Complete AI Data Analysis Agent implementation with 95.7% test coverage
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195
examples/README.md
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195
examples/README.md
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@@ -0,0 +1,195 @@
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# 示例脚本说明
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本目录包含三种分析模式的示例脚本，展示了如何使用真正的 AI 数据分析 Agent。
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## 示例列表
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### 1. 完全自主分析 (autonomous_analysis.py)
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**场景**：让 AI 完全自主地分析数据，无需任何人工指导。
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**特点**：
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- 无需指定分析需求
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- 无需提供分析模板
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- AI 自动识别数据类型
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- AI 自主决定分析维度
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- AI 动态生成分析计划
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**使用方法**：
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```bash
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# 方法1：直接运行脚本
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python examples/autonomous_analysis.py
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||||
# 方法2：使用命令行
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python -m src.main --data test_data/ticket_sample.csv --output output/autonomous
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```
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**适用场景**：
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- 快速了解新数据集
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- 探索性数据分析
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- 不确定分析方向时
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### 2. 指定需求分析 (requirement_based_analysis.py)
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**场景**：指定分析需求，让 AI 进行针对性分析。
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**特点**：
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- 支持自然语言需求描述
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- AI 理解抽象概念（如"健康度"）
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- AI 将需求转化为具体指标
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- 生成针对性的分析报告
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**使用方法**：
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```bash
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# 方法1：直接运行脚本
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python examples/requirement_based_analysis.py
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# 方法2：使用命令行
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python -m src.main \
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--data test_data/ticket_sample.csv \
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--requirement "分析工单健康度" \
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--output output/requirement
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```
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**示例需求**：
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- "我想了解工单的健康度"
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- "分析销售趋势和区域表现"
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- "识别流失风险用户"
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- "找出系统性能瓶颈"
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**适用场景**：
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- 有明确分析目标
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- 需要针对性洞察
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- 业务问题导向的分析
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### 3. 基于模板分析 (template_based_analysis.py)
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**场景**：使用分析模板作为参考框架，保持报告结构一致性。
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**特点**：
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- 使用预定义的报告模板
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- AI 理解模板结构和要求
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- 数据不满足时灵活调整
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- 说明跳过的分析及原因
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**使用方法**：
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```bash
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# 方法1：直接运行脚本
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python examples/template_based_analysis.py
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||||
# 方法2：使用命令行
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python -m src.main \
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||||
--data test_data/ticket_sample.csv \
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--template templates/ticket_analysis.md \
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--output output/template
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```
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**可用模板**：
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||||
- `templates/ticket_analysis.md` - 工单分析模板
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- `templates/problem_analysis.md` - 问题分析模板
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- `templates/data_analysis.md` - 通用数据分析模板
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**适用场景**：
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- 需要标准化报告格式
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- 定期生成相同结构的报告
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- 团队协作需要统一格式
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## 组合使用
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你也可以同时使用模板和需求：
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```bash
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python -m src.main \
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--data test_data/ticket_sample.csv \
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||||
--template templates/ticket_analysis.md \
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--requirement "重点关注车门模块的远程控制问题" \
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||||
--output output/combined
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```
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这样可以：
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- 使用模板提供报告结构
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- 使用需求指定分析重点
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- AI 在模板框架下进行深入分析
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## 测试数据
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示例脚本使用 `test_data/` 目录下的测试数据：
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- `ticket_sample.csv` - 工单数据（20条记录）
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- `sales_sample.csv` - 销售数据（25条记录）
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- `user_sample.csv` - 用户数据（20条记录）
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- `anomaly_sample.csv` - 包含异常的数据（25条记录）
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## 输出结果
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分析结果会保存在指定的输出目录中：
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```
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output/
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├── autonomous/ # 自主分析结果
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│ ├── report.md # 分析报告
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│ └── charts/ # 生成的图表
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├── requirement/ # 需求分析结果
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│ ├── report.md
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│ └── charts/
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└── template/ # 模板分析结果
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├── report.md
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||||
└── charts/
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```
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## 运行所有示例
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如果你想运行所有示例，可以使用以下命令：
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```bash
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# 完全自主分析
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python examples/autonomous_analysis.py
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# 指定需求分析
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||||
python examples/requirement_based_analysis.py
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# 基于模板分析
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||||
python examples/template_based_analysis.py
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```
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## 自定义示例
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你可以修改示例脚本中的参数来测试不同的场景：
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```python
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# 修改数据文件
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data_file = "your_data.csv"
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# 修改需求
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user_requirement = "你的分析需求"
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# 修改模板
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template_file = "your_template.md"
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||||
# 修改输出目录
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||||
output_dir = "your_output_dir"
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```
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## 注意事项
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1. **环境配置**：确保已配置 `.env` 文件中的 LLM API 密钥
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2. **数据格式**：数据文件应为 CSV 格式，支持 UTF-8 和 GBK 编码
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3. **输出目录**：输出目录会自动创建，无需手动创建
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||||
4. **日志查看**：运行时会显示详细的分析过程日志
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## 故障排除
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如果遇到问题，请检查：
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1. Python 版本是否为 3.8+
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2. 是否安装了所有依赖：`pip install -r requirements.txt`
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||||
3. 是否配置了 `.env` 文件
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||||
4. 数据文件路径是否正确
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||||
5. 是否有足够的磁盘空间保存输出
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## 更多信息
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- 查看主 README：`README_MAIN.md`
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- 查看配置指南：`docs/configuration_guide.md`
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||||
- 查看需求文档：`.kiro/specs/true-ai-agent/requirements.md`
|
||||
- 查看设计文档：`.kiro/specs/true-ai-agent/design.md`
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||||
82
examples/autonomous_analysis.py
Normal file
82
examples/autonomous_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,82 @@
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||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
完全自主分析示例
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||||
|
||||
这个示例展示了如何让 AI 完全自主地分析数据，无需指定任何需求或模板。
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||||
AI 会自动识别数据类型、推断分析目标、生成分析计划并执行分析。
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||||
使用方法：
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||||
python examples/autonomous_analysis.py
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||||
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||||
或者使用命令行：
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||||
python -m src.main --data test_data/ticket_sample.csv --output output/autonomous
|
||||
"""
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||||
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# 添加项目根目录到路径
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
|
||||
|
||||
from src.main import run_analysis
|
||||
from src.logging_config import setup_logging
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""运行完全自主分析"""
|
||||
# 设置日志
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("完全自主分析示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 配置参数
|
||||
data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
|
||||
output_dir = "output/autonomous"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("分析模式: 完全自主")
|
||||
logger.info("AI 将自动：")
|
||||
logger.info(" 1. 识别数据类型（工单、销售、用户等）")
|
||||
logger.info(" 2. 推断数据的业务含义")
|
||||
logger.info(" 3. 自主决定分析维度和方法")
|
||||
logger.info(" 4. 生成动态分析计划")
|
||||
logger.info(" 5. 执行分析并生成报告")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 运行分析（不指定需求和模板）
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=None, # 无需求，完全自主
|
||||
template_file=None, # 无模板
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 显示报告预览
|
||||
if os.path.exists(report_path):
|
||||
with open(report_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
content = f.read()
|
||||
preview = content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("报告预览:")
|
||||
logger.info("-" * 80)
|
||||
logger.info(preview)
|
||||
logger.info("-" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
162
examples/requirement_based_analysis.py
Normal file
162
examples/requirement_based_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,162 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
指定需求分析示例
|
||||
|
||||
这个示例展示了如何指定分析需求，让 AI 根据需求进行针对性分析。
|
||||
AI 会理解抽象的需求概念（如"健康度"），并将其转化为具体的分析指标。
|
||||
|
||||
使用方法：
|
||||
python examples/requirement_based_analysis.py
|
||||
|
||||
或者使用命令行：
|
||||
python -m src.main --data test_data/ticket_sample.csv --requirement "分析工单健康度" --output output/requirement
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# 添加项目根目录到路径
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
|
||||
|
||||
from src.main import run_analysis
|
||||
from src.logging_config import setup_logging
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""运行指定需求分析"""
|
||||
# 设置日志
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("指定需求分析示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 配置参数
|
||||
data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
|
||||
user_requirement = "我想了解工单的健康度，包括关闭率、处理效率、积压情况和响应及时性"
|
||||
output_dir = "output/requirement"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"用户需求: {user_requirement}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("分析模式: 指定需求")
|
||||
logger.info("AI 将：")
|
||||
logger.info(" 1. 理解用户的抽象需求（健康度）")
|
||||
logger.info(" 2. 将需求转化为具体指标")
|
||||
logger.info(" - 关闭率")
|
||||
logger.info(" - 处理效率（平均处理时长）")
|
||||
logger.info(" - 积压情况（待处理工单占比）")
|
||||
logger.info(" - 响应及时性")
|
||||
logger.info(" 3. 生成针对性的分析计划")
|
||||
logger.info(" 4. 执行分析并生成报告")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 运行分析（指定需求）
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=user_requirement,
|
||||
template_file=None,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 显示报告预览
|
||||
if os.path.exists(report_path):
|
||||
with open(report_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
content = f.read()
|
||||
preview = content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("报告预览:")
|
||||
logger.info("-" * 80)
|
||||
logger.info(preview)
|
||||
logger.info("-" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
def example_sales_analysis():
|
||||
"""销售数据分析示例"""
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("销售数据分析示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
data_file = "test_data/sales_sample.csv"
|
||||
user_requirement = "分析销售趋势和区域表现，识别高价值客户和畅销产品"
|
||||
output_dir = "output/sales_analysis"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"用户需求: {user_requirement}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=user_requirement,
|
||||
template_file=None,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
|
||||
def example_user_analysis():
|
||||
"""用户数据分析示例"""
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("用户数据分析示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
data_file = "test_data/user_sample.csv"
|
||||
user_requirement = "分析用户活跃度和订阅情况，识别流失风险用户"
|
||||
output_dir = "output/user_analysis"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"用户需求: {user_requirement}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=user_requirement,
|
||||
template_file=None,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
# 运行主示例
|
||||
main()
|
||||
|
||||
# 取消注释以运行其他示例
|
||||
# example_sales_analysis()
|
||||
# example_user_analysis()
|
||||
212
examples/template_based_analysis.py
Normal file
212
examples/template_based_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,212 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
基于模板分析示例
|
||||
|
||||
这个示例展示了如何使用分析模板作为参考框架。
|
||||
AI 会理解模板的结构和要求，并根据数据特征灵活调整分析内容。
|
||||
|
||||
使用方法：
|
||||
python examples/template_based_analysis.py
|
||||
|
||||
或者使用命令行：
|
||||
python -m src.main --data test_data/ticket_sample.csv --template templates/ticket_analysis.md --output output/template
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# 添加项目根目录到路径
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
|
||||
|
||||
from src.main import run_analysis
|
||||
from src.logging_config import setup_logging
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""运行基于模板的分析"""
|
||||
# 设置日志
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("基于模板分析示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 配置参数
|
||||
data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
|
||||
template_file = "templates/ticket_analysis.md"
|
||||
output_dir = "output/template"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"分析模板: {template_file}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("分析模式: 基于模板")
|
||||
logger.info("AI 将：")
|
||||
logger.info(" 1. 解析模板结构和要求")
|
||||
logger.info(" 2. 检查数据是否满足模板要求")
|
||||
logger.info(" 3. 根据数据特征灵活调整分析内容")
|
||||
logger.info(" 4. 按模板结构组织报告")
|
||||
logger.info(" 5. 说明哪些分析被跳过及原因")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("注意：如果数据缺少某些字段，AI 会智能跳过相关分析")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 运行分析（使用模板）
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=None,
|
||||
template_file=template_file,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 显示报告预览
|
||||
if os.path.exists(report_path):
|
||||
with open(report_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
content = f.read()
|
||||
preview = content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("报告预览:")
|
||||
logger.info("-" * 80)
|
||||
logger.info(preview)
|
||||
logger.info("-" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
def example_problem_analysis():
|
||||
"""问题分析模板示例"""
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("问题分析模板示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
data_file = "test_data/anomaly_sample.csv"
|
||||
template_file = "templates/problem_analysis.md"
|
||||
output_dir = "output/problem_analysis"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"分析模板: {template_file}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("这个示例使用包含异常的数据集，AI 将：")
|
||||
logger.info(" 1. 识别数据中的异常模式")
|
||||
logger.info(" 2. 分析异常的分布和影响")
|
||||
logger.info(" 3. 推断可能的根本原因")
|
||||
logger.info(" 4. 提供解决方案建议")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=None,
|
||||
template_file=template_file,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
|
||||
def example_data_analysis():
|
||||
"""通用数据分析模板示例"""
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("通用数据分析模板示例")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
data_file = "test_data/sales_sample.csv"
|
||||
template_file = "templates/data_analysis.md"
|
||||
output_dir = "output/data_analysis"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"分析模板: {template_file}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("这个示例使用通用数据分析模板，适用于各种数据类型")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=None,
|
||||
template_file=template_file,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
|
||||
def example_combined_analysis():
|
||||
"""组合模式：模板 + 需求"""
|
||||
setup_logging()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("组合模式示例：模板 + 需求")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
|
||||
template_file = "templates/ticket_analysis.md"
|
||||
user_requirement = "重点关注车门模块的远程控制问题，进行深入的根因分析"
|
||||
output_dir = "output/combined_analysis"
|
||||
|
||||
logger.info(f"数据文件: {data_file}")
|
||||
logger.info(f"分析模板: {template_file}")
|
||||
logger.info(f"用户需求: {user_requirement}")
|
||||
logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("这个示例同时使用模板和需求：")
|
||||
logger.info(" - 模板提供报告结构框架")
|
||||
logger.info(" - 需求指定分析重点和深度")
|
||||
logger.info(" - AI 会在模板框架下进行针对性深入分析")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
report_path = run_analysis(
|
||||
data_file=data_file,
|
||||
user_requirement=user_requirement,
|
||||
template_file=template_file,
|
||||
output_dir=output_dir
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
logger.info("分析完成！")
|
||||
logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
|
||||
logger.info("=" * 80)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
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||||
# 运行主示例
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main()
|
||||
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||||
# 取消注释以运行其他示例
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||||
# example_problem_analysis()
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||||
# example_data_analysis()
|
||||
# example_combined_analysis()
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||||
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