AI Data Analyst Platform

Plataforma de análisis conversacional que funciona como un "ChatGPT para análisis de datos": transforma preguntas en lenguaje natural en consultas SQL seguras, análisis automatizado, visualizaciones interactivas, insights y predicciones.

code Ver en GitHub open_in_new Ver demo arrow_back Volver a proyectos

Stack

FastAPI Streamlit Python SQLAlchemy Plotly scikit-learn OpenAI API

flag

Objetivo

Construir una plataforma analítica end-to-end donde un usuario pueda subir datos, hacer preguntas de negocio en lenguaje natural y recibir automáticamente SQL, análisis, visualizaciones, recomendaciones y resultados predictivos.

account_tree

Arquitectura

Frontend en Streamlit para carga de datasets, preguntas, visualizaciones y descarga de reportes.
Backend en FastAPI con endpoints para consulta, registro de datasets, historial de insights y charts.
Sistema de agentes especializado para orquestación, generación de SQL, análisis, visualización e insights.
Capa de datos compatible con CSV, SQLite y PostgreSQL.
Módulos de machine learning para forecasting, clustering y detección de anomalías.

auto_graph

Capacidades clave

Natural Language to SQL

Interpreta preguntas de negocio y genera consultas SQL seguras, con validación read-only.

EDA automatizado

Genera profiling, estadísticas descriptivas, missing values, correlaciones y detección de outliers.

Visualización inteligente

Selecciona automáticamente el tipo de gráfico y entrega visualizaciones interactivas en Plotly.

Predicción y anomalías

Incluye forecasting, clustering y anomaly detection para extender el análisis más allá del reporting tradicional.

image

Capturas

Pantalla del frontend del AI Data Analyst Platform — Interfaz en Streamlit con ejecución de consultas, análisis y vista previa de resultados.

Documentación Swagger del backend — API documentada en Swagger con endpoints para consultas, datasets, charts e insights.

workspace_premium

Resultado

Este proyecto demuestra diseño de producto analítico, arquitectura backend, integración con LLM, visualización, seguridad operativa y despliegue en VPS. Resume muy bien un perfil de Data Analyst con capacidad real de construir herramientas completas, no solo dashboards aislados.