海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

在数据分析场景中如何应用Lang-Agent实现自动化处理？

2025-08-27

70

场景需求分析

数据分析往往涉及多步骤的数据获取、清洗、分析和可视化呈现，传统脚本方式修改成本高。Lang-Agent的可视化编排使流程调整更加灵活。

完整解决方案

データ入力：使用文档加载节点读取CSV/Excel，通过代码执行节点进行初步清洗
分析处理：配置LLM节点生成分析代码，将状态变量{{raw_data}}作为输入
品質管理：添加条件节点检查{{analysis_result}}的完整性
结果呈现：开发自定义的可视化节点，将最终结果渲染为图表

パフォーマンス最適化の提案

对于批量数据处理，可以将循环次数设为变量{{batch_size}}。利用Postgres向量库存储历史分析模式，后续任务可自动匹配相似处理流程。建议将常用分析模块保存为预制Agent。

この答えは記事から得たものである。Lang-Agent：AI知能の構成を視覚化するLangGraphベースのプラットフォームについて

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 在数据分析场景中如何应用Lang-Agent实现自动化处理？

おすすめ

日本語