PlotThis
Aplicación web interactiva local, enfocada en la privacidad, diseñada para analizar datasets estructurados, sugerir los tipos de gráficos más adecuados y generar insights estadísticos automáticos, sin recurrir a Inteligencia Artificial (IA) ni a APIs externas.
El Problema
Analizar datasets, seleccionar las visualizaciones adecuadas y generar insights estadísticos de forma dinámica sin depender de APIs externas de IA ni comprometer la privacidad de los datos.
La Solución
Una aplicación local en Streamlit que utiliza un motor matemático personalizado y altamente optimizado en Pandas/NumPy puro para inferir tipos semánticos y compilar resúmenes en milisegundos (reemplazando librerías de profiling de terceros que causaban deadlocks de más de 60 segundos), y Plotly Express para renderizar gráficos interactivos premium.
Aprendizajes Clave
- Descubrir que el uso de librerías de profiling pesadas causan deadlocks de multiprocesamiento en Streamlit, y reemplazarlas con un motor nativo personalizado de Pandas.
- Implementar un motor de reglas determinista que evalúa coeficientes de Pearson/Spearman y diferencias de medias para sugerir gráficos idóneos.
- Personalizar las propiedades del layout de Plotly Express (tipografía, eliminación de bordes de eje y paletas coordinadas) para producir gráficos con acabado visual moderno y premium.
Motor Propio en Pandas en Vez de Librerías de Profiling Pesadas
PlotThis reemplazó librerías de profiling de terceros después de que causaran deadlocks de multiprocesamiento dentro del entorno reactivo de Streamlit:
- Motor Nativo en Pandas/NumPy: Un motor propio y altamente optimizado, construido con Pandas y NumPy, infiere tipos semánticos de columnas y compila resúmenes estadísticos en milisegundos — reemplazando librerías de profiling de terceros que tardaban más de 60 segundos y colapsaban dentro del modelo de multiprocesamiento de Streamlit.
- Recomendación Determinista de Gráficos: Un motor de reglas basado en coeficientes de correlación de Pearson/Spearman y comparaciones de varianza sugiere el tipo de gráfico más adecuado para cada dataset, sin llamar a ninguna API de IA.
Análisis Local y Enfocado en Privacidad
- Estilizado con Plotly Express: Tipografía personalizada, ejes sin bordes y paletas de colores curadas convierten los gráficos por defecto de Plotly en visualizaciones listas para publicar.
- Sin APIs Externas: Todo el cómputo corre localmente dentro de la app de Streamlit — los datasets nunca salen de la máquina.
Nota: Archivado tras validar el enfoque de análisis local-first — el código está disponible en GitHub.