使用 Python 自動化資料分析：我的專案實務指南

數據分析對於各個行業都至關重要，但有效處理原始數據可能是一項艱鉅的挑戰。透過這個項目，我創建了一個自動化資料分析管道，簡化了資料處理和轉換，使其速度更快。

為什麼要進行自動化資料分析？

手動流程既耗時又容易出錯。為了解決這個問題，我開發了一個基於 Python 的管道，可以自動執行這些任務，同時確保準確性和可擴展性

為什麼要為自動化資料分析添加 UI？

雖然命令列工具很強大，但它們對於非技術用戶來說可能會令人生畏。新的互動式 UI 彌補了這一差距，使分析師和業務用戶能夠：

直接上傳Excel檔案進行分析。
無需編寫程式碼即可產生自訂圖表和統計見解。
交互執行異常值檢測和相關性分析。

功能概述

• 上傳檔案進行分析
  此介面讓您只需單擊即可上傳 Excel 檔案。
  上傳後，應用程式會自動識別數字和
  分類列並顯示摘要統計資料。

• 自訂繪圖產生
  選擇任意列並立即產生視覺化效果。這非常適合了解數據的趨勢和分佈。

• 異常值偵測
  該應用程式支援使用 Z-Score 等方法進行異常值檢測。設定閾值，它會突出顯示異常值以進行進一步調查。

• 相關熱圖
  產生熱圖以視覺化數字特徵之間的相關性，幫助識別模式和關係。

• 配對圖產生
  配對圖功能提供了一種透過散點圖和分佈來探索資料集中多個特徵之間關係的方法。

• 幕後花絮：應用程式的工作原理

• 檔案處理與資料解析：
  上傳的 Excel 檔案被讀入 pandas DataFrame 進行預處理。

• 動態繪圖
  Matplotlib 和 Seaborn 用於根據使用者輸入建立動態視覺化。

• 異常值偵測
  Z 分數方法標記超出指定閾值的異常值。

• 互動式小工具
  Streamlit 小工具，例如下拉式選單、滑桿和檔案上傳按鈕，允許使用者直觀地與應用程式互動。

未來的增強

• 即時資料流：新增對即時資料更新的支援。
• 進階分析：結合機器學習模型進行預測和聚類。

結論

自動化資料分析專案展示了自動化與互動性結合的力量。無論您是業務分析師還是資料愛好者，此工具都可以簡化資料集的探索和分析。

使用者介面截圖：

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