dataGPT Open Source

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Uma aplicação open source para visualizar e analisar dados do Google Sheets compartilhados via Google Drive.

Lançamento da Nova Versão do dataGPT 2.6

Temos o prazer de anunciar o lançamento da versão 2.6 do dataGPT, nossa aplicação open source para visualização e análise de dados do Google Sheets compartilhados via Google Drive. Esta nova versão traz uma série de novos recursos e melhorias, além de correções de bugs importantes.

Novos Recursos

Opção de Mostrar Totais nos Gráficos

Agora é possível mostrar os totais acima das colunas e pontos em gráficos de barra, linha, dispersão e área. Esta funcionalidade permite uma visualização mais clara e imediata dos valores representados.

Suporte a Novos Tipos de Gráficos

Adicionamos suporte a novos tipos de gráficos, incluindo:

• Histogramas
• Boxplots
• Heatmaps
• Gráficos de violino

Personalização Aprimorada de Gráficos

• Escolha de Cores: Agora é possível escolher a cor dos gráficos diretamente na interface do usuário.
• Labels Customizáveis: Títulos e rótulos dos eixos podem ser personalizados para melhorar a clareza dos gráficos.

Análise de Dados com IA

• Integração com NNeural.io: Melhoria na integração para enviar dados e gráficos para análise automática, proporcionando insights mais rápidos e precisos.

Interface de Usuário Melhorada

• Layout Responsivo: Melhorias no layout para uma experiência de usuário mais fluida e responsiva.
• Novo Tema: Implementação de um novo tema visual para tornar a aplicação mais atraente e fácil de usar.

Bugs Corrigidos

Correção de Bugs de Visualização

• Correção na Exibição de Gráficos: Corrigimos problemas onde gráficos não eram exibidos corretamente em determinadas condições.
• Ajuste na Renderização de Totais: Correção de bugs que impediam a exibição correta dos totais nos gráficos.

Melhorias na Carregamento de Dados

• Correção na Leitura de Links do Google Drive: Melhoramos a leitura e processamento de links de compartilhamento do Google Drive para evitar falhas de carregamento.
• Desempenho Aprimorado: Otimização do processo de carregamento de dados, tornando a aplicação mais rápida e eficiente.

Correções de Bugs na Integração com IA

• Correção de Erros de Autenticação: Solução de problemas de autenticação que impediam o envio de dados para análise pela NNeural.io.
• Melhoria no Tratamento de Erros: Implementação de melhores mensagens de erro e tratamento de exceções para tornar a depuração mais fácil e eficaz.

Tabela de Conteúdos

• Sobre
• Primeiros Passos
• Uso
• Construído Usando
• TODO
• Contribuindo
• Autores
• Agradecimentos

Sobre

O dataGPT open source permite visualizar dados compartilhados via Google Drive. Você pode inserir um link de compartilhamento de um arquivo Google Sheets, escolher as colunas para os eixos X e Y de um gráfico, e visualizar os dados e o gráfico interativamente. Além disso, é possível utilizar inteligência artificial para analisar os gráficos gerados.

Primeiros Passos

Estas instruções irão ajudá-lo a obter uma cópia do projeto em execução na sua máquina local para fins de desenvolvimento e teste.

Pré-requisitos

As coisas que você precisa para instalar o software e como instalá-las:

pip install -r requirements.txt

Instalando Um passo a passo da série de exemplos que informam como obter um ambiente de desenvolvimento em funcionamento:

Clonar o repositório:

git clone https://github.com/seuusuario/dataGPT.git

cd dataGPT

Instalar as dependências:

pip install -r requirements.txt

Configuração do Ambiente

Criar um arquivo config.py com as configurações necessárias, incluindo a chave da API e a rede neural selecionada:

# config.py
API_KEY = 'sua_chave_api_aqui'
NEURAL_NETWORK = 'rede_neural_selecionada'

Uso

Para executar a aplicação, use o seguinte comando:

streamlit run app.py

Abra o navegador e acesse http://localhost:8501.

Como usar:

Insira o link do arquivo Google Sheets compartilhado:

Cole o link do arquivo no campo apropriado na barra lateral. Selecione as colunas para os eixos X e Y do gráfico:

Escolha as colunas desejadas nos menus suspensos. Personalize o gráfico:

Selecione o tipo de gráfico (Linha, Barra, Dispersão, etc.). Opte por mostrar ou não os totais acima das colunas. Defina o título do gráfico e os rótulos dos eixos. Escolha a cor desejada para o gráfico. Visualize os dados carregados e o gráfico gerado:

Veja uma prévia dos dados carregados e do gráfico na interface principal. Baixe o gráfico gerado como um arquivo HTML:

Clique no botão de download para obter o gráfico em formato HTML. Análise de dados com IA:

Clique no botão "Analisar Dados com IA" para enviar os dados e o gráfico para análise.

Usando a Imagem Docker

Você pode utilizar a imagem Docker dataGPT disponibilizada no GitHub Container Registry para rodar a aplicação em qualquer ambiente que suporte Docker. Siga as instruções abaixo para autenticar, puxar e executar a imagem.

Passos

Autenticação no GitHub Container Registry

Primeiro, você precisa se autenticar no GitHub Container Registry. Utilize seu Personal Access Token (PAT) do GitHub.

echo YOUR_GITHUB_PAT | docker login ghcr.io -u YOUR_GITHUB_USERNAME --password-stdin

Substitua YOUR_GITHUB_PAT pelo token que você gerou e YOUR_GITHUB_USERNAME pelo seu nome de usuário do GitHub.

Puxar a Imagem Docker

Utilize o comando docker pull para puxar a imagem do GitHub Container Registry.

docker pull ghcr.io/m2f0/datagpt:latest

Executar a Imagem Docker

Depois de puxar a imagem, você pode executá-la como um container Docker

docker run -p 8501:8501 ghcr.io/m2f0/datagpt:latest

Isso irá mapear a porta 8501 do host para a porta 8501 do container, permitindo que você acesse a aplicação no seu navegador em http://localhost:8501.

• Construído Usando Streamlit - Framework
• Plotly - Biblioteca de Gráficos
• Pandas - Biblioteca de Análise de Dados
• Python - Linguagem de Programação
• Matplotlib - Biblioteca de Gráficos
• Seaborn - Biblioteca de Gráficos

TODO

Adicionar mais tipos de gráficos Melhorar a interface de usuário Implementar autenticação de usuário Contribuindo Por favor, leia nosso Guia de Contribuição para detalhes sobre nosso código de conduta e o processo para enviar pull requests para nós.

Autores

@m2f0 - Ideia & Trabalho inicial

Agradecimentos

Streamlit

Plotly

Pandas

GitHub