研报速递 
大家好！今天给大家分享一些使用DeepSeek进行数据分析的方法，附带具体的提示词模板。这些方法能帮助大家更好地利用AI工具提升工作效率！
首先，我们来看看如何进行数据预处理。数据预处理是数据分析的重要一步，主要包括以下几个方面：
数据收集
多数数据分析工作的数据都是来自于公司内部，不过有些场景下我们需要一些网络数据作为参考。我们可以开启DeepSeek的联网搜索模式进行数据获取。例如：
我要XXXXX，请给我提供一些数据，并注明数据来源。
为了确保数据真实性，记得要让DeepSeek标注数据来源（不要忘记勾选联网搜索）。
数据清洗
数据清洗是数据分析中很重要的一个过程，我们可以让DeepSeek给出我们一些清洗建议，也可以直接让它返回清洗好的数据。例如：
看一下整个数据表中有哪些数据需要清洗。
或者：
看一下A列中有哪些异常数据。
数据整理
数据整理是将数据转换为适合分析的格式，进行必要的转换和标准化。例如：
- 将数据转换为UTF-8编码的CSV格式。
- 检查表头是否清晰明确，每列代表一个变量，每一行代表一条记录。
- 通过本地接口或Web平台上传文件到支持DeepSeek解析的环境。
接下来，我们来看看数据图表的部分。数据图表可以帮助我们更好地理解数据，发现潜在的趋势和模式。
数据可视化
虽然DeepSeek暂不支持直接生成数据图表，但我们可以结合其他BI工具如Tableau、Power BI等来实现。例如：
问XXX数据应该做什么图？
或者：
问Excel公式怎么写？
探索性数据分析（EDA）
通过可视化手段探索数据的基本特征，发现潜在的关系和结构。例如：
请检查以下数据是否合理：
常规情况：日客流量800-1200人
今日数据:
上午时段：385人
下午时段:1550人
晚间时段：240人
需要关注哪些异常点?说明判断依据
再来看模型构建的部分。模型构建包括统计分析和预测建模。
统计分析
数据分析工作中我们经常需要进行数据的显著性检验，这个过程我们可以交由DeepSeek来进行。例如：
数据组数+场景+检验方法+示例数据
或者：
数据+具ti檢验方法（请将下列数据进行配对样本T检验，数据如下…）
预测建模
数据分析中有很多任务需要用到机器学习，例如对用户群进行分类、聚类，对DAU、GMV等指标进行预测等等。这些任务可以直接交给DeepSeek。例如：
[...], 这是XXX数据，预测一下XXX
或者：
上传Excel+这是XXX数据，“请使用A，B，C”三个特征进行用户聚类。
zui后，我们来看看决策和沟通报告的部分。
数据解释
解释数据通常就是找到数据中的趋势、关键指标变化等内容，我们直接将数据丢给DeepSeek让它自动的解释一下整体数据或者解释某些字段即可。例如：
分析一下男性用户的消费习惯。
洞察提取
我们可以让DeepSeek从数据中分析出一些有意义的拐点，我们可以指定人群、指标等。例如：
分析一下新用户的流失情况。
策略制定
对于策略，我们可以告诉DeepSeek你的业务场景，让它给出你一些可以参考的“辅助性决策”。例如：
我从事电商销售行业，请帮我针对高价值用户的回流，给出一些策略。
结果呈现
结果呈现的方式有很多种，作为数据分析师，zui拿手的就是用报告、用数据、用图去展示。但是很多人不会向不懂数据的人（比如领导）去描述，导致好的数据没有被重视。这个时候我们就可以启动DeepSeek强大的沟通能力了。例如：
如何向不懂数据分析的人解释XXX
报告撰写
报告的撰写是有针对性的，结合业务和实际场景。我们可以让DeepSeek生成报告大纲进行参考。例如：
生成一份智能家居市场分析报告的框架，包含行业现状、竞争格局、未来趋势三部分。
希望大家能够通过这些方法更好地利用DeepSeek进行数据分析，提升工作效率！如果有任何问题，欢迎随时交流讨论。
#数据分析 #DeepSeek #数据预处理 #数据清洗 #数据可视化 #统计分析 #预测建模 #报告撰写
首先，我们来看看如何进行数据预处理。数据预处理是数据分析的重要一步，主要包括以下几个方面：
数据收集
多数数据分析工作的数据都是来自于公司内部，不过有些场景下我们需要一些网络数据作为参考。我们可以开启DeepSeek的联网搜索模式进行数据获取。例如：
我要XXXXX，请给我提供一些数据，并注明数据来源。
为了确保数据真实性，记得要让DeepSeek标注数据来源（不要忘记勾选联网搜索）。
数据清洗
数据清洗是数据分析中很重要的一个过程，我们可以让DeepSeek给出我们一些清洗建议，也可以直接让它返回清洗好的数据。例如：
看一下整个数据表中有哪些数据需要清洗。
或者：
看一下A列中有哪些异常数据。
数据整理
数据整理是将数据转换为适合分析的格式，进行必要的转换和标准化。例如：
- 将数据转换为UTF-8编码的CSV格式。
- 检查表头是否清晰明确，每列代表一个变量，每一行代表一条记录。
- 通过本地接口或Web平台上传文件到支持DeepSeek解析的环境。
接下来，我们来看看数据图表的部分。数据图表可以帮助我们更好地理解数据，发现潜在的趋势和模式。
数据可视化
虽然DeepSeek暂不支持直接生成数据图表，但我们可以结合其他BI工具如Tableau、Power BI等来实现。例如：
问XXX数据应该做什么图？
或者：
问Excel公式怎么写？
探索性数据分析（EDA）
通过可视化手段探索数据的基本特征，发现潜在的关系和结构。例如：
请检查以下数据是否合理：
常规情况：日客流量800-1200人
今日数据:
上午时段：385人
下午时段:1550人
晚间时段：240人
需要关注哪些异常点?说明判断依据
再来看模型构建的部分。模型构建包括统计分析和预测建模。
统计分析
数据分析工作中我们经常需要进行数据的显著性检验，这个过程我们可以交由DeepSeek来进行。例如：
数据组数+场景+检验方法+示例数据
或者：
数据+具ti檢验方法（请将下列数据进行配对样本T检验，数据如下…）
预测建模
数据分析中有很多任务需要用到机器学习，例如对用户群进行分类、聚类，对DAU、GMV等指标进行预测等等。这些任务可以直接交给DeepSeek。例如：
[...], 这是XXX数据，预测一下XXX
或者：
上传Excel+这是XXX数据，“请使用A，B，C”三个特征进行用户聚类。
zui后，我们来看看决策和沟通报告的部分。
数据解释
解释数据通常就是找到数据中的趋势、关键指标变化等内容，我们直接将数据丢给DeepSeek让它自动的解释一下整体数据或者解释某些字段即可。例如：
分析一下男性用户的消费习惯。
洞察提取
我们可以让DeepSeek从数据中分析出一些有意义的拐点，我们可以指定人群、指标等。例如：
分析一下新用户的流失情况。
策略制定
对于策略，我们可以告诉DeepSeek你的业务场景，让它给出你一些可以参考的“辅助性决策”。例如：
我从事电商销售行业，请帮我针对高价值用户的回流，给出一些策略。
结果呈现
结果呈现的方式有很多种，作为数据分析师，zui拿手的就是用报告、用数据、用图去展示。但是很多人不会向不懂数据的人（比如领导）去描述，导致好的数据没有被重视。这个时候我们就可以启动DeepSeek强大的沟通能力了。例如：
如何向不懂数据分析的人解释XXX
报告撰写
报告的撰写是有针对性的，结合业务和实际场景。我们可以让DeepSeek生成报告大纲进行参考。例如：
生成一份智能家居市场分析报告的框架，包含行业现状、竞争格局、未来趋势三部分。
希望大家能够通过这些方法更好地利用DeepSeek进行数据分析，提升工作效率！如果有任何问题，欢迎随时交流讨论。
#数据分析 #DeepSeek #数据预处理 #数据清洗 #数据可视化 #统计分析 #预测建模 #报告撰写
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