deepseek可在数据科学工作流中辅助数据清洗与特征工程：一、依样本数据识别问题并生成pandas清洗代码；二、依业务提示生成带注释的可复用特征函数，如节假日邻近判断。
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DeepSeek作为一款大语言模型，可在数据科学工作流中辅助完成多项任务，包括理解数据结构、生成清洗代码、推导统计逻辑及编写可视化脚本。以下是其在各环节的具体应用方式：
一、数据清洗阶段的辅助应用
DeepSeek可基于用户提供的原始数据描述或样本片段，识别缺失值、异常值、重复记录及格式不一致等问题，并生成对应Python代码。该过程依赖模型对pandas、numpy等库语法的准确理解与上下文推理能力。
1、向DeepSeek输入一段CSV数据的前5行示例及字段说明，例如“age列出现‘N/A’和负数值，gender列含大小写混用和空格”。
2、明确提示模型输出pandas清洗代码，要求包含缺失值填充、异常值过滤、字符串标准化三类操作。
3、将模型返回的代码粘贴至Jupyter Notebook中运行，验证是否正确执行dropna()、mask()、str.strip().str.capitalize()等方法。
二、特征工程中的提示词驱动构造
DeepSeek不直接执行特征计算，但能根据业务语境建议衍生变量设计逻辑，并生成可复用的函数定义。例如，从时间戳中提取节假日标识、构建滑动窗口统计量等。
1、输入提示：“用户登录日志含login_time（ISO格式），请生成一个函数，判断每条记录是否发生在国家法定节假日前后两天内。”
2、要求模型调用holidays库并兼容中国2023–2024年假期表，输出带注释的def is_holiday_adjacent(login_time): …
3、检查生成函数中是否包含dateutil.parser.parse()解析、holidays.China()实例化及abs((login_date - holiday_date).days)
三、统计分析逻辑的自然语言转译
当用户以中文描述分析目标时，DeepSeek可将其映射为具体统计方法与检验类型，避免误用t检验或卡方检验等场景，并给出scipy.stats调用范式。
1、提问：“想比较两组用户的平均停留时长是否有显著差异，数据非正态且样本量小于30”。
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2、确认模型推荐Wilcoxon秩和检验而非独立样本t检验，并输出scipy.stats.mannwhitneyu(group_a, group_b, alternative='two-sided')。
3、核对返回代码中是否包含from scipy.stats import mannwhitneyu及正确参数命名。
四、Matplotlib与Seaborn可视化脚本生成
DeepSeek可根据图表目标（如分布对比、时序趋势、相关性热力）生成完整绘图代码，自动匹配颜色方案、标签位置与坐标轴范围设置。
1、指令：“绘制箱线图比较A/B/C三组转化率分布，y轴限制在0–0.15，添加中位数标注和网格线。”
2、获取含plt.boxplot()、plt.ylim(0, 0.15)、plt.grid(True)及plt.text()标注中位数的代码块。
3、验证是否使用sns.boxplot()替代基础plt.boxplot()以支持hue分组，且字体大小统一设为12。
五、自动化报告摘要生成
在分析完成后，DeepSeek可解析输出结果（如p值、R²、关键系数），生成符合技术汇报规范的中文段落，避免主观措辞，聚焦统计显著性与业务含义。
1、提供回归结果摘要：“Intercept=2.14 (p=0.003), feature_x=0.87 (p
2、要求模型生成一句结论性陈述，限定长度不超过50字，不出现“表明”“说明”“意味着”等模糊动词。
3、确认输出为：feature_x每增加1单位，响应变量平均上升0.87，且在α=0.01水平下显著。
