Use Prophet para detecção de anomalias e consulte com Chatbot
A sample fraud detection using unsupervised learning models
Detect anomalies in Excel data
Detect network anomalies in real-time data
Implement using models like Isolation Forest/Local Outlier.
A powerful AI-driven anomaly detection AP
Visualize anomaly detection results across different datasets
Monitor network traffic and detect anomalies
Detect anomalies in images
MVTec website
Analyze NFL injuries from 2012-2015
Detect anomalies in credit card transaction data
Configure providers to generate a Stremio manifest URL
Streamlit Chatbot 是一个基于 Streamlit 框架开发的智能对话工具，专为实现 异常检测 和 人工智能交互 而设计。它结合了 Prophet 等先进的算法，能够检测数据中的异常，同时通过聊天界面提供便捷的用户交互体验。开发者可以通过此工具快速构建智能对话系统，用于数据分析、异常识别和用户咨询等场景。
• 异常检测：利用 Prophet 等算法，自动识别数据中的异常模式 • 对话式人工智能：支持自然语言交互，用户可以通过聊天界面提出问题 • 数据可视化：生成可视化图表，帮助用户直观理解异常检测结果 • 快速部署：基于 Streamlit框架，支持一键运行和部署 • 高度定制：允许用户自定义模型和数据源 • 多语言支持：提供多种语言的交互界面 • 实时反馈：能够实时响应用户的输入和查询
安装 Streamlit 和 Prophet
首先，安装 Streamlit 和 Prophet 库：
pip install streamlit prophet
启动 Streamlit Chatbot
克隆代码仓库并运行应用：
streamlit run chatbot.py
定义数据源
将你的数据文件（如 CSV 格式）上传到应用中，确保数据格式符合 Prophet 的要求。
开始对话
在 Chatbot 界面中输入问题或上传数据，等待应用分析并返回结果。
查看结果
应用会生成异常检测结果并以图表形式展示。
进一步交互
用户可以通过聊天界面提出更多问题或调整参数。
1. 如何安装 Streamlit Chatbot？
安装 Streamlit Chatbot 需要克隆代码仓库并安装所需依赖：
streamlit run chatbot.py 启动应用。2.支持哪些数据格式？
当前支持 CSV 和 Excel 格式数据。确保数据包含时间戳列和数值列。
3.如何自定义异常检测模型？
通过编辑代码中的 Prophet 配置参数，可以自定义模型的敏感度和其他参数。支持添加自定义异常检测逻辑。由此更可根据不同场景调整.