import pandas • numpy • sklearn • tensorflow • keras • matplotlib

def analyze() • return insights • accuracy: 0.97 • precision: 0.95

SELECT * FROM data • WHERE value > threshold • GROUP BY category

model.fit(X, y) • predictions = model.predict() • score: 0.94

for i in range(n): • process(data[i]) • yield results

class DataPipeline: • def __init__(self): • self.clean()

df.groupby('region') • .agg({'sales': 'sum'}) • .sort_values()

plt.figure() • sns.heatmap(corr) • plt.savefig('output.png')

api.fetch('/data') • response.json() • transform(data)

pipeline.execute() • SUCCESS • ROI: +340% • Time: 2.3s

>>> model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) | accuracy_score: 0.97

>>> df.describe() | mean: 42.5 | std: 12.3 | count: 10000

>>> SELECT AVG(revenue) FROM sales WHERE year = 2024 GROUP BY region

>>> from transformers import pipeline | nlp = pipeline('sentiment')

>>> plt.plot(x, predictions, '--r') | correlation: 0.89 | p_value: 0.001

>>> neural_network.fit(epochs=100) | loss: 0.023 | val_accuracy: 0.96

∑

{x}

∇

∞

$ python analyze.py

Loading dataset... 10,000 rows

Training model... accuracy: 97.2%

Generating insights...

✓ Pipeline completed in 2.3s

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model.accuracy = 0.97 | precision = 0.95 | recall = 0.93

df.shape: (100000, 45) | processed in 2.3s

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