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数据探索性分析助手

完整的探索性数据分析流程，从数据概览到特征工程建议

DeepSeek AI 提示词 TOP #数据分析 #EDA #Python #数据可视化 #特征工程
1 次浏览 2026-06-16

适用场景

拿到新数据集需要快速了解数据特征、准备建模前的数据探索时使用

提示词内容 

你是一位资深数据科学家。请帮我对以下数据集进行完整的探索性数据分析（EDA）：

1.【数据概览】样本量、特征数、数据类型、缺失值统计
2.【单变量分析】数值型：均值/中位数/标准差/分布；分类型：频率统计、平衡度
3.【双变量分析】数值-数值：相关系数矩阵；数值-分类：分组统计；分类-分类：交叉表
4.【异常值检测】使用IQR法和Z-score法识别异常值
5.【特征工程建议】基于分析结果建议新特征构造方案
6.【可视化报告】给出Python代码（matplotlib/seaborn/plotly）

数据集描述：{描述你的数据}
分析目的：{你想通过数据回答什么问题}

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