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DeepBI

DeepBI

多数据源支持的AI数据分析平台，实现数据查询与可视化

DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台，利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果，生成持久化查询与可视化，兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源，并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。

DeepBI数据分析平台人工智能数据可视化多平台支持Github开源项目
访问官网GitHub文档

DeepBI 项目介绍

DeepBI 是一个创新的 AI 驱动的数据分析平台，旨在为用户提供便捷、智能的数据洞察体验。该平台充分利用大型语言模型的强大功能，实现了对各种数据源的探索、查询、可视化和共享。DeepBI 的目标是帮助用户获得深入的数据洞察，并做出数据驱动的决策。

核心特性

DeepBI 提供了一系列强大的功能，使数据分析变得更加简单和高效：

  1. 对话式数据分析：用户可以通过自然语言对话获取任意数据结果和分析结果，无需复杂的查询语言。

  2. 对话式查询生成：通过对话自动生成持久化的查询和可视化，简化了数据分析流程。

  3. 仪表板功能：用户可以将持久化的可视化组件组装成直观的仪表板，方便数据监控和展示。

  4. 自动化数据分析报告（即将推出）：根据用户指令自动生成完整的数据分析报告，大大提高工作效率。

  5. 多数据源支持：兼容多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks、CSV/Excel 等。

  6. 跨平台兼容：支持 Windows-WSL、Windows、Linux 和 Mac 等多个操作系统平台。

  7. 国际化支持：提供中文和英文两种语言界面，满足不同用户的需求。

支持的数据库

DeepBI 支持连接多种主流数据库，包括：

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • CSV/Excel 导入
  • Doris
  • StarRocks
  • MongoDB

这种广泛的数据库支持使得 DeepBI 能够适应各种数据分析场景。

安装和部署

DeepBI 提供了多种安装方式，以满足不同用户的需求：

  1. Windows exe 安装：用户可以从 GitHub 发布页下载 Windows 安装包，支持 Win10 和 Win11 系统。

  2. Docker 构建：通过 Docker 和 docker-compose 快速部署，适合有 Docker 经验的用户。

  3. Ubuntu 系统安装：直接在 Ubuntu 系统上安装，需要配置 Redis、PostgreSQL 和 Python 3.8.17 环境。

每种安装方式都有详细的说明文档，用户可以根据自己的情况选择合适的安装方法。

系统要求

DeepBI 对运行环境有一定要求：

  • 最低配置：1 核心 2G 内存
  • 推荐配置：2 核心 4G 内存
  • 支持的操作系统：Mac OS 12.7/13.X/14.1.1、Ubuntu 20.04/22.04、Windows11 WSL 22.04
  • Windows 10 需要 22H2 或更高版本才能安装 WSL

社区支持

DeepBI 是一个开源项目，欢迎社区贡献。用户可以通过以下方式参与项目：

  • 在 GitHub 上为项目点赞和 Fork
  • 通过 Issues 提出问题和建议
  • 加入官方社区讨论群

联系方式

对于使用过程中遇到的问题，用户可以通过以下方式寻求帮助：

DeepBI 团队致力于为用户提供优质的支持，不断改进产品功能，为数据分析领域带来更多创新。

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