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基于GenAI的数据可视化
我们将学习如何迭代生成式AI提示来构建三个Plotly图表,然后将这些提示添加到PyCafe上的Vizro仪表板中,并添加一些交互控件。
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我们将学习如何迭代生成式AI提示来构建三个Plotly图表,然后将这些提示添加到PyCafe上的Vizro仪表板中,并添加一些交互控件。
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本文演示了如何构建一个数据可视化系统,该系统使用 LangChain 和 LLM 将查询转换为交互式可视化见解。
DATASET
数据可视化不仅是一种强大的工具,可让数据科学家和分析师以易于理解的格式传达复杂的见解和发现,而且它也是希望进入该领域并展示新学到的技能的有抱负的数据科学家/分析师的第一步。 但还有另一件重要的事情需要考虑——数据集的选择。为数据可视化选择正确的数据集对于任何数据可视化项目的成功都至关重要——它可能意味着提供引人入胜的叙述或失败之间的区别。 但这就是我们来到 ODSC 的原因!让我们来看看各个领域的最佳数据可视化数据集列表,它们非常适合增强你的数据可视化项目并让你的数据故事栩栩如生,甚至只是帮助你丰富你的投资组合。 政府和开放数据源 1、美国政府开放数据 作为最全面的政府数据存储库之一,data.gov 提供多个领域的数据集,包括农业、气候、教育和健康。该平台对于政策分析、经济可视化和公共部门项目特别有用,使用户能够探索美国政府格局中的趋势和见解。这些数据可视化数据集非常多样化,为新手和高级数据科学家提供了大量主题选择。 2、世界银行开放数据 对于那些对全球发展感兴趣的人,世界银行开放数据平台提供了有关健康、教育和经济指标等主题的大量数据集。它是可视化全球趋势和金融数据
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我是否可以通过简单地提供数据框和自然语言指令来教语言模型构建我喜欢的可视化?这个项目是对这个想法进行实验的结果。