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数据清洗→
描述统计→
趋势分解→
4
品类分析→5
差异检验sales_2024.xlsx12,847 行 x 8 列
已完成数据解析，检测到以下字段：
日期销售额品类地区客单价
建议分析方向：
1. 按月销售趋势与同比增长率2. 各品类贡献占比与帕累托分析3. 地区销售热力图与差异检验
先看销售趋势，帮我做时间序列分解
Python 执行中...
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
df = pd.read_excel('sales_2024.xlsx')
result = seasonal_decompose(df['销售额'], period=12)
# 生成趋势图...
输入分析指令或上传新数据...
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在案例中学到方法，再用 AI 一键执行。从数据清洗到预测建模，全流程自动化。
数据清洗
缺失值、异常值检测，字段类型自动识别与修复
描述统计
均值、中位数、标准差、分位数等全面概览
相关性分析
Pearson/Spearman 相关矩阵，多重共线性检验
分类与聚类
K-Means、决策树、随机森林等分类/聚类算法
时间序列
趋势分解、ARIMA、指数平滑与未来预测
回归建模
线性/逻辑回归、岭回归，含模型评估指标
假设检验
t 检验、卡方检验、ANOVA 方差分析等
可视化报告
自动生成专业图表与结论，一键导出 PDF
底层技术栈基于成熟的 Python 数据科学生态，分析结果可复现、可验证
Pythonpandas / numpy / scipy
机器学习scikit-learn / statsmodels
可视化matplotlib / seaborn / plotly
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发布需求
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专家匹配
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沟通协作
通过微信等渠道线下沟通分析方案，确认范围与交付标准
交付确认
分析师交付成果，需求方确认通过后完成结算