business-science/ai-data-science-team
项目简介
一个由AI驱动的数据科学智能体团队，助您以10倍速度完成常见数据科学任务。
An AI-powered data science team of agents to help you perform common data science tasks 10X faster.
智能解读
business-science/ai-data-science-team 是一个基于Python的开源项目，旨在通过AI智能体团队自动化并加速数据科学工作流。其核心是一个名为“AI Pipeline Studio”的旗舰应用，它将数据处理、清洗、可视化到建模的整个流程，转化为一个可视化的、可复现的管道。用户可以在该工作室中混合使用手动步骤与AI驱动的自动化步骤，所有操作均被记录并可生成可复现的脚本。 该项目背后的库提供了一系列专门化的AI智能体，例如数据加载、清洗、探索性分析（EDA）、特征工程以及使用H2O和MLflow进行建模的智能体。这些智能体可以协同工作，由监督智能体进行协调，从而快速处理多数据集、执行SQL查询或构建机器学习模型。它主要服务于数据科学家和机器学习工程师，帮助其将重复性任务自动化，大幅提升工作效率，并确保分析过程的可追溯性与可重复性。使用前需准备Python 3.10+环境及OpenAI API密钥。
原始标签
使用场景
适合需要快速构建、可视化和复现数据科学工作流的场景，特别是当你想用AI辅助加速常规分析任务时。
快速探索新数据集
拿到一个陌生数据集，需要快速理解数据分布、质量并生成初步可视化，但手动写EDA代码耗时费力。
使用AI Pipeline Studio或EDA Explorer App，让AI智能体自动加载数据、检查质量、生成可视化图表和统计摘要。
上传一个CSV销售数据文件，AI自动生成缺失值报告、分布直方图、相关性热图，并给出数据质量建议。
构建可复现分析管道
数据科学项目步骤多且分散，难以跟踪每个步骤的代码和结果，团队协作时无法复现他人分析流程。
使用AI Pipeline Studio的视觉化编辑器，将数据加载、清洗、可视化、建模等步骤组织成可视化管道，自动生成可复现的脚本。
创建一个客户流失预测管道：数据加载→异常值处理→特征工程→模型训练→性能评估，每个步骤都可追溯和修改。
自动化数据清洗任务
数据清洗工作重复性高且容易出错，特别是处理多个相关数据集时，手动编写清洗逻辑效率低下。
调用Data Cleaning Agent和Data Wrangling Agent，用自然语言描述清洗需求，AI自动生成并执行相应的Pandas操作代码。
告诉AI“删除重复行、将日期列格式标准化、用中位数填充数值列缺失值”，AI自动生成并执行清洗代码。
快速原型机器学习模型
需要快速测试多个机器学习模型并比较性能，但配置MLflow、编写训练评估代码流程繁琐。
使用H2O ML Agent和MLflow Tools Agent，通过简单配置自动训练多个模型、记录实验、生成性能报告和预测结果。
指定目标变量和特征，AI自动尝试逻辑回归、随机森林、XGBoost等模型，在MLflow中记录最佳模型并生成预测API。
项目健康度
综合活跃度、人气、增长、社区、文档评估
项目信息
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