AiPy ist besonders für die folgenden vier Arten von Datenverarbeitungsszenarien geeignet:
Analyse von Unternehmensdaten
- Schnelles Bereinigen von Ausreißern aus Verkaufsdatensätzen
- Automatisierte Berechnung von Schlüsselindikatoren für Jahresabschlüsse
- Visualisierung der vierteljährlichen Leistungstrends generieren
Wissenschaftliche Datenverarbeitung
- Konvertierung experimenteller Datenformate (z. B. JSON nach CSV)
- Batch-Berechnung von statistischen Eigenwerten
- Vergleichende Analyse von mehreren Datensätzen
automatisierte Büroarbeit
- Zusammenführen von Daten aus mehreren Excel-Dateien
- Automatische Extraktion von Daten aus E-Mail-Anhängen
- Regelmäßige Erstellung von Berichten in Standardformaten
Verwaltung persönlicher Daten
- Disaggregierte Statistiken über den Verbrauch der Haushalte
- Trendanalyse von Fitnessdaten
- Automatisierte Planung der Reiseroute
Durch die Interaktion mit natürlicher Sprache können Laien Aufgaben erledigen, die sonst eine Python-Programmierung erfordern würden, was die Effizienz erheblich steigert. Zum Beispiel kann ein Vertriebsmitarbeiter direkt eingeben统计各区域销售额TOP3产品Erhalten Sie die Analyseergebnisse.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAiPy: Automatisierung der Ausführung von Python-Code für die DatenanalyseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind einige spezifische Anwendungsszenarien für AiPy in der Datenverarbeitung?
