com a equipe.

advertência

• requisito de redeO recurso de IA requer a conexão em rede e a garantia de que a chave da API OpenAI seja válida.
• Compatibilidade do navegadorRecomendamos o uso do Chrome ou Firefox para garantir o suporte ao WebAssembly.
• depuração de códigoVerifica se a sintaxe ou a formatação de dados está correta quando o Python encontra erros.

Com as etapas acima, você pode usar facilmente o Probly para organizar, analisar e visualizar seus dados, o que melhora muito a eficiência do seu trabalho.