AIGC数据分析流程

graph TD
A[收集和准备数据]-->B[上传数据到AIGC平台]
B-->C[请求AIGC进行数据探索]
C-->D[执行探索性分析]
D-->E[建模]
E-->F[验证模型]
F-->G[录用模型上线]
G-->H[模型迭代和维护]

这里是利用AIGC进行数据分析的完整流程:

1. 收集和准备数据

• 收集原始数据集合,处理缺失值和异常数据
• 确认数据探索的目标和问题

2. 上传数据到AIGC平台

• 通过AIGC提供的API或界面上传数据

3. 请求AIGC进行数据探索

• 绘制列分布图、热图进行视觉化分析
• 计算相关系数分析变量间关系
• 生成报告和可视化结果

4. 执行探索性分析

• 分析变量分布、异常点和离群值
• 检查变量间的相关性和连续性
• 检测和处理缺失值、异常值和格式错误

5. 建模

• 选择适合问题和数据的模型类型,如回归、分类等
• 开发和调优模型参数
• 评估模型性能并解释结果

6. 验证模型

• 在测试集上评估模型泛化性能
• 对比多个模型选择最优模型
• 对预测结果进行质量控制

7. 录用模型上线

• 将模型上线到AIGC平台供线上预测
• 开发API接口供线上服务调用模型
• 长期跟踪维护模型

8. 模型迭代和维护

• 持续收集新数据进行模型迭代训练
• 监控模型性能下降定期重新训练模型