Kouchou AI 项目：实现多字段分析的CSV处理功能优化

Kouchou AI 项目：实现多字段分析的CSV处理功能优化

背景与需求分析

在数据分析应用中，CSV文件作为常见的数据交换格式，其字段结构往往因数据来源不同而存在差异。Kouchou AI项目在实际应用中发现，不同来源的CSV文件中，分析目标字段(如用户评论内容)可能位于不同的列名之下，这给用户带来了额外的数据预处理负担。

技术实现方案

核心功能设计

1. 字段映射机制：系统将引入"target-column"参数，允许用户指定分析的目标字段
2. 默认值处理：当未指定"target-column"时，默认使用"comment"字段进行分析
3. 字段验证：在数据处理前验证指定字段是否存在，并提供友好的错误提示

API接口改进

def analyze_csv(data_source, target_column="comment"):
    """
    增强版CSV分析函数
    
    参数:
        data_source: 数据源路径或文件对象
        target_column: 指定分析的目标字段名，默认为"comment"
    """
    # 实现代码...

用户界面优化

1. 在Web界面中添加字段选择器
2. 提供字段预览功能，帮助用户识别正确的目标字段
3. 保存用户偏好设置，减少重复操作

技术优势

1. 灵活性提升：用户无需预处理CSV文件即可直接分析不同结构的数据
2. 兼容性保障：保持对现有"comment"字段的默认支持，确保向后兼容
3. 用户体验优化：减少数据转换步骤，降低非技术用户的使用门槛

实现考量

1. 性能影响：动态字段选择不会增加额外的计算开销
2. 错误处理：完善的异常处理机制确保在字段不存在时提供明确指引
3. 扩展性：架构设计支持未来可能的多字段分析需求

应用场景

1. 市场调研：直接分析问卷中的开放性问题字段
2. 用户反馈：处理不同来源的反馈数据，无需统一字段名
3. 学术研究：快速分析实验数据中的特定观察指标

这项改进将显著提升Kouchou AI处理多样化数据源的能力，使分析流程更加高效和用户友好。