게시일:
2024-09-08
생성일:
2025-05-04
최종 수정일:
2025-05-04
게시일:
2024-09-08
생성일:
2025-05-04
최종 수정일:
2025-05-04
RTutor는 자연어를 R 또는 Python 코드로 변환하여 데이터 분석을 수행하는 AI 기반 도구입니다. OpenAI의 모델(예: GPT-4o)을 활용해 사용자의 요청에 따라 스크립트를 생성하며, 사용자는 일반 영어로 데이터셋을 분석할 수 있습니다. CSV, Excel, TSV 파일을 업로드하면 RTutor가 자동으로 처리하여 실행 가능한 인사이트를 제공하며, HTML 보고서로 다운로드할 수 있습니다.
RTutor는 깊은 프로그래밍 지식 없이 빠르게 R/Python 코드를 생성해야 하는 데이터 분석가, 연구자, 학생, 전문가에게 이상적입니다. 통계를 가르치는 교육자나 저비용 데이터 인사이트를 원하는 기업에도 유용합니다. 비영리 단체는 무료로 사용할 수 있지만, 상업적 사용자는 라이선스가 필요합니다.
RTutor는 빠른 데이터 탐색이 필요한 학술 연구, 비즈니스 분석, 교육 환경에서 탁월합니다. 설문조사, 판매 데이터, 실험 결과와 같은 구조화된 데이터셋(행은 관측값, 열은 변수) 분석에 적합합니다. 복잡한 데이터 형식은 피하고, 해당 경우에는 Chatlize.ai를 사용하세요. 사전 정제된 데이터와 명확한 열 이름이 있을 때 가장 잘 작동합니다.
RTutor는 자연어를 R 또는 Python 코드로 변환해 데이터 분석을 수행하는 AI 기반 도구입니다. CSV, TSV, Excel 파일을 업로드하면, 일반 영어로 작성한 요청에 따라 실행 가능한 코드를 생성합니다. OpenAI의 모델(기본값 GPT-4o)을 사용해 질문을 해석하고 데이터를 분석하는 스크립트를 작성하며, 결과는 HTML 보고서로 다운로드할 수 있습니다.
RTutor를 처음 사용하는 경우, 8분 길이의 YouTube 튜토리얼을 먼저 시청하세요. EDA 탭에서 분포도나 기본 플롯과 같은 간단한 요청부터 시작한 후 점점 복잡도를 높여가세요. 데이터는 Excel에서 열 이름을 정확히 지정해 미리 준비하세요. 파일을 업로드하면 RTutor가 자동으로 'df'라는 데이터프레임으로 불러옵니다. Q&A 박스를 사용해 코드나 결과에 대해 질문할 수 있습니다.
RTutor는 CSV 파일, TSV/탭 구분 텍스트 파일, Excel 스프레드시트를 지원합니다. 업로드한 파일은 자동으로 R의 데이터 프레임(기본 이름 'df')으로 불러옵니다. 여러 파일을 동시에 분석하려면 두 번째 파일을 'df2'로 업로드하고 프롬프트에서 특정 파일을 참조하면 됩니다.
네, RTutor는 R 코드 대신 Python 코드 생성 설정을 제공합니다. 이 유연성을 통해 사용자는 선호하는 프로그래밍 언어로 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 코드 생성 언어와 관계없이 동일한 자연어 처리 기능을 유지합니다.
RTutor는 비영리 단체에만 무료로 제공됩니다. 상업적 사용자는 라이선스가 필요합니다. 기업은 Orditus LLC 개발자에게 연락해 맞춤형 솔루션 및 로컬 설치 옵션에 대해 논의할 수 있으며, 저비용으로 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다.
RTutor는 업로드된 데이터를 각 세션 후 자동으로 삭제합니다. 기본적으로 열 이름과 데이터 유형만 OpenAI로 전송되며, 사용자는 향상된 코딩을 위해 5개의 무작위 행을 전송하도록 선택할 수 있습니다. 모든 전송은 HTTPS 암호화를 사용합니다. 개인정보 보호 정책에는 서비스 개선을 위해 최소한의 구조적 데이터만 수집된다고 명시되어 있습니다.
RTutor는 생성된 코드가 오류 없이 실행되더라도 잘못된 결과를 낼 수 있으므로 사용자에게 회의적인 태도를 권장합니다. Q&A 박스를 사용해 오류나 의심스러운 출력에 대해 질문하세요. 코드는 종종 사용자의 수정과 검증이 필요한 시작점 역할을 합니다.
RTutor는 행이 관측값이고 열이 변수인 전통적인 통계 데이터에 특화되어 있습니다. 더 복잡한 데이터 구조의 경우 개발자는 여러 파일 형식과 Python 분석을 지원하는 보다 일반적인 플랫폼인 Chatlize.ai를 사용해 볼 것을 권장합니다.
RTutor에서는 동일한 세션 내에서 후속 요청을 통해 플롯을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 플롯을 생성한 후 "배경색을 흰색으로 변경"과 같은 수정 사항을 입력하면 됩니다. 이 도구는 이전 질문의 컨텍스트를 유지해 시각화를 반복적으로 개선할 수 있도록 합니다.
RTutor 버그 신고 및 지원을 원하시면 GitHub 저장소(github.com/gexijin/RTutor)를 방문하세요. 소규모 스타트업인 개발자들은 피드백을 환영하며 가능한 경우 Zoom 데모를 제공합니다. 기술 지원이나 파트너십 문의는 [email protected]으로 이메일을 보낼 수도 있습니다.
회사명:
RTutor
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