使用场景

企业使用该产品快速构建客户流失预测模型，提高客户保留率。

研究机构利用其数据清洗和特征工程功能，加速科研数据的预处理工作。

数据科学家借助多代理系统，高效完成复杂的数据分析项目。

产品特色

数据清洗：处理缺失值、异常值和数据类型转换。

特征工程：将准备好的数据转换为机器学习就绪的数据，增加模型预测准确性。

连接SQL数据库：从SQL数据库中提取数据，自动化数据提取流程。

数据可视化：创建可视化图表，帮助用户理解数据。

多代理系统：如SQL数据分析代理，结合数据可视化功能，提供更全面的数据分析解决方案。

使用教程

1. 在GitHub上克隆或下载该仓库。

2. 安装所需的依赖包，如Python环境和相关库。

3. 根据需求选择合适的代理（Agents），如数据清洗代理或特征工程代理。

4. 准备好原始数据，并按照代理的要求进行格式化。

5. 调用代理的函数，传入数据和相关参数，执行数据科学任务。

6. 查看和分析代理返回的结果，如清洗后的数据或特征工程后的数据集。

7. 根据需要进一步处理结果，或将其用于机器学习模型的训练等后续工作。