Data-Analysis-Agent

使用 ARIMA 进行单变量时间序列预测

根据当前数据选择并生成合适的业务图表

规划业务数据仪表盘

查看数据结构、质量和可分析性

执行十分位分层分析并识别高低价值群体

规划并确认 Excel 数据导出

使用 GRU 对足量时间序列进行预测

诊断并处理缺失值

使用 K-Means 对业务对象进行聚类画像

执行二分类或多分类逻辑回归分析

规划数据分析演示文稿

使用 Prophet 分解趋势季节性并预测

执行线性回归并解释关键变量影响

规划结构化业务分析报告

使用 SARIMA 建模季节性时间序列

进行单变量筛选并形成候选解释变量清单

使用 SQL 安全查询当前已选择的数据表

使用决策树识别影响目标变量的关键规则

对异常样本执行截尾处理并评估偏差

使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系

对极端值执行缩尾处理并验证影响

诊断业务漏斗各环节转化率，定位主要流失点并给出优先行动建议