데이터 분석은 많은 조작과 복잡한 과정이 필요합니다. 하지만 이제는 Deepsheet이라는 AI 도구가 있다면 데이터 분석을 훨씬 쉽게 할 수 있게 되었습니다.

Deepsheet은 CSV, XLSX, TSV, JSON과 같은 다양한 데이터셋 포맷을 지원하며, 일반적인 영어 문장으로 데이터에 대한 질문을 하면 쉽게 결과를 받아볼 수 있습니다. 그리고 이러한 결과는 데이터의 크기, 복잡도, 유형에 상관없이 분석할 수 있습니다.

이 도구는 Python으로 개발되었으며 REPL (Read-Eval-Print Loop)과 호환되어 Python 스크립트를 인터페이스에서 바로 실행할 수 있습니다. 또한 Deepsheet은 샘플 데이터셋을 제공하여 사용자가 도구의 능력을 경험하고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

Deepsheet은 사용자 경험을 중심으로 설계되었으며, 사용자가 결과를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 가독성 높은 결과를 제공합니다. 이러한 모든 기능을 웹 기반 인터페이스에서 제공하기 때문에 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.

Deepsheet은 Dylan Castillo에 의해 개발되었으며, Streamline에서 제작한 로고를 사용합니다. 이 도구는 데이터 분석의 복잡성을 줄이고 의미있는 결과를 제공하는 대화형 AI 도구입니다.

종합적으로, Deepsheet은 데이터 분석을 단순화하고 의미 있는 결과를 제공하는 대화형 AI 도구입니다. 이제 더 이상 데이터 분석이 어렵지 않습니다.

 

 

Deepsheet은 사용자가 데이터와 대화하여 데이터셋을 분석하고 인사이트를 얻을 수 있는 AI 도구입니다. 유튜브 비디오에서는 샘플 데이터셋을 업로드하고 날짜, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량, 주식 등 다양한 열을 포함하는 데이터셋을 사용하여 Deepsheet을 사용하는 방법을 보여줍니다.

발표자는 먼저 Amazon의 가장 높은 종가에 대한 질문을 던지고, Deepsheet은 답변을 제공하여 해당 정보를 보여줍니다. 이후 발표자는 출력 값을 달러 기호로 수정하고, Amazon과 Google의 데이터에 대한 그래프를 생성하는 방법을 보여줍니다.

Deepsheet은 그래프를 생성하고 쿼리에 대한 소스 코드를 제공합니다. 발표자는 그래프의 색상 구성을 수정하고 Deepsheet은 새로운 색상으로 업데이트된 그래프를 생성합니다.

전반적으로, 이 비디오는 Deepsheet을 사용하여 데이터 분석을 단순화하고 사용자 친화적인 방식으로 인사이트를 생성하는 방법을 보여줍니다.