Python-Integrationsfähigkeiten erklärt
Mit einer eingebetteten Python-Laufzeitumgebung unterstützt das Tool die folgenden Datenanalyseszenarien auf professionellem Niveau:
- Grundlegende statistische Analyse::
Ausführen von "Berechne den Mittelwert und die Standardabweichung der Verkäufe für jede Produkt-SKU", automatischer Aufruf der Pandasgroupby().agg()Methodologien - Visualisierung::
Geben Sie ein: "Zeige Nutzerwachstumstrends über die letzten 12 Monate in einem Liniendiagramm" und das Tool generiert ein Skript mit Matplotlib-Code und gibt plot.png aus. - Anwendungen des maschinellen Lernens::
Unterstützt Befehle wie "Vorhersage der Verkäufe im nächsten Quartal", bereitet automatisch Daten auf und ruft sklearn für Zeitreihenvorhersagen auf. - Automatisierte Berichterstattung::
In Kombination mit der Cron-Timer-Aufgabe können Sie den kompletten Prozess "jeden Montag um 9 Uhr den Betriebsbericht der letzten Woche erstellen und per E-Mail versenden" realisieren.
Der Datenexport unterstützt die Koexistenz mehrerer Formate, z. B. die gleichzeitige Ausführung:将结果保存为analysis.xlsxim Gesang antworten生成JSON格式的API响应数据um den unterschiedlichen Anforderungen der nachgelagerten Systeme gerecht zu werden. Die gesamte Ausführung von Python-Code erfolgt in einer Sandbox-Umgebung, um die Sicherheit der Datenbank zu gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDbRheo-CLI: Befehlszeilen-Tool für die Bearbeitung von Datenbanken und die Analyse von Daten mit natürlicher SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche spezifischen Operationen können mit der Datenanalysefunktion von DbRheo-CLI durchgeführt werden?
