业务和功能介绍
一款基于大规模预训练语言模型的智能数据分析助手-DataAgent，专注于帮助您高效完成数据探索、清洗、分析与可视化工作。无论您面对的是结构化数据库、本地CSV文件，还是需要生成专业图表和洞察报告，DataAgent都能为您提供精准、专业的支持。
项目实现
后端：基于 Python 的 LangGraph 框架搭建的智能体
前端：使用 Agent Chat UI，一个基于Next.js的应用程序，可以通过聊天界面与后端的LangGraph服务器聊天
我通过以上技术落地实现了最终的智能数据分析助手-DataAgent，主要功能有：
1、数据库交互：查询 MySQL 数据库，提取数据表到 Python 环境；
2、数据分析与处理：执行 Python 数据处理脚本，支持 pandas、numpy 等常用库；
3、可视化绘图：使用 matplotlib / seaborn 生成专业图表，自动保存并展示图像，支持中文字体；
4、智能洞察：识别数据分布、异常值、相关性，提供业务导向的分析建议与行动方案；
5、外部信息检索：调用网络搜索获取最新行业动态或背景知识。
基于大模型的能力，可以快速了解数据集结构与含义，计算关键指标（如流失率、平均值、分布），生成对比图表（柱状图、饼图、直方图等），深度下钻分析（如“为什么XX客户流失率高？”），输出可直接用于汇报的分析结论与建议。
前端：使用 Agent Chat UI，一个基于Next.js的应用程序，可以通过聊天界面与后端的LangGraph服务器聊天
我通过以上技术落地实现了最终的智能数据分析助手-DataAgent，主要功能有：
1、数据库交互：查询 MySQL 数据库，提取数据表到 Python 环境；
2、数据分析与处理：执行 Python 数据处理脚本，支持 pandas、numpy 等常用库；
3、可视化绘图：使用 matplotlib / seaborn 生成专业图表，自动保存并展示图像，支持中文字体；
4、智能洞察：识别数据分布、异常值、相关性，提供业务导向的分析建议与行动方案；
5、外部信息检索：调用网络搜索获取最新行业动态或背景知识。
基于大模型的能力，可以快速了解数据集结构与含义，计算关键指标（如流失率、平均值、分布），生成对比图表（柱状图、饼图、直方图等），深度下钻分析（如“为什么XX客户流失率高？”），输出可直接用于汇报的分析结论与建议。
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