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标题: DeepSeek开启编程与数据分析 [打印本页]

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作者: ataC0Y    时间: 昨天 09:49
标题: DeepSeek开启编程与数据分析
DeepSeek（深度求索）作为专注AGI研发的中国公司，其AI模型在编程与数据分析范畴展现出弱小的辅助才能。以下是DeepSeek的典型运用场景及示例：

1. 智能编程辅助

代码生成：经过自然言语描画需求，自动生成可运转代码

# 用户输入："用Python读取Excel文件，计算A列平均值并绘制折线图"import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('data.xlsx')average = df['A'].mean()plt.plot(df['A'])plt.title(f'A列平均值: {average:.2f}')plt.show()

代码优化：自动重构低效代码

# 原代码result = []for i in range(100):    if i % 2 == 0:        result.append(i*2)
# DeepSeek优化建议result = [i*2 for i in range(100) if i % 2 == 0]
2. 数据分析全流程支持

数据清洗自动化建议

# 处理缺失值方案df.fillna({'age': df['age'].median(),           'income': df['income'].mode()[0]}, inplace=True)
# 异常值处理Q1 = df['score'].quantile(0.25)Q3 = df['score'].quantile(0.75)df = df[(df['score'] > Q1 - 1.5*(Q3-Q1)) & (df['score'] < Q3 + 1.5*(Q3-Q1))]

机器学习建模辅助

# 自动生成残缺建模流程from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)model.fit(X_train, y_train)print(f"测试集准确率: {model.score(X_test, y_test):.2%}")
3. SQL查询生成
/* 用户需求：统计2023年各月销售总额，按月份排序 */SELECT     EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,    SUM(amount) AS total_salesFROM ordersWHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023GROUP BY monthORDER BY month;
4. 可视化智能引荐
# 根据数据特征引荐可视化方案import seaborn as sns
# 类别分布建议柱状图sns.countplot(x='category', data=df)
# 数值相关性引荐热力图corr_matrix = df.corr()sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)
运用技巧：

运用中文准确描画需求，包含数据类型、业务场景等关键信息

对复杂义务采用分步央求方式（"首先...然后..."）

提供错误信息可直接央求调试协助

指定技术栈要求（如"用PySpark完成..."）

DeepSeek的技术优势在于：

支持超过300种编程言语和框架

了解中文技术文档和行业术语

实时集成最新开源库知识（截至2024年7月）

提供符合PEP8等规范的企业级代码

建议从详细义务动手体验，如：

自动生成数据分析报告模板

转换Excel公式为Python代码

解释复杂机器学习模型输入

优化数据库查询功能

遇到详细成绩时，可提供：数据样本、错误日志、预期目的，将获得更精准的处理方案。

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