大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

第20讲：AI数据分析——让AI帮你做数据洞察

AI做数据分析的优势

不用写复杂SQL，用自然语言就能查数据
AI自动发现数据规律
自动生成分析报告
大幅降低数据分析门槛

1、准备工作

1	pip install openai pandas python-office

2、读取数据

import pandas as pd
import office

# 方法1：用pandas读取CSV
df = pd.read_csv("销售数据.csv")
print(df.head())

# 方法2：用python-office读取Excel
data = office.excel.read_excel("销售数据.xlsx")

3、让AI分析数据

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的Key", base_url="https://api.deepseek.com")

# 把数据摘要发给AI
data_summary = f"""
数据列名：{list(df.columns)}
数据行数：{len(df)}
前5行数据：
{df.head().to_string()}
数据类型：
{df.dtypes.to_string()}
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是数据分析专家"},
        {"role": "user", "content": f"分析以下数据，给出关键洞察和建议：\n{data_summary}"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

4、自然语言查询数据

def text2query(question, df):
    """用自然语言查询数据"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""数据列名：{list(df.columns)}
数据示例：{df.head(3).to_string()}

请根据用户问题，生成pandas代码来查询数据。
只返回代码，不要解释。

用户问题：{question}"""
        }],
        temperature=0
    )
    code = response.choices[0].message.content
    # 执行代码
    result = eval(code, {"df": df, "pd": pd})
    return result

# 示例
print(text2query("销售额最高的前5个产品", df))
print(text2query("每月销售趋势", df))

5、自动生成分析报告

def generate_report(df):
    """一键生成数据分析报告"""
    stats = df.describe().to_string()
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""基于以下数据统计信息，生成一份完整的分析报告：

{stats}

报告要求：
1. 数据概览
2. 关键发现（3-5条）
3. 异常值分析
4. 趋势判断
5. 建议措施"""
        }]
    )
    return response.choices[0].message.content

report = generate_report(df)
print(report)

# 保存为Word
office.word.create_word(report, "数据分析报告.docx")

6、实战：销售数据仪表板

import streamlit as st
import pandas as pd
from openai import OpenAI

st.title("📊 AI数据分析助手")

uploaded = st.file_uploader("上传CSV文件", type="csv")
if uploaded:
    df = pd.read_csv(uploaded)
    st.dataframe(df.head())
    
    question = st.text_input("你想了解什么？")
    if question and st.button("分析"):
        with st.spinner("AI分析中..."):
            result = text2query(question, df)
            st.write(result)