首先整理数据为CSV或Excel格式并清洗，确保标题明确；接着在Python环境中用pandas加载数据，并传入DeepSeek解析接口；然后发送指令让模型分析统计特征与变量重要性；再请求生成散点图、柱状图等可视化图表并执行代码渲染；最后上传图表或数据上下文，由模型提供自然语言解读，识别趋势、异常及可能原因。
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如果您希望利用DeepSeek对数据进行深度分析与可视化解读，但不清楚具体操作流程，则可以按照以下步骤进行。该方法适用于需要从原始数据中提取有效信息并生成可读性强的图表场景。
本文运行环境：MacBook Pro，macOS Sonoma
一、准备数据文件
在使用DeepSeek进行数据分析前，需确保数据格式规范且完整，以便模型正确解析。结构化数据（如CSV、Excel）更利于处理。
1、将待分析的数据整理为.csv或.xlsx格式，确保每列有明确的标题名称。
2、检查是否存在缺失值或异常字符，建议提前清洗数据以提升分析准确性。
3、将文件保存至项目工作目录，并记录完整路径，便于后续调用。
二、加载数据至DeepSeek分析环境
通过API接口或本地集成方式导入数据，使DeepSeek能够读取并理解数据结构。
1、打开支持DeepSeek接入的开发平台（如Jupyter Notebook或VS Code）。
2、使用Python中的pandas库读取文件，示例代码：import pandas as pd; df = pd.read_csv('your_data.csv')。
3、调用DeepSeek提供的数据解析接口，传入DataFrame对象进行初步扫描。
三、执行自动化数据探索
利用DeepSeek内置的数据理解能力，自动生成关于数据分布、相关性及统计特征的描述。
1、发送指令：“请分析此数据集的基本统计信息，包括均值、标准差和缺失情况。”
2、等待模型返回字段摘要，重点关注数值型与分类变量的分布差异。
3、查看DeepSeek输出的变量重要性排序，识别可能影响结果的关键因素。
四、生成可视化图表
借助DeepSeek对图表类型的智能推荐，创建直观反映数据关系的图形。
1、提出请求：“请为‘销售额’与‘广告投入’生成散点图，并标注趋势线。”
2、接收模型返回的绘图代码（通常为matplotlib或seaborn语法），在本地执行渲染。
3、若需多维度展示，可要求“绘制按地区分组的柱状图”，确保类别标签清晰可见。
五、解读图表与输出洞察
基于生成的图表内容，由DeepSeek提供自然语言形式的观察结论，帮助用户快速掌握核心信息。
1、上传图表图像或发送数据上下文，提问：“这张图反映了哪些主要趋势？”
2、分析模型返回的解读文本，注意其指出的异常波动或周期性模式。
3、针对不确定的结论，进一步追问细节，例如：“第二季度下降的原因可能是什么？”
