ai-junior-data_scientist は何をしますか？
🤖 ローカルLLMとFastAPIを活用したAIジュニアデータサイエンティストエージェントで、フィンテックデータの探索的データ分析（EDA）とチャーン予測モデリングを実行します。
概要
このスキルは、AIエージェント（Claude Code、Codexなど）と連携して、フィンテックデータセットに対して自動的にEDAとチャーン予測モデルを構築します。
機能
- 探索的データ分析（EDA）: データの統計サマリー、欠損値分析、外れ値検出、相関分析、可視化（ヒストグラム、散布図、ヒートマップなど）
- チャーン予測モデリング: 特徴量エンジニアリング、モデル選択（ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど）、ハイパーパラメータチューニング、モデル評価
- レポート生成: 分析結果をまとめたHTMLレポートの自動生成
必要条件
- Python 3.9+
- ローカルLLM（例: Ollama、llama.cpp）
- FastAPI
インストール
git clone https://github.com/Maranh0/ai-junior-data_scientist.git
cd ai-junior-data_scientist
pip install -r requirements.txt
使い方
- ローカルLLMサーバーを起動します:
ollama serve
- FastAPIサーバーを起動します:
uvicorn app.main:app --reload
- AIエージェントから指示を送信します。例: 「このデータセットでEDAを実行して、チャーン予測モデルを構築してください。」
ファイル構成
├── app/
│ ├── main.py # FastAPIアプリケーション
│ ├── models/ # 機械学習モデル
│ ├── services/ # ビジネスロジック
│ └── utils/ # ユーティリティ関数
├── data/ # データセット格納ディレクトリ
├── requirements.txt # 依存関係
└── README.md
環境変数
| 変数名 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
LLM_API_URL | ローカルLLMのAPIエンドポイント | http://localhost:11434 |
FASTAPI_HOST | FastAPIサーバーのホスト | 0.0.0.0 |
FASTAPI_PORT | FastAPIサーバーのポート | 8000 |
ライセンス
MIT