使用 Python 自动化数据分析：我的项目实践指南

数据分析对于各个行业都至关重要，但有效处理原始数据可能是一项艰巨的挑战。通过这个项目，我创建了一个自动化数据分析管道，它简化了数据处理和转换，使其速度更快。

为什么要进行自动化数据分析？

手动流程既耗时又容易出错。为了解决这个问题，我开发了一个基于 Python 的管道，可以自动执行这些任务，同时确保准确性和可扩展性

为什么要为自动化数据分析添加 UI？

虽然命令行工具很强大，但它们对于非技术用户来说可能会令人生畏。新的交互式 UI 弥补了这一差距，使分析师和业务用户能够：

直接上传Excel文件进​​行分析。
无需编写代码即可生成自定义图表和统计见解。
交互执行异常值检测和相关性分析。

功能概述

未来的增强

结论

自动化数据分析项目展示了自动化与交互性相结合的力量。无论您是业务分析师还是数据爱好者，此工具都可以简化数据集的探索和分析。

用户界面截图：