相信很多做數(shù)據(jù)分析的小伙伴，都接到過一些高階的數(shù)據(jù)分析需求，實(shí)現(xiàn)的過程需要用到一些數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換，建模方法等，這里面不僅要用到python，還要用到數(shù)據(jù)分析的方法論，對(duì)于只用過excel的同學(xué)來說，這無疑是太難了，事到臨頭，再重頭去學(xué)，無疑是個(gè)很漫長的過程，而我正好又懶癌復(fù)發(fā)了……。

不要急，下面就給大家介紹一款工具，可以通過自然語言的方式，把你的分析需求告訴它，它就能幫你實(shí)現(xiàn)代碼的生成，數(shù)據(jù)分析方法的運(yùn)用。它就是字節(jié)跳動(dòng)最新發(fā)布的一款工具—Trae。

Trae是一款A(yù)I與傳統(tǒng)IDE結(jié)合的工具，可以根據(jù)使用自然語言提出的需求，自動(dòng)轉(zhuǎn)化成代碼后執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)需求-結(jié)果之間的零技術(shù)門檻的跨越。

下面我們先介紹一下它的安裝部署

一、下載并安裝Trae。

1、下載trae，官方網(wǎng)址為：www.trae.com.cn

2、安裝只需要下一步and下一步

二、配置Python環(huán)境

1、當(dāng)系統(tǒng)中未安裝python解釋器時(shí)

1）請(qǐng)先安裝python解釋器及開發(fā)工具后，再安裝配置trae,因?yàn)閱为?dú)安裝python解釋器和開發(fā)工具，過程比較繁瑣，建議安裝anaconda進(jìn)行傻瓜式安裝，具體可參考如下鏈接

anaconda安裝過程：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/147205853

2）跳過注冊過程

3）下載anaconda安裝包

4）參考如下鏈接，進(jìn)行anaconda安裝：

https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/147205853

2、當(dāng)系統(tǒng)中已經(jīng)安裝python解釋器時(shí)

1）在Builder模式下，輸入提示詞：配置python環(huán)境。

2）選擇一個(gè)文件夾，以用來存放項(xiàng)目文件

3）配置虛擬環(huán)境

4）如出現(xiàn)以下提示，請(qǐng)按標(biāo)識(shí)進(jìn)行操作，選擇安裝好的python解釋器

5）在提示詞輸入框中，輸入：“激活虛擬環(huán)境”并回車執(zhí)行

6）安裝python開發(fā)工具及數(shù)據(jù)分析相關(guān)的包

7）環(huán)境配置成功

完成配置成功以后，讓我們小試牛刀吧，

下面我們將用兩個(gè)案例來帶領(lǐng)大家快速上手這款工具。

三、 用Trae實(shí)現(xiàn)EXCEL數(shù)據(jù)整合

數(shù)據(jù)分析工作中，常常會(huì)遇到多表合并為一張表的情況，如歷年的銷售數(shù)據(jù)，各月份的銷售數(shù)據(jù)等，以往多張表的合并，要在python中實(shí)現(xiàn)，需要大家編寫代碼，有一定的編程基礎(chǔ)。

現(xiàn)有如下幾張數(shù)據(jù)表，記錄了不同年份，不同區(qū)域市場的銷售金額及利潤情況，現(xiàn)需要多張表合并為一張表。

提示詞：

角色：我是一名數(shù)據(jù)分析師，經(jīng)常使用python做數(shù)據(jù)整合、清理和可視化問題。

背景描述：本文件夾目錄下有兩個(gè)子文件夾，分別是“原始數(shù)據(jù)”子文件夾和“整合數(shù)據(jù)”子文件夾。

任務(wù)：

• 1、需要把“原始數(shù)據(jù)”子文件夾中的全部數(shù)據(jù)縱向鏈接，然后保存到“整合數(shù)據(jù)”子文件夾中；
• 2、數(shù)據(jù)清洗，如果記錄的內(nèi)容完全一樣，需要進(jìn)行去重操作
• 3、最終整合好的數(shù)據(jù)保存在“整合數(shù)據(jù)”子文件夾的“sale_all_xxx.csv”中，其中的“xxx”代表當(dāng)前系統(tǒng)日期和時(shí)間，精確到秒。

注意事項(xiàng)：

• 1、“原始數(shù)據(jù)”子文件夾中的數(shù)據(jù)有可能有中文，在讀取文件數(shù)據(jù)的時(shí)候注意編碼問題。
• 2、如果文件“sale_all.csv”已經(jīng)存在，請(qǐng)先刪除。
• 3、每次應(yīng)答都提供完整的代碼。
• 4、把“這個(gè)腳本實(shí)現(xiàn)了以下功能”放到代碼頭部的注釋中。

執(zhí)行結(jié)果：

從這個(gè)案例我們可以看出數(shù)據(jù)分析的很多環(huán)節(jié)，都可以用AI來提高效率,節(jié)省你寶貴的時(shí)間和精力。大家不妨先思考這樣一個(gè)問題：平時(shí)你做數(shù)據(jù)分析流程步驟是怎樣的？在我看來，數(shù)據(jù)分析基本有這樣5個(gè)環(huán)節(jié)：

數(shù)據(jù)分析是從明確問題和理解數(shù)據(jù)開始的，接著對(duì)數(shù)據(jù)清洗，比如說處理缺失值、調(diào)整數(shù)據(jù)格式等等，然后使用合適的數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)展開分析，最后將數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行可視化，直觀的展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)論這就是一套完整的數(shù)據(jù)分析工作流程，那么，現(xiàn)在AI來了以后，數(shù)據(jù)分析的這5個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生變化了嗎？

并沒有，可能分析的手法變了，比如過去清洗數(shù)據(jù)，要熟練的掌握Excel各種函數(shù),現(xiàn)在可以通過提示詞讓AI來輔助完成。但是，數(shù)據(jù)分析的這5個(gè)環(huán)節(jié)一個(gè)也沒少,所以大家不要只熱衷于追逐新冒出來的各種AI工具,關(guān)鍵是要透徹掌握數(shù)據(jù)分析的底層邏輯。CDA數(shù)據(jù)分析師一級(jí)里講解了數(shù)據(jù)分析方法、基本的流程、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析等。

四、用Trae實(shí)現(xiàn)業(yè)績數(shù)據(jù)預(yù)測

再舉個(gè)例子，某行信用卡中心需根據(jù)資金使用情況，進(jìn)行資金使用量的預(yù)測，以提前準(zhǔn)備適當(dāng)?shù)默F(xiàn)金，以往的資金預(yù)測需要使用python進(jìn)行，會(huì)用到建模等方法，現(xiàn)有了AI，請(qǐng)嘗試使用AI輔助相應(yīng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。

提示詞：

我是一名數(shù)據(jù)分析師，經(jīng)常使用python做數(shù)據(jù)整合、清理、可視化、時(shí)間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘的問題。

背景描述：本文件夾目錄下有一個(gè)“信用卡消費(fèi)額_含節(jié)日.xlsx”文件。

任務(wù)：

• 1. 讀入數(shù)據(jù)，判斷那個(gè)變量是時(shí)期變量，那個(gè)變量是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)按照時(shí)間進(jìn)行可視化展現(xiàn)；
• 2. 數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)中有可能有噪音或缺失值；如果是缺失值則使用移動(dòng)平均的填補(bǔ)方法；如果是噪音，則把該數(shù)據(jù)點(diǎn)先刪去，再使用移動(dòng)平均的填補(bǔ)方法；
• 3. 判斷該數(shù)據(jù)有沒有季節(jié)效應(yīng)，如果有，可以使用SARIMA或LSTM算法建模，只需要使用一個(gè)算法建模即可；
• 4. 使用模型做未來一個(gè)月的數(shù)據(jù)預(yù)測，保存在“pred.xlsx”中，并做圖展示。

執(zhí)行結(jié)果

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