数据分析 Python 自动化 大数据处理 AI系统
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电商行业怎么做数据挖掘？

文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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Table of Contents

  1. 工作流程
  2. 应用落地思考
    1. 1. 数据存储
    2. 2. 模型分工
    3. 3. 安全运行
    4. 4. 大数据处理
    5. 5. 子代理扩展
  3. 项目地址

工作流程

示例图 CSV文件 + 提出问题 -> 系统生成Python分析数据代码 -> 执行代码 -> 返回结果。

应用落地思考

1. 数据存储

  • 用MySQL替代CSV
  • 连接CRM、销售、电商系统
  • 实现自动化数据分析

2. 模型分工

  • 代码生成用专门模型
  • 对话思考用专门模型
  • 各模型专注自己任务

3. 安全运行

  • 使用沙箱Python环境
  • 防止恶意代码执行

4. 大数据处理

  • 分批处理数据
  • 1万条数据分5批，每批2000条
  • 逐批分析避免内存溢出

5. 子代理扩展

  • 控制上下文长度
  • 主代理只获取最终结果
  • 减少幻觉问题

项目地址

https://github.com/Nutlope/csvtochat

[[提示词分析-放在社群了.]]

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