Sketch

什么是"Sketch"？

Sketch 是一款专为 Pandas 用户设计的 AI 代码编写助手，它能够理解数据的上下文，从而显著提高建议的相关性。用户无需在 IDE 中添加插件，只需简单的安装和导入，即可在几秒钟内开始使用。Sketch 通过高效的近似算法（数据草图）快速总结数据，并将这些信息输入到语言模型中，帮助用户更好地进行数据分析和处理。

"Sketch"有哪些功能？

Sketch 提供了多种强大的功能，帮助用户在数据分析的各个阶段进行高效工作：

1. 数据目录管理：

   • 通用标签：自动识别和标记数据中的敏感信息（如 PII）。
   • 元数据生成：为数据集生成名称和描述，方便后续使用和管理。

2. 数据工程：

   • 数据清洗与掩码处理：确保数据合规性，保护用户隐私。
   • 派生特征创建与提取：自动生成新的特征，提升模型的表现。

3. 数据分析：

   • 数据问题解答：通过自然语言提问，获取数据的统计信息和描述。
   • 数据可视化：生成图表，帮助用户直观理解数据。

4. 代码生成：

   • ask 功能：用户可以通过简单的自然语言提问，获取数据的相关信息。
   • howto 功能：提供代码块，帮助用户快速上手数据处理和分析。
   • apply 功能：用于数据生成和特征解析，支持复杂的数据操作。

产品特点：

• 易于使用：用户只需导入 Sketch，即可在 Pandas DataFrame 上使用 .sketch 扩展，极大简化了操作流程。
• 高效性：通过数据草图技术，Sketch 能够快速总结数据，提供精准的上下文信息，帮助用户做出更好的决策。
• 灵活性：支持与 OpenAI 和 Hugging Face 的模型集成，用户可以根据需求选择不同的模型进行数据处理。
• 自然语言处理：用户可以使用自然语言与 Sketch 进行交互，降低了数据分析的门槛，使非专业用户也能轻松上手。

应用场景：

Sketch 的应用场景非常广泛，适用于各类数据分析和处理任务：

1. 数据科学：数据科学家可以利用 Sketch 快速生成数据分析报告，进行数据清洗和特征工程。
2. 商业智能：企业可以使用 Sketch 对销售数据进行分析，生成可视化报告，帮助决策者制定战略。
3. 教育领域：教师和学生可以利用 Sketch 进行数据分析课程的教学和学习，提升数据处理能力。
4. 金融服务：金融分析师可以使用 Sketch 处理和分析市场数据，进行风险评估和投资决策。
5. 医疗健康：医疗数据分析师可以利用 Sketch 处理患者数据，进行健康趋势分析和预测。

"Sketch"如何使用？

使用 Sketch 非常简单，用户只需按照以下步骤进行操作：

1. 安装 Sketch：
   使用 pip 安装 Sketch：
   bash
   pip install sketch

2. 导入 Sketch：
   在 Python 脚本中导入 Sketch：
   python
   import sketch

3. 使用 .sketch 扩展：
   对于任何 Pandas DataFrame，用户可以使用 .sketch 扩展进行数据分析：
   python
   df.sketch.ask("哪些列是整数类型？")
   df.sketch.howto("绘制销售与时间的关系图")

4. 高级功能：
   用户可以利用 apply 功能生成新的特征：
   python
   df['review_keywords'] = df.sketch.apply("为产品 [{{ product_name }}] 的评论 [{{ review_text }}] 生成关键词（以逗号分隔）：")

常见问题：

1. Sketch 是否支持所有类型的数据？
   是的，Sketch 可以处理各种类型的 Pandas DataFrame，包括数值型、字符串型和日期型数据。

2. 我需要编程基础才能使用 Sketch 吗？
   不需要，Sketch 设计为用户友好，非专业用户也能通过自然语言进行数据分析。

3. 如何获取 Sketch 的更新和支持？
   用户可以通过 GitHub 页面关注 Sketch 的最新动态，并在需要时提交问题或请求支持。

4. Sketch 是否支持本地运行？
   是的，用户可以选择使用 Hugging Face 的模型在本地运行 Sketch，无需依赖外部 API。

5. 如何处理敏感数据？
   Sketch 提供了数据清洗和掩码处理功能，确保用户的数据合规性和隐私保护。