如果你对数据分析感兴趣，希望学习更多的方法论，希望听听经验分享，

欢迎移步宝藏公众号「小火龙说数据」，无广告、无软文、纯干货，更多精彩原创文章与你分享！

一、前言

对于从事数据分析的同学来说，应用最新的工具技能来解决日常问题，是十分有必要的。而最近很火的DeepSeek可以在一些「常规+探索」分析场景下，给予一定赋能。这里，分享几个案例，希望可以给到同学们一些启发。

二、场景1：数据清洗（1分钟搞定3小时脏活）

核心痛点：用户行为日志中30%字段缺失，且存在异常值，例如：异常时间戳（如：2999-01-01）。

传统方式：手动写Python逐行排查，耗时易错。

DeepSeek操作

步骤一：输入提示词。

步骤二：生成代码。

# DeepSeek生成代码
df['user_id'].fillna(method='ffill', inplace=True)  
df['device_type'].fillna('未知', inplace=True)  
df = df[df['timestamp'] <= pd.Timestamp.now()]  
df['price'] = df['price'].str.replace('#39;, '').astype(float) 

核心价值：清洗耗时从3小时→1分钟，准确率100%。

三、场景2：分析洞察（5秒定位业务下滑真因）

案例说明：某电商Q2销售额环比下降15%，业务方归咎「流量不足」。

DeepSeek操作

步骤一：上传数据集。包含流量、转化率、客单价等指标。

步骤二：提出问题。“请分析GMV下降的核心因素，并量化贡献度”。

步骤三：输出结果。

核心价值：避免被错误归因，节省1-2天手动拆解时间。

四、场景3：可视化（一句话生成爆款图表）

核心需求：向管理层展示各地区销售占比及趋势。

DeepSeek操作

步骤一：输入指令。

步骤二：输出结果。

Matplotlib/Seaborn代码。

注释版图表解读（如图例位置优化建议）。

可一键导出PPT的矢量图。

五、场景4：预测预警（提前7天预判库存危机）

核心痛点：某快消品SKU周销量波动大，常出现缺货/滞销。

DeepSeek操作

步骤一：选择模型。基于历史数据推荐「Prophet时间序列模型」。

步骤二：自动调参。生成超参数优化范围，例如：changepoint_prior_scale=0.05~0.2。

步骤三：输出结果。

最后，推荐一本数据分析进阶书籍《数据分析实践：专业知识和职场技巧》

侧重案例讲解，对于初、中级数据分析师的帮助极大！！！