AVA,AI-原生视觉分析
阿富汗 (单位:千美元)
[注] 将AVA想作"熊猫AI"为JavaScript. 💬📊🤖
它为您的应用程序和AI代理带来了自然语言数据分析和可视化.
为什么是AVA?
统一数据访问连接 文件和数据库 通过一个接口. 数据来源 |
* * * 已按部就班地回答问题检查 查询和结果 每一个答案后面. 可信的分析 ∗∗ |
智能可视化获取图表 您的问题和数据。 。 。 . 可视化 − |
* 当地执行选择 分析结果 和它使用的模型终点. 执行发动机 |
已公布的基准对照 参考答案 在公布的试验条件下. 基准 + |
代理人整合你的经纪人的理由; AVA 执行 数据工作流程. 代理一体化 + |
开始
与节点.js 22.13+安装AVA 4.0:
npm install @antv/ava@4
使用量
下载 销售量 并配置您的模型 :
import { AVA } from '@antv/ava';
const ava = new AVA({
llm: {
model: '<your-model>',
apiKey: '<your-api-key>',
// baseURL: '<your-provider-api-url>',
},
});
1. 装入
await ava.source({ type: 'csv-file', options: { path: './sales.csv' } });
[注] 数据预览
240行中的前3行, 选定的列 :
顺序( d) 产品 销售 2025-01-01 (英语) 监视器 224.10 联合国 2025-01-02 (中文(简体) ) 办公室主席 页:1 2025-01-04 (英语) 监视器 2 191.20 (中文(简体) )
2. 探索
检查结构和数据质量,然后添加 商业定义数字 :
const schema = await ava.schema();
const profile = await ava.profile({ metrics: ['row_count', 'null_count'] });
await ava.semantic(undefined, () => ({
description: 'Use the sales column for amounts after discounts and order_date for monthly comparisons.',
}));
[注] 分析背景
A. 背景情况 细节 结构 data: 12个栏质量 240行;缺少1行 region缺少1个quantity语义 sales在折扣后; 每月比较使用order_date
3. 建议
const suggestions = await ava.suggest(3);
[注] 建议的问题 (实例)
- 2025年1月至2月销售情况如何变化??
- 哪些产品对销售下降贡献最大?
- 销售额和利润如何因地区而异?
4. 分析
const result = await ava.analyze(
'Compare January and February 2025 sales by product. Show both months and the change, ordered by the largest decline.'
);
[注] 分析结果
销售总额下降 43.94%,由一位 16 092.10 (中文(简体) ) 笔记本电脑销售量下降.
9个产品中的前3个:
产品 1月销售 2月销售额 变动 手提电脑 19,688.10 (英语) 3 596.00 (中文(简体) ) - 16,092.10岁 常设股 9,655.80 (韩语) 5 546.10 (中文(简体) ) -4,109.70岁 监视器 6 536.25 (中文(简体) ) 4 731.00 (中文(简体) ) - 1 805.25岁
5. 视觉
const chart = await ava.visualize({
query: 'Plot the sales change by product from January to February 2025 as a bar chart.',
data: result.data,
});
[注] 图表预览
电源 GPT - 视频。 。 。 .
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基准
我们根据既定基准评价AVA,以衡量其数据分析的准确性和效率.
更多使用AVA的方法
代理和CLI工作流程运行于macOS或Linux上的Node.js 22.13+上.
与代理使用
问你的人工智能经纪人:
Install the AVA skill with `npx skills add antvis/AVA`, then follow its setup instructions.
从 CLI 使用
从终端装入并分析数据 :
ava source ./sales.csv
ava analyze '<dataset-id>' 'Compare January and February 2025 sales by product.'
见 CLI 指南 为设置和命令.
资源
捐款
欢迎捐款。 包括测试、实例和具有新特征的文件.
运行 npm test 测试您的变化。 模型辅助测试,复制 .env.example 改为 .env 并添加您的模型设置.
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维兹利特 -?),一作陈克同,字克同,孙克同,F.,许克同,X.,陈克同,Z.,王克同,J.同和曹克同,N.,2021. VizLinter:用于数据可视化的Linter和Fixer框架. IEEE 视觉和计算机图形交易, 第28(1)页, 第206-216页.
QQ (探索可视化设计的类型) 2022(3),149-152 (英语).
许可证
麻省理工学院