需分块加载、结构化预处理与外部工具协同：先用pandas分块采样关键字段生成精简CSV；再以结构化提示注入元信息并限定JSON输出；接着本地预计算趋势指标后喂入模型解释；最后三阶段分离任务并校验响应合法性。
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如果您需要使用 Claude 3.5 分析超大 CSV 文件并生成数据挖掘结果与趋势图表，但直接上传或全文输入会超出上下文限制或触发处理失败，则需采用分块加载、结构化预处理与外部工具协同的策略。以下是具体操作步骤：
一、分块读取并采样关键字段
Claude 3.5 无法直接解析原始超大 CSV（如 >1GB），必须先通过本地工具提取代表性子集，确保保留时间戳、数值列与分类标识等核心维度，避免信息失真。
1、使用 Python 的 pandas 库配合 chunksize 参数分批读取文件：
pd.read_csv("data.csv", chunksize=50000)
2、对每个数据块计算各数值列的均值、标准差及缺失率，筛选出统计特征最稳定的前 3 个块。
3、将筛选出的数据块合并为一个约 10–15 万行的精简 CSV，并仅保留用于趋势分析的时间列、指标列和分组标签列。
二、生成结构化提示指令并注入元信息
向 Claude 3.5 提交数据前，必须提供明确的任务边界与格式约束，防止其尝试推断未声明的字段含义或执行不可控聚合。
1、在提示词开头声明数据结构：
"以下 CSV 数据包含三列：date（YYYY-MM-DD 格式）、revenue（浮点数）、region（字符串），共 126482 行。"
2、指定输出格式要求：
"请严格按 JSON 格式返回：{ 'trend_summary': '文字描述', 'peak_month': 'YYYY-MM', 'correlation_pairs': [['region_A', 'region_B', 0.87]] }"
3、禁止要求 Claude 执行绘图操作或生成图像代码；所有图表需由外部工具（如 matplotlib 或 Excel）基于其结构化输出绘制。
三、使用 CLI 工具预计算趋势指标后喂入模型
将耗时的滑动窗口计算、同比环比、移动平均等操作在本地完成，仅将结果摘要与异常标记送入 Claude 3.5 进行语义解释与归因推理。
1、用 awk 或 csvkit 计算月度环比增长率：
csvsql --query "SELECT strftime('%Y-%m', date) AS month, AVG(revenue) AS avg_rev FROM stdin GROUP BY month ORDER BY month" data.csv | csvformat -D \|
2、导出含 trend_flag 列的新 CSV（值为 'up_3m' / 'down_5m' / 'stable'），该列为人工定义规则生成。
3、将带 trend_flag 的首 2000 行提交给 Claude 3.5，并提问：
"根据 trend_flag 分布与 region 字段，列出导致 'up_3m' 出现频率最高的三个 region 组合及其可能业务原因。"
四、拆分任务流：清洗→建模→解释三阶段分离
避免将原始数据、清洗逻辑、建模参数和解释需求混在同一请求中。Claude 3.5 在单次交互中仅承担“解释层”角色，其余环节必须前置完成。
1、第一轮请求仅提交字段类型说明与缺失值分布表（由 pandas.DataFrame.info() 生成文本）。
2、第二轮请求提交经标准化后的样本数据（Z-score 归一化后前 500 行）及聚类数量 k=4 的设定。
3、第三轮请求提交聚类中心坐标与每类样本数，要求：“用不超过 80 字描述第 2 类用户的典型行为特征，并指出其与 region 字段的显著关联。”
五、启用流式响应校验与字段对齐检查
在接收 Claude 3.5 输出时，需实时验证其返回内容是否符合预设字段名与数据类型，防止因 token 截断导致 JSON 结构损坏或字段错位。
1、在提示末尾添加校验指令：
"请以 'VALID_JSON_START' 开头，以 'VALID_JSON_END' 结尾，中间仅允许一个合法 JSON 对象，不得包含任何注释或额外文本。"
2、接收到响应后，立即用 Python json.loads() 尝试解析，若失败则提取从 VALID_JSON_START 到最近的 } 之间的子串重试，不重新发起请求。
3、比对输出 JSON 中的键名是否与提示中声明的完全一致（区分大小写），例如不能将 'peak_month' 输出为 'PeakMonth' 或 'month_peak'。
