💡 打造属于你的 Excel 智能分析平台：基于 Streamlit + DeepSeek API

本项目适合希望将日常 Excel 数据分析工作自动化的开发者与数据分析师，仅需上传 Excel 文件，即可与 AI 对话实现“类 Power BI + ChatGPT”的交互体验！

🛠 项目简介

本项目利用 Streamlit 构建交互式 Web 应用，结合 DeepSeek API 实现自然语言驱动的数据分析，适配 .xlsx、.xls、.csv 等主流数据格式，实现以下能力：

• 📊 数据摘要统计自动生成
• 🤖 支持中文自然语言对话分析
• 📈 AI 辅助提问销售趋势、异常识别、数据质量报告等

🎥 演示截图

📌 仅需上传 Excel，输入你的问题，即可获得专业分析建议：

🔧 环境依赖

确保你已安装以下依赖项（建议使用虚拟环境）：

pip install streamlit pandas openai

📄 核心代码解析

✅ 页面与状态初始化

st.set_page_config(page_title="Excel智能分析平台", layout="wide")
st.title("📊 Excel数据分析 + DeepSeek AI集成")

• 设置标题和页面布局
• 使用 st.session_state 缓存数据与对话历史，防止刷新丢失

🔐 API 密钥与模型设置（侧边栏）

api_key = st.text_input("API 密钥", type="password")
model_name = st.selectbox("选择模型", ["deepseek-chat", "deepseek-analysis"])
temperature = st.slider("模型创造力", 0.0, 1.0, 0.7)

支持模型切换与温度调整，推荐使用 deepseek-analysis 模型对表格数据更友好。

📁 文件上传 + 数据预览

uploaded_file = st.file_uploader("上传Excel/CSV文件")
df = pd.read_excel(uploaded_file)  # or pd.read_csv()

• 自动识别文件类型并读取
• 提供行数、列数、缺失值统计
• 用户可选择查看 describe() 分析结果

🤖 与 AI 对话分析数据

关键模块如下：

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com/v1")
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据分析师"},
        {"role": "user", "content": full_prompt}],
    temperature=temperature
)

✨ 提示词设计技巧：

通过构建包含列名、维度、前3行数据的上下文，将用户提问嵌入完整数据语境，提升 AI 回答准确率。

🚀 项目部署方法

1️⃣ 上传项目至 GitHub

git init
git add .
git commit -m "first commit"
git remote add origin https://github.com/你的用户名/excel-ai-analyzer.git
git push -u origin main

项目目录建议包含以下文件：

📁 excel-ai-analyzer/
├── main.py
└── requirements.txt

2️⃣ 使用 Streamlit Cloud 免费部署

打开 👉 https://streamlit.io/cloud

• 登录 GitHub
• 点击 New app，选择仓库、填写 main.py
• 自动构建并部署上线

✅ 示例 requirements.txt

streamlit
pandas
openai

💬 使用提示与建议

📁 源码获取

GitHub 项目地址（欢迎 Star）： 👉 https://github.com/ghostgorge/ai-chat/tree/master

streamlit上的项目部署地址：👉Excel智能分析平台 · Streamlit

插入excel表格，可实现数据分析：

📣 结语

借助 DeepSeek 强大的自然语言理解能力，我们可以轻松构建一个真正“人人可用”的数据分析工具。你无需掌握 Python 或 SQL，只需上传文件 + 提问，即可得到 AI 的专业解答。未来还可以扩展：

• 📌 图表自动生成
• 📌 多文件比对分析
• 📌 企业级数据源接入（如 MySQL、Snowflake）

如果你觉得这个项目有帮助，欢迎点赞、收藏、分享！也欢迎一起共建更多 AI 应用场景！