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【数据分析】利用Python+AI+工作流实现自动化数据分析-全流程讲解

article 2024/11/13 14:38:11

文章目录

- 一、为什么要用AI进行自动化分析？
- 二、AI自动化分析场景
- 三、编写Python脚本
- - 示例1、用flask实现让AI分析数据内容
  - 使用说明：
  - 示例2、用定时任务的方式，定时处理AI数据
  - - 📋 代码说明
- 四、把AI分析的数据，放到AI工作流中做展示
- 五、openAI的key
- 结尾

在信息爆炸的时代，如何快速获取有价值的洞察力成为了各行各业的迫切需求。传统的内容分析方法往往又耗时又费力，并且难以满足快速变化的市场需求。尤其是当内容多变的情况下。难以总结或分析。但是我们可以借用 OpenAI 的强大之处，可以轻松实现自动化内容分析，这样不仅可以提高我们的工作效率，还能获得更深层次的见解。🤖✨

一、为什么要用AI进行自动化分析？

节省时间：自动化分析可以大幅减少人工处理数据的时间，让你将精力集中在更重要的决策上。
提高准确性：AI 模型经过大量数据训练，能够提供更为准确和一致的分析结果，减少人为错误。
获取深层洞察：AI 能够识别文本中的潜在模式和趋势，帮助你发现隐藏在数据背后的重要信息。

二、AI自动化分析场景

AI 的自动化内容分析可以广泛应用于多个领域，包括但不限于：

市场研究：快速分析消费者反馈和市场趋势，帮助企业做出更明智的决策。
内容创作：为博客、社交媒体和营销材料生成创意内容，提高内容生产效率。
学术研究：自动化文献综述和数据分析，帮助研究人员节省时间并提高研究质量。
客户支持：分析客户反馈和支持请求，优化客户服务流程。

三、编写Python脚本

示例1、用flask实现让AI分析数据内容

from flask import Flask, request, jsonify
from openai import OpenAI

app = Flask(__name__)

# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",  # 替换为您的 API 密钥
    base_url="YOUR_BASE_URL"  # 替换为您的 API 基础 URL
)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    # 获取请求中的 JSON 数据
    data = request.get_json()
    user_message = data.get('message')

    # 调用 OpenAI API
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            {'role': 'user', 'content': user_message},  # 用户消息
        ],
        model='gpt-3.5-turbo',  # 使用的模型
        stream=True
    )

    # 收集响应内容
    response_content = ""
    for chunk in response:
        response_content += chunk.choices[0].delta.content

    # 返回响应内容
    return jsonify({'response': response_content})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

使用说明：

安装 Flask 和 OpenAI SDK：
确保您已经安装了 Flask 和 OpenAI SDK。可以通过以下命令安装：
```
pip install Flask openai
```
替换 API 密钥和基础 URL：
在代码中，替换 YOUR_API_KEY 和 YOUR_BASE_URL 为您自己的 OpenAI API 密钥和基础 URL。
运行 Flask 应用：
将上述代码保存为 app.py，然后在终端中运行：
```
python app.py
```
发送请求：
您可以使用 Postman 或 curl 向 http://127.0.0.1:5000/chat 发送 POST 请求，JSON 格式的请求体如下：
```
{
    "message": "鲁迅为什么打周树人？"
}
```
查看响应：
接口会返回一个 JSON 格式的响应，其中包含 OpenAI 的回复。

示例2、用定时任务的方式，定时处理AI数据

下面是使用 Python 的 schedule 库来创建一个定时处理任务，自动请求 OpenAI 的内容分析。以下是完善后的脚本示例：

import time
import schedule
from openai import OpenAI

# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="YOUR_BASE_URL"
)

def fetch_openai_response():
    print("开始请求 OpenAI 的内容分析...")
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"}, # 把要分析的接口数据传到这里面'content': "鲁迅为什么打周树人？"
        ],
        model='gpt-3.5-turbo',
        stream=True
    )

    # 处理响应
    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    print("\n内容分析完成.")

# 定义定时任务，每隔10分钟执行一次
schedule.every(10).minutes.do(fetch_openai_response)

# 主循环，保持脚本运行并执行调度的任务
if __name__ == "__main__":
    print("定时任务已启动. 每10分钟执行一次内容分析.")
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)  # 睡眠1秒，避免占用过多CPU资源

📋 代码说明

依赖库：确保你已经安装了 schedule 库。可以通过以下命令安装：
```
pip install schedule
```
API Key 和 Base URL：请填写你的 OpenAI API 密钥和基础 URL。
定时任务：脚本中使用 schedule.every(10).minutes.do(fetch_openai_response) 设置了一个定时任务，每10分钟调用 fetch_openai_response 函数。
主循环：使用 while True 循环来保持脚本运行，并调用 schedule.run_pending() 来执行所有到期的任务。
输出：每次请求 OpenAI 的内容分析时，都会在控制台输出结果，并在完成后打印一条消息。