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Analisi dei dati

Un Agente IA per l’analisi dei dati può aiutare a strutturare le domande, esaminare i dati, preparare codice di analisi e spiegare i risultati. DeepAgents può supportare lavori in più fasi tramite attività e file dello spazio di lavoro. La responsabilità della qualità dei dati, della scelta del metodo e dell’interpretazione rimane in capo all’analista.

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Definisci l’analisi

Prima di fornire i dati, indica:
  • La decisione o la domanda che l’analisi deve supportare
  • Il significato, le unità e l’intervallo temporale dei campi importanti
  • I problemi di qualità noti e i valori mancanti
  • I filtri, i gruppi di confronto e le ipotesi richiesti
  • Il formato di output previsto
  • Le limitazioni relative a privacy o accesso
Non caricare dati che il modello, il provider o l’ambiente selezionati non sono autorizzati a elaborare.

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Un workflow verificabile

1

Esamina

Identifica la struttura del file, il significato dei campi, il numero di righe, gli intervalli di date e i problemi di qualità evidenti. Non partire dalle conclusioni.
2

Pianifica

Descrivi le trasformazioni, i calcoli e i controlli proposti. Usa le attività di DeepAgents quando il lavoro trae vantaggio da fasi visibili.
3

Prepara

Gestisci valori mancanti, duplicati, tipi ed esclusioni. Conserva l’input originale e documenta ogni modifica.
4

Analizza

Esegui i calcoli concordati. Salva codice o query riutilizzabili quando lo spazio di lavoro configurato supporta i file.
5

Convalida

Riconcilia i totali, esamina i campioni, testa i casi limite e confronta i calcoli importanti con un metodo indipendente.
6

Comunica

Presenta i risultati con ipotesi, limitazioni e dettagli sufficienti affinché un’altra persona possa riprodurre il lavoro.

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Esempio di richiesta

Analizza i dati delle vendite allegati da gennaio a giugno.

Per prima cosa, descrivi lo schema e segnala i valori mancanti o non validi.
Quindi proponi un piano di analisi dei ricavi per mese e area geografica.
Non modificare il file di origine.
Salva separatamente i passaggi di trasformazione e i calcoli.
Per ogni risultato, includi il calcolo e i filtri pertinenti.
Segnala ogni conclusione che dipende da dati incompleti.
Attendi l'approvazione prima di aggiungere una previsione.

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Uso di DeepAgents

DeepAgents è utile quando un’analisi richiede un piano visibile e diversi file intermedi. Uno spazio di lavoro potrebbe contenere: 
tasks
  - inspect source data
  - document cleaning rules
  - calculate agreed metrics
  - validate totals
  - draft report

files
  - data-quality-notes.md
  - cleaning-script.py
  - metric-definitions.md
  - validation-results.md
  - report-draft.md
Questi nomi illustrano uno schema organizzativo. I tipi di file e le capacità di esecuzione effettivi dipendono dall’ambiente configurato.

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Checklist di convalida

  • Sono registrati la fonte, il momento dell’estrazione e i filtri?
  • Unità, valute, fusi orari e limiti temporali sono espliciti?
  • I totali possono essere riconciliati con la fonte?
  • I valori mancanti e le esclusioni sono segnalati?
  • Le correlazioni sono presentate senza affermazioni causali non supportate?
  • Le previsioni sono separate dai risultati osservati?
  • Un altro analista può riprodurre le trasformazioni?
  • Una persona qualificata ha esaminato le conclusioni ad alto impatto?
Il codice e i calcoli generati possono essere errati anche quando la spiegazione appare sicura. Esamina il codice prima di eseguirlo e verifica in modo indipendente i risultati importanti.

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