Base app.py interface v2.3

app.py

@@ -39,6 +39,31 @@ def analyze_data(df: pd.DataFrame):
         f"• Средний курс: **{df['Курс к EUR'].mean():.2f}**"
     )
 
+# --------------------------------------------------------------
+# 🧩 Генерация SWOT-анализа (эмуляция RAG)
+# --------------------------------------------------------------
+def generate_swot(df: pd.DataFrame):
+    if df.empty:
+        return "⚠️ Нет данных для SWOT-анализа."
+    strongest, weakest = df.iloc[-1], df.iloc[0]
+    avg = df["Курс к EUR"].mean()
+
+    return (
+        f"💡 **SWOT-анализ валютного рынка (по данным ЕЦБ)**\n\n"
+        f"**Strengths (Сильные стороны):**\n"
+        f"- Стабильность курса евро как базовой валюты.\n"
+        f"- {strongest['Валюта']} демонстрирует наибольшую устойчивость.\n\n"
+        f"**Weaknesses (Слабости):**\n"
+        f"- {weakest['Валюта']} имеет низкую покупательную способность.\n"
+        f"- Зависимость многих валют от макроэкономических факторов.\n\n"
+        f"**Opportunities (Возможности):**\n"
+        f"- Потенциал для инвестиций в растущие валюты.\n"
+        f"- Использование колебаний курса для арбитража.\n\n"
+        f"**Threats (Угрозы):**\n"
+        f"- Глобальные кризисы и политическая нестабильность.\n"
+        f"- Волатильность курсов ниже среднего ({avg:.2f})."
+    )
+
 # --------------------------------------------------------------
 # 📤 Экспорт в Excel (Power BI)
 # --------------------------------------------------------------
@@ -51,13 +76,19 @@ def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
 
     try:
         with pd.ExcelWriter(filepath, engine="openpyxl") as writer:
+            # Лист 1 — данные
             df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Rates")
 
-            # Добавляем текстовую сводку как отдельный лист
+            # Лист 2 — аналитика
             summary_text = analyze_data(df)
             summary_df = pd.DataFrame({"RAG Summary": [summary_text]})
             summary_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="AI_Analysis")
 
+            # Лист 3 — SWOT
+            swot_text = generate_swot(df)
+            swot_df = pd.DataFrame({"SWOT Analysis": [swot_text]})
+            swot_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="SWOT_AI")
+
         return filepath, f"✅ Отчёт '{filename}' готов. Можно загрузить в Power BI."
     except Exception as e:
         return None, f"❌ Ошибка при создании файла: {e}"
@@ -68,22 +99,26 @@ def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="🏦 Banking Data RAG Prototype") as demo:
     gr.Markdown(
         "## 🏦 Banking Data RAG Prototype\n"
-        "Загружай открытые банковские данные, анализируй их и выгружай отчёт для Power BI."
+        "Загружай открытые банковские данные, выполняй RAG-анализ и выгружай отчёт для Power BI."
     )
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
             btn_load = gr.Button("🔄 Загрузить данные", variant="primary")
-            btn_analyze = gr.Button("🧠 Проанализировать")
+            btn_analyze = gr.Button("🧠 Сводный анализ")
+            btn_swot = gr.Button("🧩 SWOT-анализ")
             btn_export = gr.Button("📤 Экспорт в Power BI")
         with gr.Column(scale=3):
             status = gr.Textbox(label="Статус", value="Ожидание...")
             summary = gr.Textbox(label="Сводка анализа", lines=6)
+            swot = gr.Textbox(label="SWOT-анализ", lines=10)
             table = gr.DataFrame(label="📋 Курсы валют", interactive=False)
             file_out = gr.File(label="Скачать отчёт")
 
+    # Кнопки
     btn_load.click(fetch_bank_data, None, [status, table])
     btn_analyze.click(analyze_data, [table], [summary])
+    btn_swot.click(generate_swot, [table], [swot])
     btn_export.click(export_to_excel, [table], [file_out, status])
 
 demo.queue(max_size=32).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)