DeepSeek是一个基于人工智能和大数据技术的创新平台，它提供了多种工具和方法来进行数据分析。以下是使用DeepSeek进行数据分析的一般步骤：

一、明确目标

确定问题域：明确分析领域，如电商关注销售、用户行为数据等。例如，分析产品销售趋势或促销活动效果。

以优化产品推荐系统为例，聚焦用户购买行为和浏览记录。

设定具体目标：如识别畅销产品特征或找出影响购买决策的因素。有助于选择方法和评估结果。

二、收集数据

内部数据收集：从业务系统(CRM、ERP等)提取数据，如客户信息、购买历史。

利用日志文件收集网站用户访问数据。

外部数据收集：市场调研公司提供行业趋势和竞争对手数据。

政府统计数据用于宏观经济环境分析。

三、预处理数据

数据清洗：处理缺失值，可删除或填充。如用均值填充产品售价缺失值。

处理异常值，识别并修正或删除错误值。

数据转换：标准化或归一化不同量纲的数据。

编码分类变量，如将性别转换为数值代码。

四、选择分析方法

描述性分析：计算统计指标，如均值、中位数、标准差。

制作图表展示数据分布和趋势。

相关性分析：计算相关系数分析变量关联强度。

用散点图可视化变量关系。

高级分析方法：预测用回归分析(线性、逻辑回归)。

聚类分析分组相似数据对象。

神经网络用于复杂模式识别和分类。

五、解释和呈现结果

结果解释：解释结果实际意义，避免过度解读。如广告投入与销售额正相关的关系解读。

复杂模型需解释输出依据。

结果呈现：制作专业报告，含目的、来源、方法、结果和结论，用图表增强可读性。

口头汇报用幻灯片简洁讲解重点，回答疑问。