Insightmateでデータの洞察を自動化します

導入

今日のデータが多い世界では、巨大なデータセットの処理はかなり圧倒される可能性があります。それが洞察客の出番です。それはあなたのデータを簡単にするように設計されています。データセットをアップロードするだけで、質問に対する即座の洞察、視覚化、回答が得られます。 Insightmateのクールなのは、自動化と柔軟性をどのように組み合わせたかということです。静的チャートを投げるだけでなく、必要なものに基づいてシフトする動的でカスタマイズ可能なダッシュボードを提供します。データ分析に慣れていないか、ベテランProを使用してください。この記事では、Insightmateの育成の旅について説明します。

Insightmateの中心には、GoogleのGeminiand Langsmithが物事に注目しているので、あなたが得る洞察は単なるスポットオンではなく、時間の経過とともに信頼できると確信しています。

学習成果

• Insightmateの背後にあるコアコンポーネントとアーキテクチャを理解してください。
• Google Geminiを自然言語データセットクエリに統合する方法を学びます。
• LLMOPSを使用したAIモデルパフォーマンスモニタリングにおけるLangsmithの役割を調べます。
• Insightmateが動的でカスタマイズ可能なダッシュボードと視覚化を生成する方法を発見してください。
• データ分析のためにInsightmateのセットアップと使用における実践的なエクスペリエンスを獲得します。

この記事は、データサイエンスブログソンの一部として公開されました。

目次

• 導入
• 洞察者とは何ですか？
• Insightmateはどのように機能しますか？
• Insightmateのセットアップ：ステップバイステップガイド
  • ステップ1：リポジトリをクローンします
  • ステップ2：仮想環境をセットアップします
  • ステップ3：仮想環境をアクティブにします
  • ステップ4：必要な依存関係をインストールします
  • ステップ5：環境変数を設定します
  • Step6：RestreamLitを使用してアプリケーションを実行します
• Insightmateの機能の開発
  • データセットの初期概要生成
  • 自動生成ダッシュボードの開発
  • カスタムデータセット生成
  • カスタム視覚化生成
  • Google Geminiとのクエリベースの洞察
• ラングスミスとのllmops
• Insightmateの開発で使用されるツールの概要
• 結論
• よくある質問

洞察者とは何ですか？

Insightmateは、ユーザーがデータセットから簡単に洞察を探索、視覚化、および獲得できるようにする直感的なデータ分析ツールです。そのコア機能は、生データを最小限の手動介入で意味のある実用的な洞察に変換することを中心に展開します。カスタマイズ可能な視覚化とAI駆動型の洞察を組み合わせることにより、洞察者を使用すると、ユーザーはデータとリアルタイムでやり取りし、平易な言葉で質問をし、関連する回答を受け取ることができます。監視機能が組み込まれているため、AIモデルが一貫して信頼できる結果を提供することを保証し、データ分析の初心者と専門家の両方にとって強力な同盟国になります。

Insightmateはどのように機能しますか？

Insightmateは、データ分析を簡素化および強化するように設計されています。ツールにはいくつかのコア機能があり、ユーザーウップロードデータセットから詳細な洞察とカスタマイズ可能な視覚化の生成に主な焦点があります。

主な機能と機能

• カスタマイズ可能なダッシュボード：Insightmateは、その動的なダッシュボードで際立っています。静的チャートとは異なり、これらのダッシュボードはユーザーによって与えられた入力に基づいて適応し、それに基づいて視覚化を生成します。
• データセット生成：特定のメトリックに焦点を当てる必要がありますか？ Insightmateでは、どの列とメトリックを含めるかを選択して選択できます。さらに使用するために、このフィルタリングされたデータセットをCSVファイルとしてダウンロードすることもできます。
• 自動化された洞察：魔法はGoogle Geminiで起こります。この機能を使用すると、単純な言語と合理的なコンテキスト対応の回答で質問することができます。
• LLMOPSと監視：GeminiモデルをLangsmithで挿入することにより、モデルの堅牢な監視とパフォーマンス追跡を可能にします。これにより、生成された洞察が時間の経過とともに信頼性が高く透明なままであることが保証されます。

Insightmateのセットアップ：ステップバイステップガイド

ソースコードをチェックアウトする場合は、repo：repo_linkのfinal_app.pyファイルを参照してください

それでは、あなたの地元のマシンで洞察者をセットアップして実行する方法を説明しましょう。

ステップ1：リポジトリをクローンします

プロジェクトリポジトリをローカルマシンにクローニングすることから始めて、Insightmateの使用を開始します。これにより、アプリケーションのソースコードとそのすべての重要なコンポーネントへのアクセスが提供されます。

 git clone https://github.com/keerthanareddy95/insightmate.git
CD Insightmate

ステップ2：仮想環境をセットアップします

仮想環境は、依存関係を分離し、プロジェクトがスムーズに実行されるようにします。このステップは、洞察者が他のパッケージから干渉することなく動作するための独立したワークスペースを設定します。

 ＃Windowsの場合：
python -m venv venv

＃macosとLinuxの場合：
python3 -m venv venv

ステップ3：仮想環境をアクティブにします

仮想環境が整っていると、次のステップは、必要なすべてのライブラリとツールをインストールすることです。これらの依存関係により、データの視覚化、AI統合など、洞察客のコア機能が可能になります。

 ＃Windowsの場合：
。\ venv \ scripts \ activate

＃macosとLinuxの場合：
ソースvenv/bin/activate

ステップ4：必要な依存関係をインストールします

仮想環境が整っていると、次のステップは、必要なすべてのライブラリとツールをインストールすることです。これらの依存関係により、データの視覚化、AI統合など、洞察客のコア機能が可能になります。

 PIPインストール-R要件。txt

ステップ5：環境変数を設定します

AI駆動型の洞察を活用し、モデルのパフォーマンスを監視するには、Google GeminiとLangsmithのAPIキーを構成する必要があります。このセットアップは、インテリジェントな機能を強化するクラウドサービスに洞察者を接続します。

プロジェクトのルートに.ENVファイルを作成し、Google GeminiとLangsmithのAPIキーを追加します。

 google_api_key = "your_google_api_key"
langchain_api_key = "your_langchain_api_key"
langchain_project = "your_langchain_project_name"

ここでAPIキーを入手できます - gemini api、langchain api

Step6：RestreamLitを使用してアプリケーションを実行します

すべてを構成した後、streamlitを使用してInsightmateを実行します。このステップはアプリケーションを起動し、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと対話し、リアルタイムでデータを探索できます。

 RERIMLIT RUN final_app.py

Insightmateの機能の開発

このセクションでは、Insightmateを強力なデータ分析ツールにするコア機能に飛び込みます。自動視覚化の生成から自然言語のデータセットのクエリまで、これらの機能はデータの探索と洞察の生成を簡素化するように設計されています。

データセットの初期概要生成

• ユーザーはTheCSVファイルをアップロードして、FILEアップロードセクションにStreamlit UIにアップロードされ、ファイルがアップロードされると、Apandas DataFrame（PD.DF（）に読み取ります。
• 欠損値と矛盾をチェックする関数を実装します。データがクリーンである場合、ユーザーはデータセットの探索に進むことができます。
• df.head（）メソッドによって生成されたプレビューとともに、行数、列数、df.describe（）メソッドを使用した統計的要約などのデータセットに関する基本情報がユーザーに提示されます。

自動生成ダッシュボードの開発

• データセットに数値列とカテゴリの列を抽出し、それらを別々の変数に保存します。
• 数値列の場合、カスタム関数を使用してデータ分布を表示するためにヒストグラムが自動的に生成されます。

 ＃4.1数値列の分布プロット
        len（numeric_columns）> 0の場合：
            St.Write（ "####数値列の分布"）
            範囲のIの場合（0、len（numeric_columns）、2）：＃1つの行に2つの列を表示します
                cols = St.Columns（2）＃2列を並べて作成します
                idxの場合、列式の列（numeric_columns [i：i 2]）：
                    cols [idx]：＃プロットを別々の列に配置します
                        plt.figure（figsize =（6、4））＃プロットを小さくします
                        sns.histplot（df [column]、kde = true、color = 'lightblue'、bins = 30）
                        plt.title（{column} 'のf'distribution）
                        St.pyplot（plt）

バープロットとパイチャートは、カテゴリ列のカテゴリの分布を示しています。

 ＃4.1数値列の分布プロット
        Len（categorical_columns）> 0の場合：
            St.Write（ "####カテゴリ列の配布"）
            範囲（0、len（categorical_columns）、2）のiの場合：
                cols = St.Columns（2）
                idxの場合、列式の列（categorical_columns [i：i 2]）：
                    cols [idx]：
                        top_categories = df [column] .value_counts（）。nlaggest（10）
                        filtered_df = df [df [column] .isin（top_categories.index）]]
                        plt.figure（figsize =（6、4））
                        sns.countplot（x = column、data = filtered_df、palette = "set2"、order = top_categories.index）
                        plt.title（{column} 'のf'top 10カテゴリ）
                        plt.xticks（回転= 45）
                        St.pyplot（plt）
        
        ＃4.3カテゴリ列用のパイチャート
        Len（categorical_columns）> 0の場合：
            St.Write（ "####カテゴリ列用のパイチャート"）
            範囲（0、len（categorical_columns）、2）のiの場合：
                cols = St.Columns（2）
                idxの場合、列式の列（categorical_columns [i：i 2]）：
                    cols [idx]：
                        pie_data = df [column] .value_counts（）。nlaggest（5）  
                        plt.figure（figsize =（6、6））
                        plt.pie（pie_data、labels = pie_data.index、autopct = '％1.1f%'、colors = sns.color_palette（ "set3"）））
                        plt.title（{column} 'のf'pieチャート）
                        St.pyplot（plt） 

CustomDataセット生成

• ユーザーは、ドロップダウンメニューから特定の列と一意の値を選択してデータをフィルタリングできます。ドロップダウンメニューには、列とデータセットで利用可能な一意の値が入力されます。
• 選択した列と値のみを含むデータセットが表示され、ユーザーにはCSVファイルとしてダウンロードするオプションがあります。

 selected_filter_column = St.Selectbox（ "列を選択する列を選択する"、df.columns）
selected_value = St.Selectbox（f "{selected_filter_column} '"から値を選択する
filtered_df = df [df [selected_filter_column] == selected_value]
St.DataFrame（filtered_df）

カスタム視覚化生成

• ユーザーは、さまざまなプロットタイプ（ヒストグラム、バープロット、散布図）から選択し、視覚化する列を指定できます。
• Insightmateは、ユーザー入力に基づいてプロットを生成し、さまざまなプロットタイプが条件付きコードブロックを介して処理されます。

IF-ELSEステートメントの構造を示すサンプルコード：

 ＃プロットタイプに応じて
        plot_type == "ヒストグラム"の場合：
            selected_column = st.selectbox（ "ヒストグラムの列を選択"、numeric_columns）
            St.Button（ "生成ヒストグラム"）の場合：
                plt.figure（figsize =（8、4））
                sns.histplot（df [selected_column]、bins = 30、kde = true、color = 'lightblue'）
                plt.title（{selected_column} 'のf'histogram）
                St.pyplot（plt）

        elif plot_type == "bar plot"：
            selected_column = st.selectbox（ "barプロットの列を選択する"、df.columns）
            St.Button（ "生成バープロット"）の場合：
                plt.figure（figsize =（8、4））
                sns.countplot（x = selected_column、data = df、palette = "set2"）
                plt.title（f'barプロットの{selected_column} '）
                St.pyplot（plt）

Google Geminiとのクエリベースの洞察

アップロードされたCSVはJSON形式に変換され、Google Geminiとの相互作用を促進します。

 dataset_json = df.to_json（orient = 'split'）

ユーザーは自分のデータについて自然言語の質問をすることができ、AIはデータセットのコンテンツに基づいて回答を提供します。

 dataset_json = df.to_json（orient = 'split'）
PRONT = F "DATASET（JSON形式）：{dataset_json}。\ nquestion：{user_question}"
Response = chat_llm.invoke（プロンプト）
St.Write（ "### Gemini's Answer"）
St.Write（Response.Content）

ラングスミスとのllmops

このプロジェクトは、AIモデルのパフォーマンスをトレースおよび監視するために、llmopsinglangsmithを統合します。 Langsmithトレースを可能にすることで、次のことができます。

• AIパフォーマンスの追跡：モデルがユーザークエリにどのように応答しているかを理解します。
• 監視レイテンシ：モデルが回答を処理して返すのにかかる時間を測定します。
• トレーサビリティを確保する：各呼び出しとその応答を追跡することにより、デバッグモデルのパフォーマンスを監査します。

Insightmateの開発で使用されるツールの概要

• Streamlit： Webアプリインターフェイスを構築し、インタラクティブなエクスペリエンスを提供するために使用されます。
• PANDAS：データセットの読み込みと操作、およびデータの概要を提供するため。
• Matplotlib＆Seaborn ：データセットのさまざまなプロットと視覚化を生成します。
• Google Gemini AI（ Langchain経由）：データセットに関するユーザークエリにオンザフライの応答を提供します。
• Langsmith ：AI応答のパフォーマンスを監視および追跡し、質の高い結果を確保する。

将来の強化

• Excel、JSONなどの複数のファイル形式のサポートを追加することに取り組んでいます
• Insightmate内で欠落しているまたは一貫性のないデータを直接処理するために、データクリーニング機能を導入しようとしています。
• より複雑なデータセットを理解して分析するAIの能力を向上させます。

結論

一言で言えば、洞察者はデータの探索と視覚化を簡素化し、ユーザーが生データを実行可能な洞察に変えることを簡単にします。あなたが初心者であろうとプロであろうと、アプリの動的なダッシュボードとスマート統合により、データ分析が簡単かつ効率的になります。アプリを改良および強化し続けるにつれて、さらに多くの機能と改善が行われることが予想されます。

Google GeminiとLangsmithへの大声で、このプロジェクトを革新的なツールで動かしてくれました！

こちらのレポをご覧ください。

キーテイクアウト

• Insightmateは、ニーズに合わせて調整する動的なダッシュボードでデータを簡単に探索して視覚化できます。静的チャートはもうありません。カスタマイズ可能でインタラクティブな洞察だけです。
• Google Geminiを統合することにより、データについて質問をプレーンな言語で質問し、合理的でコンテキスト認識した回答を得ることができます。
• Langsmithのおかげで、Insightmateは、時間の経過とともにAIモデルのパフォーマンスを追跡し、監視しています。
• ヒストグラムからパイチャートまで、Insightmateを使用すると、好みに基づいてさまざまな視覚化を作成できます。必要な方法でデータをフィルタリングおよびプロットすることができます。

よくある質問

Q1。洞察者とは何ですか？

A. Insightmateは、データセットからカスタマイズ可能なダッシュボード、視覚化、AIに生成された洞察を提供することにより、データ分析を簡素化するツールです。

Q2。 Insightmateを始めるにはどうすればよいですか？

A.データセットをアップロードするだけで、Insightmateは自動視覚化を提供し、カスタマイズ可能なダッシュボードを介してデータと対話できるようにします。

Q3。 Insightmateでどのような視覚化を作成できますか？

A. Insightmateは、ヒストグラム、バープロット、パイチャート、散布プロットなど、さまざまな視覚化をサポートしています。

Q4。 Google Geminiは洞察客でどのように働いていますか？

A. Google Geminiを使用すると、データについて平易な言語で質問することができ、データセットに基づいてコンテキスト認識の回答を提供します。

Q5。洞察者は初心者に適していますか？

A.はい、Insightmateは初心者と経験豊富な専門家の両方のために設計されており、直感的なインターフェイスと使いやすい機能を提供しています。

この記事に示されているメディアは、Analytics Vidhyaが所有しておらず、著者の裁量で使用されています。

以上がInsightmateでデータの洞察を自動化しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。