DeepSeek可通过五种方法识别结构化数据中的隐藏模式：一、自然语言指令触发智能探测；二、启用内置EDA报告；三、构建自定义验证管道；四、多维交叉热力图定位组合规律；五、SHAP值归因解释。
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如果您向DeepSeek输入结构化数据并要求识别其中隐藏的模式与规律，则系统会基于语义理解、统计建模与关联挖掘能力自动执行多维度规律探测。以下是实现该目标的具体方法：
一、使用自然语言指令触发智能规律探测
DeepSeek支持以自然语言描述分析目标，模型将自动解析意图、选择适配算法并执行模式识别。其底层通过NLP指令引擎将用户请求映射为特征工程+统计检验+可视化渲染的完整流水线。
1、在DeepSeek界面（如ChatbotUI或JupyterLab环境）中，确保已上传待分析的CSV/Excel文件或已连接数据库表。
2、输入明确指令，例如：“请分析销售数据中月度销售额与促销天数、天气温度之间的非线性关系，并识别显著相关周期”。
3、确认关闭互联网搜索模式，避免外部干扰；若需HTML可执行输出，必须附加提示：“用HTML格式输出，需要可执行。”。
二、启用内置探索性数据分析（EDA）报告
该方法调用DeepSeek预置的EDA模块，自动执行分布检验、离群值标记、变量间相关性计算及滞后项扫描，生成含统计显著性标注的规律摘要。
1、调用函数式接口（适用于Python环境）：ds.generate_eda_report(data, detect_patterns=True)。
2、系统将输出包含以下内容的结构化报告：各数值列的偏度/峰度值、Shapiro-Wilk正态性检验p值、Spearman秩相关矩阵、自相关图（ACF）与偏自相关图（PACF）。
3、对检测到的强相关变量对（|ρ| > 0.7），自动标注“存在高概率线性依赖”；对ACF中超过置信带的滞后阶次，标注“疑似周期长度为X期”。
三、构建自定义规律验证管道
当预设EDA无法覆盖特定业务假设时，可通过指令驱动方式调用深度分析组件，强制执行指定统计模型或机器学习路径，实现定向规律验证。
1、输入指令示例：“对用户登录时间序列执行STL分解，提取趋势、季节与残差分量，并在残差中检测突变点（使用E-divisive算法）”。
2、系统将调用statsmodels中的STL类完成时序解构，并运行ruptures库的E-Divisive检测器识别结构突变位置。
3、输出结果中，每个突变点均附带时间戳与前后均值差值，关键突变被高亮为：“突变强度达阈值3.8σ，建议核查对应时段系统日志”。
四、利用多维交叉热力图定位组合规律
该方法聚焦于分类变量与连续变量的交互效应，通过网格化分组统计与卡方/ANOVA联合检验，发现隐含在分组结构中的条件规律。
1、输入指令：“按城市等级（一线/新一线/二线）与用户年龄段（18-25/26-35/36-45）交叉分组，计算每组平均订单金额与退货率，并标出退货率异常高于组均值2个标准差的单元格”。
2、DeepSeek将生成双维度热力图，颜色深浅代表订单金额，叠加三角形图标表示退货率异常状态。
3、所有被标记单元格均同步输出统计依据：“该单元格退货率12.7%，显著高于同龄段均值（5.3%）+2σ（2.1%），p=0.003”。
五、调用SHAP值进行规律归因解释
当模型已训练完成（如预测销量的XGBoost模型），可使用SHAP模块反向追溯各特征对预测结果的边际贡献，从而揭示驱动规律的关键变量及其作用方向。
1、在模型训练完成后，执行：shap_values = ds.explain_model(model, X_sample, method="tree"）。
2、系统生成全局SHAP摘要图，横轴为SHAP值，纵轴为特征名，每个点代表单一样本中该特征的影响强度与方向。
3、对影响最显著的前三个特征，自动标注其业务含义：“促销折扣率每提升1%，销量预测值平均增加4.2个单位（正向主导规律）”。
