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回顾本课掌握技能：在线图表制作大模型分析解读图文数据报告生成。

本文介绍了如何使用Python和Google BigQuery进行电商数据分析，展示了从数据提取到结果可视化的完整流程。在电商数据分析中，数据的可视化帮助我们更快识别业务趋势，未来还可以拓展至更复杂的分析需求，例如客户分层、产品推荐等。

模式识别：如每日增长率分析，提取数据中的隐藏规律。趋势预测：使用简单的时间序列模型预测未来销量趋势。数据可视化：通过图表直观展示分析结果，提高可读性和决策效率。下一步建议数据分析师可以将上述代码应用到自己的数据中，分析实际业务数据。探索更多高级方法，如结合季节性因素进行预测，或者将可视化集成到自动化报告中。通过 OpenAI 的支持，数据分析工作变得更加高效直观，帮助企业和团队更快地做出决策！

#探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, 简称 EDA）是数据分析中不可或缺的环节，帮助分析师快速了解数据的分布、特征和潜在模式。传统的 EDA 通常需要手动编写代码或使用工具完成。现在，通过 OpenAI 的 GPT-4 模型，数据分析师可以快速完成描述性统计、数据可视化和特征工程等任务。本文将通过具体示例，展示如何利用 OpenAI 辅助完成高效的 EDA。假设你有一个包含客户信息的数据集 ，其中包含以下字段：我们希望快速生成该数据集的描述性统计信息。加载数据：使用 Pa

GPT-4强大的自然语言处理能力使其在数据清理工作中表现出色。通过自动化清理重复记录、智能填补缺失值、异常值检测和格式转换等任务，数据分析师能够提高工作效率，减少手动操作的繁琐步骤。只需要提供简单的文本输入，GPT-4就能帮助你完成复杂的数据清理工作，助力数据分析流程的高效进行。如果你是数据分析师，快试试将GPT-4集成到你的数据清理过程中吧，享受更高效、精准的工作方式！

在完成基本分析与可视化后，我们可以利用OpenAI模型（如gpt-3.5-turbo）生成自然语言的智能总结。以下是通过API与OpenAI交互并生成销售数据摘要的代码。import openai # 设置API密钥 openai . api_key = 'your-api-key-here' # 准备要传递给模型的总结内容 summary_prompt = f"""我们有一个电商平台的销售数据，以下是数据的一些摘要：- 总销售额为 {- 总销售数量为 {- 不同产品类别的销售额为： {