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帮助用户直接分析 CSV 数据集，完成统计概览、清洗与检验
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
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请分析这个 CSV 文件，给出字段概览、缺失值统计、异常值提示，并指出最需要清洗的列。
返回数据集结构概览、各列缺失情况、潜在异常问题和清洗建议。
请对该 CSV 中的数值字段做相关性分析，列出相关性最高的变量对，并解释可能的业务含义。
返回相关性结果、重点变量组合，以及面向业务的简要解释。
基于这个 CSV，比较两组样本是否存在显著差异，并选择合适的统计检验方法说明理由。
返回检验方法、统计结果、显著性结论，以及选择该方法的原因。
帮助用户加载多种数据文件、做统计分析并生成可视化图表。
通过自然语言调用统计分析、概率分布与数据处理能力，快速完成数据分析任务
基于CSV数据生成可视化摘要报告，同时避免向模型暴露原始数据。
帮助用户跨平台检索开放数据集，并生成可直接运行的 Colab 入门代码。
帮助用户直接分析本地 CSV 或 Parquet 大数据文件并生成洞察。
用于安全探索和查询 SQLite 与 PostgreSQL 数据库结构与内容