@kanaries/loa
v0.0.16
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copilot of data science.
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Readme
loa
copilot of data science.
API
vars dist view data
patterns clusters clusters on var clusters on *var
var -> action:
stat
dist
trans
- filter
- map
var
- var with data interesting
- var with knowledge
- var creation with filters ?
algebra (* / +)
- var relation
- cramer high / (auto | HCI)
- cramer low * (auto | HCI)
- same domain (knowledge | HCI)
- var relation
scale
- dist dense based
stat
geo
coord (limited) knwoledg
- geo gis
encoding
大部分分析目标下,是特定目的的结合和数值。
但是由于获取到信息后可能会有转化需求,这个转化需求往往不是无中生有的。而是基于当前context的,所以context上的一些复杂环节会再次暴漏给用户,帮助用户看到其他的转化可能,以及关联的视图(graphscape)。
这里既可以使用predictive interaction 也可以使用直接的interaction。
所以产品设计的时候无需直接把gog的完整dsl暴漏给用户。HCI并不应当是简单的DSL的子集与自动化。而是一个把其中一些环节进行一定程度的自动化,一级default value,来降低用户思考的复杂度。仅仅在用户需要考虑深层复杂度的情况下,才会把相关的特性暴露的给用户。