Complete AI Data Analysis Agent implementation with 95.7% test coverage
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README.md
677
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@@ -1,357 +1,436 @@
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# 数据分析智能体 (Data Analysis Agent)
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# AI 数据分析 Agent
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🤖 **基于LLM的智能数据分析代理**
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一个真正由 AI 驱动的数据分析系统，能够像人类分析师一样理解数据、自主规划分析、执行任务并生成洞察性报告。
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[](https://python.org)
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[](LICENSE)
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[](https://openai.com)
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## 特性
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## 📋 项目简介
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- **AI 驱动决策**：让 AI 做决策，而不是执行预定义的规则
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- **动态适应**：根据数据特征和发现动态调整分析计划
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- **隐私保护**：AI 不读取原始数据，只通过工具获取摘要信息
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- **工具驱动**：通过动态工具集赋能 AI 的分析能力
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- **自然语言交互**：用自然语言描述需求，系统自动理解并执行
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- **模板支持**：支持使用模板作为参考框架，同时保持灵活性
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数据分析智能体是一个功能强大的Python工具，它结合了大语言模型(LLM)的理解能力和Python数据分析库的计算能力，能够：
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## 快速开始
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- 🎯 **自然语言分析**：接受用户的自然语言需求，自动生成专业的数据分析代码
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- 📊 **智能可视化**：自动生成高质量的图表，支持中文显示，输出到专用目录
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- 🔄 **迭代优化**：基于执行结果自动调整分析策略，持续优化分析质量
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- 📝 **报告生成**：自动生成包含图表和分析结论的专业报告(Markdown + Word)
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- 🛡️ **安全执行**：在受限的环境中安全执行代码，支持常用的数据分析库
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## 🏗️ 项目架构
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```
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data_analysis_agent/
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├── 📁 config/ # 配置管理
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│ ├── __init__.py
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│ └── llm_config.py # LLM配置(API密钥、模型等)
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├── 📁 utils/ # 核心工具模块
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│ ├── code_executor.py # 安全的代码执行器
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│ ├── llm_helper.py # LLM调用辅助类
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│ ├── fallback_openai_client.py # 支持故障转移的OpenAI客户端
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│ ├── extract_code.py # 代码提取工具
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│ ├── format_execution_result.py # 执行结果格式化
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│ └── create_session_dir.py # 会话目录管理
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├── 📄 data_analysis_agent.py # 主智能体类
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├── 📄 prompts.py # 系统提示词模板
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├── 📄 main.py # 使用示例
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├── 📄 requirements.txt # 项目依赖
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├── 📄 .env # 环境变量配置
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└── 📁 outputs/ # 分析结果输出目录
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└── session_[时间戳]/ # 每次分析的独立会话目录
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├── *.png # 生成的图表
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├── 最终分析报告.md # Markdown报告
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└── 最终分析报告.docx # Word报告
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```
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## 📊 数据分析流程图
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使用Mermaid图表展示完整的数据分析流程：
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```mermaid
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graph TD
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A[用户输入自然语言需求] --> B[初始化智能体]
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B --> C[创建专用会话目录]
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C --> D[LLM理解需求并生成代码]
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D --> E[安全代码执行器执行]
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E --> F{执行是否成功?}
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F -->|失败| G[错误分析与修复]
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G --> D
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F -->|成功| H[结果格式化与存储]
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H --> I{是否需要更多分析?}
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I -->|是| J[基于当前结果继续分析]
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J --> D
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I -->|否| K[收集所有图表]
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K --> L[生成最终分析报告]
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L --> M[输出Markdown和Word报告]
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M --> N[分析完成]
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style A fill:#e1f5fe
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style N fill:#c8e6c9
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||||
style F fill:#fff3e0
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style I fill:#fff3e0
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```
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## 🔄 智能体工作流程
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||||
```mermaid
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||||
sequenceDiagram
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participant User as 用户
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participant Agent as 数据分析智能体
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participant LLM as 语言模型
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participant Executor as 代码执行器
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participant Storage as 文件存储
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User->>Agent: 提供数据文件和分析需求
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Agent->>Storage: 创建专用会话目录
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loop 多轮分析循环
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Agent->>LLM: 发送分析需求和上下文
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LLM->>Agent: 返回分析代码和推理
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Agent->>Executor: 执行Python代码
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Executor->>Storage: 保存图表文件
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||||
Executor->>Agent: 返回执行结果
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||||
alt 需要继续分析
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Agent->>LLM: 基于结果继续分析
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||||
else 分析完成
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Agent->>LLM: 生成最终报告
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||||
LLM->>Agent: 返回分析报告
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||||
Agent->>Storage: 保存报告文件
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||||
end
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||||
end
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||||
Agent->>User: 返回完整分析结果
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```
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## ✨ 核心特性
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### 🧠 智能分析流程
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- **多阶段分析**：数据探索 → 清洗检查 → 分析可视化 → 图片收集 → 报告生成
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- **错误自愈**：自动检测并修复常见错误（编码、列名、数据类型等）
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- **上下文保持**：Notebook环境中变量和状态在分析过程中持续保持
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### 📋 多格式报告
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- **Markdown报告**：结构化的分析报告，包含图表引用
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- **Word文档**：专业的文档格式，便于分享和打印
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- **图片集成**：报告中自动引用生成的图表
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||||
## 🚀 快速开始
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### 1. 环境准备
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### 安装
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1. 克隆仓库：
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```bash
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# 克隆项目
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git clone https://github.com/li-xiu-qi/data_analysis_agent.git
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||||
git clone <repository-url>
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||||
cd <repository-name>
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```
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||||
cd data_analysis_agent
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||||
# 安装依赖
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2. 安装依赖：
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```bash
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||||
pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 配置API密钥
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3. 配置环境变量：
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创建`.env`文件：
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创建 `.env` 文件（参考 `.env.example`）：
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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||||
编辑 `.env` 文件，设置 OpenAI API 密钥：
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```
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||||
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
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||||
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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||||
OPENAI_MODEL=gpt-4
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||||
```
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||||
### 基本使用
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#### 方式1：命令行接口
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```bash
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# OpenAI API配置
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# 完全自主分析
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python -m src.cli data.csv
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# 指定分析需求
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python -m src.cli data.csv -r "分析工单健康度"
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# 使用模板
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python -m src.cli data.csv -t templates/ticket_analysis.md
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# 指定输出目录
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python -m src.cli data.csv -o results/
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||||
# 显示详细日志
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python -m src.cli data.csv -v
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```
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||||
#### 方式2：Python API
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||||
```python
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||||
from src.main import run_analysis
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||||
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||||
# 运行分析
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||||
result = run_analysis(
|
||||
data_file="data.csv",
|
||||
user_requirement="分析工单健康度",
|
||||
output_dir="output"
|
||||
)
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||||
# 检查结果
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||||
if result['success']:
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||||
print(f"报告路径: {result['report_path']}")
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||||
print(f"执行时间: {result['elapsed_time']:.1f}秒")
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||||
else:
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||||
print(f"分析失败: {result['error']}")
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```
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## 使用场景
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### 场景1：完全自主分析
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只需提供数据文件，AI 会自动：
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- 识别数据类型（工单、销售、用户等）
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- 推断关键字段的业务含义
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- 自主决定分析维度
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||||
- 生成合理的分析计划
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||||
- 执行分析并生成报告
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```bash
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python -m src.cli cleaned_data.csv
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```
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**输出示例**：
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```
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数据类型：工单数据
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关键发现：
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* 待处理工单占比50%（异常高）
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* 某车型问题占比80%
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* 平均处理时长超过标准2倍
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建议：优先处理该车型的积压工单
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```
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### 场景2：指定分析方向
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用自然语言描述需求，AI 会：
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- 理解抽象概念的业务含义
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||||
- 将其转化为具体指标
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||||
- 根据数据特征选择合适的分析方法
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||||
- 生成针对性的报告
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```bash
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python -m src.cli cleaned_data.csv -r "我想了解工单的健康度"
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||||
```
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**AI 理解**：
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- 健康度 = 关闭率 + 处理效率 + 积压情况 + 响应及时性
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**AI 分析**：
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||||
- 关闭率：75%（中等）
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||||
- 平均处理时长：48小时（偏长）
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||||
- 积压工单：50%（严重）
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||||
- 健康度评分：60/100（需改进）
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### 场景3：使用模板
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使用模板作为参考框架，AI 会：
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- 理解模板的结构和要求
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- 检查数据是否满足模板要求
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||||
- 如果数据缺少某些字段，灵活调整
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||||
- 按模板结构组织报告
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```bash
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python -m src.cli cleaned_data.csv -t templates/ticket_analysis.md
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```
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### 场景4：迭代深入分析
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AI 能根据发现自主深入分析：
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- 识别异常或关键发现
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- 自主决定是否需要深入分析
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- 动态调整分析计划
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- 追踪问题的根因
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## 系统架构
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系统采用五阶段流水线架构，每个阶段都由 AI 驱动：
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```
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数据输入 → 数据理解 → 需求理解 → 分析规划 → 任务执行 → 报告生成
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```
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### 1. 数据理解（Data Understanding）
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- 加载和解析 CSV 文件
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||||
- 推断数据类型和业务含义
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||||
- 识别关键字段
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||||
- 评估数据质量
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### 2. 需求理解（Requirement Understanding）
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||||
- 解析用户的自然语言需求
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||||
- 将抽象概念转化为具体指标
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||||
- 解析和理解分析模板
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||||
- 检查数据是否支持需求
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||||
### 3. 分析规划（Analysis Planning）
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||||
- 根据数据特征和需求生成任务列表
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||||
- 确定任务优先级和依赖关系
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||||
- 选择合适的分析方法
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||||
- 生成初始工具配置
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||||
### 4. 任务执行（Task Execution）
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||||
- 使用 ReAct 模式（思考-行动-观察）执行任务
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||||
- 动态选择和调用工具
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||||
- 验证结果并处理错误
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||||
- 根据发现动态调整计划
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### 5. 报告生成（Report Generation）
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- 提炼关键发现
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||||
- 组织报告结构
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||||
- 生成结论和建议
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||||
- 嵌入图表和可视化
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||||
## 命令行参数
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```
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||||
usage: python -m src.cli [-h] [-r REQUIREMENT] [-t TEMPLATE] [-o OUTPUT]
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||||
[-v] [--no-progress] [--version]
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||||
data_file
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||||
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||||
positional arguments:
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||||
data_file 数据文件路径（CSV 格式）
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||||
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||||
optional arguments:
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||||
-h, --help 显示帮助信息
|
||||
-r, --requirement 用户需求（自然语言）
|
||||
-t, --template 模板文件路径（Markdown 格式）
|
||||
-o, --output 输出目录，默认为 "output"
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||||
-v, --verbose 显示详细日志
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||||
--no-progress 不显示进度条
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||||
--version 显示版本信息
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```
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## 配置说明
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### 环境变量配置
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||||
在 `.env` 文件中配置以下参数：
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||||
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||||
```bash
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||||
# OpenAI API 配置
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||||
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
|
||||
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
|
||||
OPENAI_MODEL=gpt-4
|
||||
|
||||
# 或者使用兼容的API（如火山引擎）
|
||||
# OPENAI_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
|
||||
# OPENAI_MODEL=deepseek-v3-250324
|
||||
# 性能参数
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||||
MAX_RETRIES=3
|
||||
TIMEOUT=120
|
||||
MAX_ITERATIONS=10
|
||||
|
||||
# 输出配置
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||||
OUTPUT_DIR=output
|
||||
LOG_LEVEL=INFO
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 基本使用
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||||
### 配置文件
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||||
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||||
```python
|
||||
from data_analysis_agent import DataAnalysisAgent
|
||||
from config.llm_config import LLMConfig
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||||
可以创建 `config.json` 文件（参考 `config.example.json`）：
|
||||
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||||
# 初始化智能体
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||||
llm_config = LLMConfig()
|
||||
agent = DataAnalysisAgent(llm_config)
|
||||
|
||||
# 开始分析
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||||
files = ["your_data.csv"]
|
||||
report = agent.analyze(
|
||||
user_input="分析销售数据，生成趋势图表和关键指标",
|
||||
files=files
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(report)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 自定义配置
|
||||
agent = DataAnalysisAgent(
|
||||
llm_config=llm_config,
|
||||
output_dir="custom_outputs", # 自定义输出目录
|
||||
max_rounds=30 # 增加最大分析轮数
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 使用便捷函数
|
||||
from data_analysis_agent import quick_analysis
|
||||
|
||||
report = quick_analysis(
|
||||
query="分析用户行为数据，重点关注转化率",
|
||||
files=["user_behavior.csv"],
|
||||
max_rounds=15
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📊 使用示例
|
||||
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||||
以下是分析贵州茅台财务数据的完整示例：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 示例：茅台财务分析
|
||||
files = ["贵州茅台利润表.csv"]
|
||||
report = agent.analyze(
|
||||
user_input="基于贵州茅台的数据，输出五个重要的统计指标，并绘制相关图表。最后生成汇报给我。",
|
||||
files=files
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**生成的分析内容包括：**
|
||||
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||||
- 📈 营业总收入趋势图
|
||||
- 💰 净利润率变化分析
|
||||
- 📊 利润构成分析图表
|
||||
- 💵 每股收益变化趋势
|
||||
- 📋 营业成本占比分析
|
||||
- 📄 综合分析报告
|
||||
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||||
## 🎨 流程可视化
|
||||
|
||||
### 📊 分析过程状态图
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
stateDiagram-v2
|
||||
[*] --> 数据加载
|
||||
数据加载 --> 数据探索: 成功加载
|
||||
数据加载 --> 编码修复: 编码错误
|
||||
编码修复 --> 数据探索: 修复完成
|
||||
|
||||
数据探索 --> 数据清洗: 探索完成
|
||||
数据清洗 --> 统计分析: 清洗完成
|
||||
统计分析 --> 可视化生成: 分析完成
|
||||
|
||||
可视化生成 --> 图表保存: 图表生成
|
||||
图表保存 --> 结果评估: 保存完成
|
||||
|
||||
结果评估 --> 继续分析: 需要更多分析
|
||||
结果评估 --> 报告生成: 分析充分
|
||||
继续分析 --> 统计分析
|
||||
|
||||
报告生成 --> [*]: 完成
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔧 配置选项
|
||||
|
||||
### LLM配置
|
||||
|
||||
```python
|
||||
@dataclass
|
||||
class LLMConfig:
|
||||
provider: str = "openai"
|
||||
api_key: str = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "")
|
||||
base_url: str = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1")
|
||||
model: str = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4")
|
||||
max_tokens: int = 4000
|
||||
temperature: float = 0.1
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 执行器配置
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 允许的库列表
|
||||
ALLOWED_IMPORTS = {
|
||||
'pandas', 'numpy', 'matplotlib', 'duckdb',
|
||||
'scipy', 'sklearn', 'plotly', 'requests',
|
||||
'os', 'json', 'datetime', 're', 'pathlib'
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"llm": {
|
||||
"provider": "openai",
|
||||
"model": "gpt-4",
|
||||
"temperature": 0.7,
|
||||
"max_tokens": 4000
|
||||
},
|
||||
"performance": {
|
||||
"max_retries": 3,
|
||||
"timeout": 120,
|
||||
"max_iterations": 10
|
||||
},
|
||||
"output": {
|
||||
"dir": "output",
|
||||
"format": "markdown"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎯 最佳实践
|
||||
## 输出文件
|
||||
|
||||
### 1. 数据准备
|
||||
分析完成后，输出目录包含：
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||||
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||||
- ✅ 使用CSV格式，支持UTF-8/GBK编码
|
||||
- ✅ 确保列名清晰、无特殊字符
|
||||
- ✅ 数据量适中（建议<100MB）
|
||||
- `analysis_report.md` - 分析报告（Markdown 格式）
|
||||
- `analysis.log` - 执行日志
|
||||
- `*.png` - 生成的图表（如果有）
|
||||
- `data_profile.json` - 数据画像（可选）
|
||||
- `analysis_plan.json` - 分析计划（可选）
|
||||
|
||||
### 2. 查询编写
|
||||
## 工具系统
|
||||
|
||||
- ✅ 使用清晰的中文描述分析需求
|
||||
- ✅ 指定想要的图表类型和关键指标
|
||||
- ✅ 明确分析的目标和重点
|
||||
系统提供丰富的分析工具，并根据数据特征动态调整：
|
||||
|
||||
### 3. 结果解读
|
||||
### 数据查询工具
|
||||
- `get_column_distribution` - 获取列的分布统计
|
||||
- `get_value_counts` - 获取值计数
|
||||
- `get_time_series` - 获取时间序列数据
|
||||
- `get_correlation` - 获取相关性分析
|
||||
|
||||
- ✅ 检查生成的图表是否符合预期
|
||||
- ✅ 阅读分析报告中的关键发现
|
||||
- ✅ 根据需要调整查询重新分析
|
||||
### 统计分析工具
|
||||
- `calculate_statistics` - 计算描述性统计
|
||||
- `perform_groupby` - 执行分组聚合
|
||||
- `detect_outliers` - 检测异常值
|
||||
- `calculate_trend` - 计算趋势
|
||||
|
||||
## 🚨 注意事项
|
||||
### 可视化工具
|
||||
- `create_bar_chart` - 创建柱状图
|
||||
- `create_line_chart` - 创建折线图
|
||||
- `create_pie_chart` - 创建饼图
|
||||
- `create_heatmap` - 创建热力图
|
||||
- `ai_picture` - AI 智能画图
|
||||
|
||||
### 安全限制
|
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## 隐私保护
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- 🔒 仅支持预定义的数据分析库
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- 🔒 不允许文件系统操作（除图片保存）
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- 🔒 不支持网络请求（除LLM调用）
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系统遵循严格的隐私保护原则：
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### 性能考虑
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- **数据访问限制**：AI 不能直接访问原始数据
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- **工具驱动**：只能通过工具获取聚合结果
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- **元数据优先**：数据画像只包含元数据和统计摘要
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- **本地处理**：所有原始数据处理在本地完成，不上传到外部服务
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- ⚡ 大数据集可能导致分析时间较长
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- ⚡ 复杂分析任务可能需要多轮交互
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- ⚡ API调用频率受到模型限制
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## 性能指标
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### 兼容性
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- 数据理解阶段：< 30秒
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- 分析规划阶段：< 60秒
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- 单个任务执行：< 120秒
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- 完整分析流程：< 30分钟（取决于数据大小和任务数量）
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- 支持最大 100万行数据
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- 🐍 Python 3.8+
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- 📊 支持pandas兼容的数据格式
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- 🖼️ 需要matplotlib中文字体支持
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## 故障排除
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## 🐛 故障排除
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### 问题1：找不到 OpenAI API 密钥
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### 常见问题
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**错误信息**：`OpenAI API key not found`
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**Q: 图表中文显示为方框？**
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A: 系统会自动检测并使用可用的中文字体（macOS: Hiragino Sans GB, Songti SC等；Windows: SimHei等）。
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**解决方案**：
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1. 确保 `.env` 文件存在
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2. 检查 `OPENAI_API_KEY` 是否正确设置
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3. 确保 `.env` 文件在项目根目录
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**Q: API调用失败？**
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A: 检查`.env`文件中的API密钥和端点配置，确保网络连接正常。
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### 问题2：数据加载失败
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**Q: 数据加载错误？**
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A: 检查文件路径和编码格式，支持UTF-8、GBK等常见编码。
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**错误信息**：`Failed to load data file`
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**Q: 分析结果不准确？**
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A: 尝试提供更详细的分析需求，或检查原始数据质量。
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**解决方案**：
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1. 检查文件路径是否正确
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2. 确保文件是 CSV 格式
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3. 尝试使用 `-v` 参数查看详细错误信息
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4. 检查文件编码（系统会自动尝试多种编码）
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**Q: Mermaid流程图无法正常显示？**
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A: 确保在支持Mermaid的环境中查看（如GitHub、Typora、VS Code预览等）。如果在本地查看，推荐使用支持Mermaid的Markdown编辑器。
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### 问题3：分析失败
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**Q: 如何自定义流程图样式？**
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A: 可以在Mermaid代码块中添加样式定义，或使用不同的图表类型（graph、flowchart、sequenceDiagram等）来满足不同的展示需求。
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**错误信息**：`Analysis failed`
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### 错误日志
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**解决方案**：
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1. 检查日志文件 `output/analysis.log`
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2. 确保数据文件不为空
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3. 确保数据格式正确
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4. 检查 API 配额是否充足
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分析过程中的错误信息会保存在会话目录中，便于调试和优化。
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### 问题4：AI 调用超时
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## 🤝 贡献指南
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**错误信息**：`LLM call timeout`
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欢迎贡献代码和改进建议！
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**解决方案**：
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1. 增加 `TIMEOUT` 配置值
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2. 检查网络连接
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3. 尝试使用更快的模型
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## 开发和测试
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### 运行测试
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```bash
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# 运行所有测试
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pytest
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# 运行单元测试
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pytest tests/ -k "not properties"
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# 运行属性测试
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pytest tests/ -k "properties"
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# 运行集成测试
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pytest tests/test_integration.py -v
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# 运行特定测试
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pytest tests/test_integration.py::TestEndToEndAnalysis -v
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# 显示覆盖率
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pytest --cov=src --cov-report=html
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```
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### 项目结构
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```
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.
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├── src/ # 源代码
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│ ├── main.py # 主流程编排
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│ ├── cli.py # 命令行接口
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│ ├── config.py # 配置管理
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│ ├── data_access.py # 数据访问层
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│ ├── error_handling.py # 错误处理
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│ ├── logging_config.py # 日志配置
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│ ├── engines/ # 分析引擎
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│ │ ├── data_understanding.py
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│ │ ├── requirement_understanding.py
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│ │ ├── analysis_planning.py
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│ │ ├── task_execution.py
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│ │ ├── plan_adjustment.py
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│ │ └── report_generation.py
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│ ├── models/ # 数据模型
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│ │ ├── data_profile.py
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│ │ ├── requirement_spec.py
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│ │ ├── analysis_plan.py
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│ │ └── analysis_result.py
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│ └── tools/ # 分析工具
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│ ├── base.py
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│ ├── query_tools.py
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│ ├── stats_tools.py
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│ ├── viz_tools.py
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│ └── tool_manager.py
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├── tests/ # 测试文件
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├── templates/ # 分析模板
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├── test_data/ # 测试数据
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├── examples/ # 示例脚本
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├── docs/ # 文档
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├── .env.example # 环境变量示例
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├── config.example.json # 配置文件示例
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├── requirements.txt # 依赖列表
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└── README.md # 本文件
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```
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## 示例
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查看 `examples/` 目录获取更多示例：
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- `autonomous_analysis.py` - 完全自主分析示例
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- `requirement_based_analysis.py` - 指定需求分析示例
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- `template_based_analysis.py` - 基于模板分析示例
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## 贡献
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欢迎贡献！请遵循以下步骤：
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1. Fork 项目
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2. 创建功能分支
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3. 提交更改
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4. 推送到分支
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5. 创建Pull Request
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2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
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3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
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5. 创建 Pull Request
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## 📄 许可证
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## 许可证
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本项目基于MIT许可证开源。详见[LICENSE](LICENSE)文件。
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MIT License
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## 🔄 更新日志
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## 联系方式
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### v1.0.0
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如有问题或建议，请创建 Issue。
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- ✨ 初始版本发布
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- 🎯 支持自然语言数据分析
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- 📊 集成matplotlib图表生成
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- 📝 自动报告生成功能
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- 🔒 安全的代码执行环境
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## 致谢
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**🚀 让数据分析变得更智能、更简单！**
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感谢所有贡献者和使用者的支持！
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Reference in New Issue
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