丢一个表格文件,自动清洗建模并出报告
27.7/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/17 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add 1797833970/dsh-data-analysis-plugin该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
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功能亮点
- 自动清洗表格数据
- 自动建模
- 生成分析报告
DeepSeek Harness 数据分析智能体插件(Python 代码运行时 + 分析工具 + 技能 + 打包)
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成数据分析插件
这是一个给 DeepSeek Harness 使用的数据分析插件。安装以后,用户只要把一个表格文件交给它,再用一句话说明想分析什么,它就会自动完成后面的工作:读数据、清洗数据、做探索分析、画图或建模、生成报告。
界面预览模式展示
支持多种表格文件
插件可以直接读取下面这些文件:
- CSV 和 TSV 文本表格
- Excel 文件(.xlsx、.xls)
- JSON 数据
- Parquet 文件
- 普通文本文件(.txt)
读取时会自动判断文件编码、分隔符和表格结构,不需要用户手动告诉它“这是逗号分隔还是制表符分隔”。
自动清洗数据
模型会自动处理常见的数据问题,包括重复值、缺失值、数据类型错误和异常值。清洗后的中间结果会保存成文件,方便下一步继续使用。
自动做探索分析
插件会先帮用户快速了解数据:看看每列有多少空值、数据大致长什么样、有没有明显规律,再决定接下来怎么分析。
支持两条分析路线
- 可视化分析:生成可以在网页上交互的图表。
- 机器学习建模:做分类或回归任务。
用户可以在分析过程中选择走哪条路。
全自动模式
用户可以在一开始就说"全自动"或 "auto",插件会跳过中间的确认步骤,从读取文件、清洗数据、选择路线到生成报告一路跑完,不需要人工介入。
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数据分析插件 这是一个给 DeepSeek Harness 使用的数据分析插件。安装以后,用户只要把一个表格文件交给它,再用一句话说明想分析什么,它就会自动完成后面的工作:读数据、清洗数据、做探索分析、画图或建模、生成报告。 界面预览模式展示 支持多种表格文件 插件可以直接读取下面这些文件: - CSV 和 TSV 文本表格 - Excel 文件(.xlsx、.xls) - JSON 数据 - Parquet 文件 - 普通文本文件(.txt) 读取时会自动判断文件编码、分隔符和表格结构,不需要用户手动告诉它“这是逗号分隔还是制表符分隔”。 自动清洗数据 模型会自动处理常见的数据问题,包括重复值、缺失值、数据类型错误和异常值。清洗后的中间结果会保存成文件,方便下一步继续使用。 自动做探索分析 插件会先帮用户快速了解数据:看看每列有多少空值、数据大致长什么样、有没有明显规律,再决定接下来怎么分析。 支持两条分析路线 - 可视化分析:生成可以在网页上交互的图表。 - 机器学习建模:做分类或回归任务。 用户可以在分析过程中选择走哪条路。 全自动模式 用户可以在一开始就说"全自动"或 "auto",插件会跳过中间的确认步骤,从读取文件、清洗数据、选择路线到生成报告一路跑完,不需要人工介入。如果没有指定全自动,插件会在清洗数据后停下来,等用户确认继续并选择分析路线。 自动生成报告 分析结束后,插件会生成一份 Markdown 报告,并尝试导出成 PDF。如果当前环境里没有 PDF 渲染工具,它会保留 HTML 版本,不让分析结果丢失。 过程可以回看 插件会把“读了哪个文件、选了哪条路线、画了哪些图、生成了哪份报告”都记录下来。用户刷新页面后,仍然能看到当前进度、已经生成的图表和报告。 一次分析是怎么跑完的 1. 用户给出文件路径和分析问题。 2. 插件读取文件,生成一个标准格式的数据文件。 3. 插件自动清洗数据,把清洗后的数据保存下来。 4. 插件询问用户是否继续;如果用户一开始说了“全自动”,就跳过这一步。 5. 用户选择可视化分析或机器学习建模。 6. 插件做探索分析,然后画图或训练模型。 7. 插件保存图表和最终报告。 8. 插件尝试导出 PDF;没有 PDF 工具时,给用户 HTML 报告。 它由哪几部分组成 | 部分 | 作用 | | Python 运行环境 | 在一个独立的 Python 进程里运行模型写的数据分析代码,避免影响主程序 | | 分析工具 | 提供读取文件、选择路线、保存图表、保存报告、导出 PDF 等按钮 | | 操作说明 | 告诉模型每一步应该怎么清洗、探索、画图和建模 | | 网页展示层 | 把保存的图表和报告渲染成网页里的可交互卡片 | | 安装组合包 | 把上面几个部分按正确顺序装到一起,让插件启动时能正常使用 | 如果你关心更具体的内部结构,可以看后面的架构文档。 运行示例分析处理中 GUI界面展示可视化结果可视化结果 分析报告生成分析报告 安装 安装前需要准备三样东西: - 一个可以运行的 DeepSeek Harness - Python 3.11 或更高版本 - pnpm 推荐使用本地源码部署。下面的脚本会自动安装 profile 和 data-analysis agent preset。完整步骤见 给人工看的安装、卸载与重装说明,快速路径是: cd pnpm install pnpm build scripts\reinstall-local.ps1 -DshRoot -PluginRoot cd pnpm dsh --profile data-analysis 如果你希望让 AI 自动安装,请看: - 给 AI 使用的自动安装说明 - 给人工看的安装、卸载与重装说明 如果插件已经发布到 npm,也可以使用下面这条命令安装: dsh plugin --profile data-analysis add @deepseek-ai/dsh-web-app@0.1.0-rc.6 dsh plugin --profile data-analysis add @andy1797833970/dsh-bundle-data-analysis dsh plugin --profile data-analysis install dsh --profile data-analysis 发布包安装后,还需要从插件源码目录安装一次 data-analysis agent preset: cd scripts\install-preset.ps1 macOS / Linux: cd sh scripts/install-preset.sh 注意: - 上面两条 add 命令要分开执行,不能合并成一条。 - @deepseek-ai/dsh-web-app 必须保留版本号 0.1.0-rc.6,因为 npm 的 latest 标签目前仍指向更早版本。 卸载 在插件源码目录下运行卸载脚本,会删除 data-analysis profile 和对应的 agent preset,但不会删除会话历史: scripts\uninstall.ps1 macOS / Linux: sh scripts/uninstall.sh 如需同时删除插件根目录下的 .venv,加上 -RemoveVenv(PowerShell)或 --remove-venv(Shell)。 文档 | 文档 | 适合谁看 | | 使用与概念说明 | 想了解插件怎么用、内部有哪些零件的人 | | 架构说明 | 想知道插件内部怎么组合、数据怎么流动的人 | | 开发与修改说明 | 想修改插件或了解完整卸载方式的人 | | 安装说明 | 需要手动安装、卸载或重装的人 | | AI 自动安装说明 | 帮用户自动安装插件的 AI | | 运行示例 | 只想快速跑一个例子的人 | 当前限制 - PDF 导出依赖 Python 环境;如果环境里没有 PDF 渲染工具,就只给 HTML 报告。 - Python 代码运行在独立进程和文件沙箱里,但不是完整的容器级安全隔离。 后续计划 - 把 Python 运行环境升级到更严格的容器隔离。 - 增加更多数据来源和更多报告格式。 - 提供更简单的跨平台一键安装方式。 License MIT
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1797833970/dsh-data-analysis-plugin
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★ 6,311已汉化DSH
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