大型语言模型（LLM）的兴起不仅为获取知识和解决问题开辟了新的可能性，而且催生了一些新型智能系统，例如旨在辅助用户完成特定任务的AI Copilot以及旨在自动化和自主执行复杂任务的AI Agent，使得编程、创作等任务变得高效而条理。在数据科学和可视化方面，非常多家AI Copilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、可视化等需求做出一个较为通用的数据分析师AI Agent并且始终和用户保持一个良好的交互和展示。设想一个智能的数据分析应用，只需要用户选定文件和期望的分析模式，AI就可以完成所有其他的工作，从数据清晰到模型指标的可视化的全部流程，这就是本文希望介绍的Streamline Analyst。
应用简介：
Streamline Analyst 🪄是一个开源的基于GPT-4这样的大语言模型的应用，目标简化数据分析中从数据清洗到模型测试的全部流程。分类预测、聚类、回归、数据集可视化、数据预处理、编码、特征选择、目标属性判断、可视化、最佳模型选择等等任务都不在话下。用户需要做的只有选择数据文件 、选择分析模式，剩下的工作就可以让AI来接管了。所有处理后的数据和训练的模型都可下载。
部分应用功能截图：
建模和结果可视化 
自动化工作流和界面
GitHub上的演示视频：
Streamline Analyst Demo
API Key：
由于它是一个由LLM驱动的数据分析Agent，因此需要OpenAI的API Key来启用AI分析（推荐使用支持GPT-4的API key）
参考：
🔗应用链接：Streamline Analyst 🚀
💡源码：GitHub
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