📊 Приложение для работы с табличными данными

📝 Описание

Это приложение предназначено для работы с табличными данными с помощью AutoML (AutoGluon) и удобного веб-интерфейса. Поддерживается загрузка данных из файлов и из базы данных, гибкая настройка моделей, автоматическая обработка пропусков, анализ данных и экспорт результатов.

---

🚀 Быстрый старт через Docker Compose

1. Клонируйте репозиторий и перейдите в папку проекта

git clone <your_repository_url>
cd my_tabular_app

2. Запустите все сервисы командой:

docker-compose up --build

• После сборки и запуска:
  • Frontend будет доступен по адресу: http://localhost:4173
  • Backend (API) — http://localhost:8000

---

После первого открытия приложения настройте секретное слово. Оно будет использоваться для настройки подключения к БД в дальнейшем. Для этого выберите настройки для продвинутых пользователей, настройки подключения к БД и введите секретное слово.

---

🛠️ Ручной запуск (альтернатива)

1. Установите Python 3.10+ и Node.js 18+.
2. Установите зависимости:
   • Backend: pip install -r backend/requirements.txt
   • Frontend: cd frontend && npm install && npm run build-only
3. Запустите backend:

   cd backend/app
   uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

4. Запустите frontend:

   cd frontend
   npm run preview -- --host --port 4173

---

💡 Советы и FAQ

• Docker Compose — самый быстрый способ запуска для теста и продакшена.
• Секретное слово — обязательно сохраните, оно потребуется для работы с БД.
• Поддержка форматов: CSV, Excel, PostgreSQL.

---

Работа с табличными данными

Требования к формату Excel для обучения

• Данные для обучения должны быть размещены на первом листе Excel-файла.
• В первой строке — названия всех колонок (features и целевая переменная).
• Данные начинаются со второй строки (первая строка — только заголовки).
• В каждой колонке — значения одного типа (числа, строки, даты и т.д.).
• Не допускаются объединённые ячейки, скрытые строки/столбцы, формулы и другие листы с данными.
• Файл не должен содержать пустых строк между заголовком и данными.
• Рекомендуется использовать расширения .xlsx или .xls.

Файл для обучения

• Содержит все признаки (features) и целевую переменную (target).
• В каждой строке должны быть заполнены значения и для признаков, и для целевой переменной.
• Целевая переменная указана в первой строке (заголовке) вместе с остальными колонками.

Файл для прогноза

• Содержит те же признаки (features), что и файл для обучения.
• Колонка с целевой переменной может отсутствовать или быть пустой.
• Порядок и названия колонок должны совпадать с файлом для обучения (кроме целевой переменной).

---

Инструкция по обучению и прогнозу на табличных данных

1. Подключение к базе данных (необязательно)

   • Для загрузки данных из/в базу данных подключитесь к БД через интерфейс приложения (иконка базы данных в правом верхнем углу, введите логин и пароль Postgres).

2. Загрузка данных для обучения и прогноза

   • Выберите два файла:
     • С компьютера: "Выбрать файл" → выбрать файл → "Загрузить данные из файла".
     • Из базы данных: после подключения появится опция "Загрузить данные из БД" → выбрать схему и таблицу.

3. Выбор целевой колонки и типа задачи

   • Обязательно выберите целевую колонку для обучения.
   • Выберите тип задачи:
     • auto — автоматическое определение (рекомендуется)
     • binary — бинарная классификация
     • multiclass — многоклассовая классификация
     • regression — регрессия

4. Дополнительные настройки (необязательно)

   • Обработка пропусков: по умолчанию "mean" (заполнение средними).
   • Метрика: выберите метрику для обучения (accuracy, f1, r2 и др.).
   • Модели: выберите модели для обучения.
   • Пресет AutoGluon: выберите стратегию обучения (medium_quality, good_quality, high_quality, best_quality, optimize_for_deployment, experimental).
   • Лимит времени: можно установить лимит времени на обучение.

5. Запуск обучения и прогнозирования

   • Нажмите "Начать обучение". Если выбрана опция "Обучение, сохранение и прогноз", после обучения автоматически будет сделан прогноз, который можно скачать или загрузить в БД.