Interaktiver Chart Generator – Anwenderdokumentation#

Einsatzzweck#

Das Tool ist ein interaktives System zur Erstellung von Datenvisualisierungen aus CSV- oder Excel-Dateien. Es ermöglicht es Ihnen, durch natürliche Sprache formulierte Anfragen zu stellen, um Diagramme automatisch zu generieren. Das Grundprinzip basiert auf einer Kombination aus maschinellem Lernen und einer klaren Architektur, die den Workflow von der Absichtserkennung über die Planung bis zur Ausführung strukturiert gestaltet. Sie können so komplexe Datenanalysen ohne Programmierkenntnisse durchführen und schnell tiefere Einblicke in Ihre Daten gewinnen.

Funktion

Funktionsumfang#

Dateiformat-Unterstützung: Lädt CSV- und Excel-Dateien (inklusive mehrerer Tabellen) mit automatischer Typenerkennung.
Natürliche Spracheingabe: Erstellen und Anpassen von Diagrammen durch einfache Texteingaben wie „Zeige Top 10 als Balkendiagramm“.
Intelligente Absichtserkennung: Der integrierte LLM versteht Ihre Anfrage und erzeugt einen geeigneten Ausführungsplan.
Interaktive Visualisierungen: Diagramme werden mit Plotly erstellt und unterstützen Zoom, Pan, Hover und andere Interaktivitäten.
Automatische Fehlerkorrektur: Bei Fehlern im Code wird versucht, diesen durch den LLM zu korrigieren, mit bis zu drei Wiederholungsversuchen.
Themenwechsel: Wechsel zwischen hellen und dunklen Farbschemata mit einem Klick.
Exportmöglichkeiten: Speichern von Diagrammen als HTML- oder PNG-Datei.
Diagramm-Geschichte: Zugriff auf die letzten zehn erstellten Diagramme.
Fallback-Mechanismus: Bei Plotly-Fehlern wird automatisch auf Seaborn zurückgegriffen.

Bedienung#

Schritt-für-Schritt-Anleitung#

Starten der Anwendung
Führen Sie entweder docker-compose up -d aus (empfohlen) oder installieren Sie die Abhängigkeiten manuell und starten Sie mit python main.py. Die Anwendung ist dann unter http://localhost:7860 (manuell) oder http://localhost:7860/chart (Docker) erreichbar.
Datei hochladen
Klicken Sie auf „Datei hochladen“ und wählen Sie eine CSV- oder Excel-Datei aus. Bei Excel-Dateien können Sie aus mehreren Tabellen auswählen.
Verarbeitung der Datei
Nach dem Hochladen wird die Datei analysiert. Die Anwendung zeigt eine Zusammenfassung der Dateiinformationen, einschließlich Anzahl der Zeilen, Spalten und Tabellen.
Diagramm erstellen
Geben Sie Ihre Anfrage im Chatfenster ein, z. B. „Erstelle ein Liniendiagramm für den monatlichen Trend“. Die Anwendung verarbeitet die Anfrage und generiert das Diagramm.
Diagramm anpassen
Sie können das Diagramm durch weitere Eingaben anpassen, z. B. „Färbe die Balken rot“ oder „Ändere den Titel in ‚Umsatz 2024‘“.
Diagramm exportieren
Klicken Sie auf „HTML“ oder „PNG“, um das aktuelle Diagramm zu speichern.
Diagramm aus der Geschichte laden
Klicken Sie auf ein Diagramm in der Galerie der letzten zehn Diagramme, um es erneut anzuzeigen.

Wichtige Bedienelemente#

Chat-Fenster: Eingabe von Anfragen in natürlicher Sprache.
Datei-Upload: Hochladen von CSV- oder Excel-Dateien.
Sheet-Auswahl: Auswahl der Tabellen in Excel-Dateien.
Themen-Button: Wechsel zwischen hellen und dunklen Farbschemata.
Export-Buttons: Speichern des Diagramms als HTML oder PNG.
Diagramm-Galerie: Übersicht der letzten zehn erstellten Diagramme.

Besondere Hinweise#

Dateigröße: Maximal 50 MB pro Datei.
Zeilen- und Spaltenlimit: Maximal 30 000 Zeilen und 200 Spalten pro Tabelle.
Spaltennamen: Dürfen nicht zu lang sein (max. 100 Zeichen); werden automatisch gekürzt.
Dateiformate: Unterstützt .csv, .xlsx, .xls.
Export: Für PNG-Export ist das Paket kaleido erforderlich.

Anwendungsbeispiel#

Ausgangssituation: Ein Forschungsprojekt an einer Hochschule erhebt monatliche Umfrageergebnisse zu Studierendenbefriedigung. Die Daten liegen in einer Excel-Datei mit mehreren Tabellen vor, eine enthält die monatlichen Bewertungen.

Ziel: Visualisieren Sie die Entwicklung der Befriedigung über die Zeit in einem Liniendiagramm.

Durchführung:

Hochladen der Excel-Datei.
Auswahl der betreffenden Tabelle im Sheet-Auswahlfeld.
Eingabe der Anfrage: „Erstelle ein Liniendiagramm für den monatlichen Trend der Befriedigung“.
Die Anwendung generiert ein interaktives Diagramm mit der Entwicklung über die Monate.
Anpassung: „Ändere den Titel in ‚Studierendenbefriedigung im Zeitverlauf‘“.
Export als HTML für die Präsentation.

Ergebnis: Ein klar strukturiertes, interaktives Diagramm, das die Entwicklung der Befriedigung über die Zeit veranschaulicht und direkt in wissenschaftliche Berichte integriert werden kann.

Empfehlungen für die effiziente Nutzung#

Verwenden Sie präzise und klare Formulierungen in der natürlichen Sprache, z. B. „Zeige die Top 5 Kategorien als Balkendiagramm“ statt „Mach ein Diagramm“.
Nutzen Sie die Diagramm-Geschichte, um frühere Visualisierungen schnell wiederzufinden.
Aktivieren Sie das dunkle Thema, wenn Sie über längere Zeit arbeiten, um die Augenbelastung zu reduzieren.
Verwenden Sie den Export in HTML, wenn Sie interaktive Diagramme in Webseiten oder Berichte integrieren möchten.
Bei großen Dateien: Reduzieren Sie die Anzahl der Zeilen oder Spalten, bevor Sie die Datei hochladen.
Stellen Sie sicher, dass Spaltennamen eindeutig und nicht zu lang sind, um Probleme bei der Verarbeitung zu vermeiden.

Systemgrenzen#

Das Tool kann keine Daten aus Datenbanken oder Web-APIs direkt laden.
Es unterstützt keine komplexen Datenstrukturen wie hierarchische oder mehrdimensionale Daten.
Die Anzahl der gleichzeitigen Benutzer ist nicht explizit begrenzt, aber die Ressourcen des lokalen Systems (Speicher, CPU) beeinflussen die Leistung.
Bei sehr komplexen Anfragen kann der LLM möglicherweise nicht die gewünschte Visualisierung generieren.
Die automatische Typenerkennung kann bei unstrukturierten Daten fehlschlagen.
Die Anzahl der gleichzeitigen Diagramme ist begrenzt durch die Speicherkapazität und die Konfiguration der Session-Verwaltung.

Zusammenfassung#

Der Interaktive Chart Generator ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur schnellen und intuitiven Erstellung von Datenvisualisierungen aus tabellarischen Daten. Er ermöglicht es Ihnen, durch einfache Spracheingaben komplexe Diagramme zu generieren, ohne Programmierkenntnisse zu besitzen. Die Architektur mit Service-Layer und automatischer Fehlerkorrektur sorgt für Stabilität und Benutzerfreundlichkeit. Als Nutzer übernehmen Sie die Rolle eines Datenanalysten, der durch klare Formulierungen und gezielte Anpassungen tiefere Einblicke in seine Daten gewinnt. Das Tool ist besonders geeignet für wissenschaftliche Arbeiten, Präsentationen und schnelle Datenanalysen im Hochschulbereich.