自然言語によるコード生成
自然言語のプロンプトをデータ分析用のRまたはPythonコードに変換します。サイトではデフォルトモデルとしてGPT-4oが設定されています。
RTutor 2.00は、英語の質問をRまたはPythonコードに変換し、アップロードしたデータセットの分析、可視化、レポート作成を支援するWebアプリです。
RTutor 2.00は、平易な英語の要求をRまたはPythonのコードに変換するWebベースのデータ分析ツールです。データセットをアップロードし、質問を投げかけ、分析を一から書かずに、プロット、要約、コード、またはダウンロード可能なレポートを受け取りたいユーザー向けに設計されています。
この製品は、行が観測値、列が変数である従来型の統計データを対象としています。サイトでは、列の型を確認し、探索的分析から始め、生成されたコードは正確性の確認が必要な下書きとして扱うことが強調されています。
自然言語のプロンプトをデータ分析用のRまたはPythonコードに変換します。サイトではデフォルトモデルとしてGPT-4oが設定されています。
CSV、TSV/タブ区切りテキストファイル、Excelファイルをアップロードし、データを手動で読み込まずに`df`というデータフレームとして分析できます。
2つ目のファイルを`df2`として扱い、1回のセッションで2つのアップロード済みデータセットを比較または結合できます。
専用の分析タブと生成された出力を通じて、データ型、基本的なプロット、分布、相関、表、要約レポートを確認できます。
Q&A बॉックスを使ってコード、結果、エラーメッセージについて質問し、同じセッションの文脈内で以前の依頼を調整できます。
結果をHTMLレポートとしてダウンロードし、生成されたコード断片をさらなるレビューと検証の出発点として利用できます。
スプレッドシートやテキストデータセットをアップロードし、基本的な要約、分布、またはプロットを依頼して、手動でコードを書かずにデータを最初に把握します。
列の型を確認し、データをクレンジングし、分析前にカテゴリ型フィールドを修正して、生成されたコードがデータセットの構造に合うようにします。
同じセッション内でフォローアップの質問を行い、グラフを微調整したり、プロット設定を変更したり、単純な質問からより具体的な分析へ進めたりします。
生成されたコードとHTMLレポートを、RまたはPythonでの検証、文書化、さらなる作業の出発点として利用します。
2つ目のファイルを`df2`としてアップロードし、比較や共同分析が必要な場合にプロンプト内で参照して、最初のファイルと並行して分析します。
RTutorでは、データファイルをアップロードして、平易な英語で質問できます。その後、それらのリクエストをRまたはPythonのコードに変換し、結果を多くの場合、グラフ、表、またはダウンロード可能なレポートとして返します。
このサイトによると、RTutorはCSV、TSV/タブ区切りテキストファイル、Excelファイルに対応しています。また、プロンプト内で参照すれば、アップロードした2つ目のファイルを`df2`として分析することもできます。
RTutorは、行が観測値、列が変数である従来型の統計データ向けです。サイトでは、分析前にExcelでデータを整備・クレンジングし、列のデータ型を確認するよう案内しています。
RTutorには、コード、結果、エラーメッセージに関する質問をするためのQ&A बॉックスがあり、セッションは前の質問とコードのチャンクを文脈として保持するため、後続のリクエストに活用できます。
このサイトでは、RTutorは非営利組織にのみ無料で、商用利用にはライセンスが必要とされています。また、企業向けにカスタムのローカルインストール型デプロイについて相談できるとも記載されています。