通義靈碼保姆級教程：從數據讀取、清洗、結合大模型分析、可視化、生成報告全鏈路
大家好，歡迎來到今天的通義靈碼數據分析實戰課，在上一節課中，我們已經體驗了零代碼在基礎編程和簡單流程中的應用。那今天，我們把焦點拉回來，用通義靈碼，即使你不會寫 Python 腳本、不懂數據處理，也可以完成一整套“從數據讀取、清洗、結合大模型分析、可視化、生成報告”的全鏈路流程。
下載體驗：https://lingma.aliyun.com/download
往期課程：https://www.aliyun.com/activity/middleware/ai-lingma
課程目標：
- 了解零代碼數據分析的完整流程。
- 掌握通義靈碼在數據清洗、分析、可視化與報告生成的使用方法。
- 能夠通過自然語言指令完成從 CSV 導入到報告生成的全過程。
本節效果展示
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「?? new」：220 篇小紅書筆記關于對標競品 AI IDE 的分析報告：
以上報告中，會涉及以下圖表：
今天我們就用一個“小紅書數據分析”案例，從頭到尾體驗一次：只用對話指令，和 AI 一起完成一次完整、實用、漂亮的數據分析任務！之前有非常多的同學也問過，像這么一個數據分析工具是怎么做的，今天會毫無保留的分享給大家整體的操作思路，并且大家可以學完就可以開始實踐。
整體方案設計
我們希望能夠通過通義靈碼來實現基于大語言模型驅動數據報告生成工具，只要導入我們提供的數據即可全自動生成帶策略建議的 PDF/PPT 報告。
- 全維度覆蓋：筆記互動（點贊/收藏/評論/分享）、用戶畫像（性別/年齡/地域）、內容生命周期（24 小時傳播趨勢）。
- 可視化看板：15+專業圖表，支持熱力圖、趨勢圖、對比分析。
- 爆款公式拆解：自動識別高互動內容的共性。
- 標題優化實驗室：AI 模擬不同標題的預期效果。
本案例學習數據源：通義靈碼小紅書數據.xlsx。
相關數據資料都放在這個鏈接里了哈：https://pan.quark.cn/s/a691864d16ca
思路講解：
課程實操流程
第一步：導入與理解數據
- 數據來源說明（內容來源于小紅書運營側）
- 使用通義靈碼讀取數據，展示表頭和結構
操作步驟：
- 打開通義靈碼，上傳我們剛剛提供給大家的學習示例數據。
- 提示詞輸入：
請加載這份通義靈碼小紅書數據文件，使用python進行分析，告訴我這份數據一共有多少條記錄，包含哪些字段。
86 條筆記數據，不同的字段羅列。
- 跟進指令（字段解釋）：
請逐一解釋這些字段的含義，以及可能的用途。
預期輸出：
- 數據維度信息（行列數）
- 字段含義解釋文本
- 自動推薦后續分析方向（如“可以分析點贊數最多的內容特征”）
第二步：數據清洗
講解內容：
-
為什么需要數據清洗
-
常見問題：缺失值、不一致格式、異常值等
操作步驟：
- 提示詞輸入：
請幫我檢查一下數據中是否有缺失值，分別在什么字段上？
- 如有缺失，繼續輸入：
請對缺失值做合理填充，便于我下一步數據分析。
自動創建了清洗后的文件。
我們可以打開出來預覽一下處理結果，它確實已經進行缺失值處理了。
- 標簽字段標準化：
請將數據表中的字段轉換為適合數據分析的格式，比如年月日，統計數值等。
預期輸出：
- 清洗方案說明
- 清洗后的 DataFrame 預覽（前 5 行）
- 可選擇保存成新變量 cleaned_data
第三步：數據洞察與可視化
講解內容：
- 從哪些角度分析內容質量
- 圖表在數據分析中的作用
- 除了通過 python 進行數據可視化以外，可以將處理好的數據結果，使用 html 的 echart.js 圖表進行數據可視化。
操作步驟：
- 點贊數分布圖：
請根據清洗后的數據（通義靈碼小紅書數據_cleaned），幫我畫出點贊數的分布圖，使用直方圖展示。
- 標簽熱度詞云：
請根據“筆記標題”字段生成一個標簽詞云圖，展示出現頻率最多的前50個標簽。
先做了詞頻的分割。
再生成詞云圖，但是呢中文顯示沒有辦法正常顯示，所以我們需要上傳一個中文字體包，讓它去適配字體顯示。
請你使用我的字體“匯文仿宋v1.001.ttf”，幫我渲染到這個詞云圖上。
字體素材，放到當前目錄下即可，可以看到它已經替換成功了。
- 點贊數 Top10 的筆記標題柱狀圖：
請你繼續展示點贊數排名前10的筆記標題及其對應點贊數量，用柱狀圖表示。
最后呈現出這個圖表。
- 時間分布趨勢圖：
請你繼續將點贊數按發布時間小時段聚合，繪制折線圖，看看一天中哪個時段內容更受歡迎。
預期輸出：
- 圖像文件輸出（matplotlib 或 pyecharts）
- 通義靈碼自動生成圖表代碼和解釋語
- 自動分析發現總結，例如“高點贊筆記多集中在中午 12 點和晚上 8 點發布”
- 學會使用 html 的 echart.js 圖表進行數據可視化。
第四步：自動生成分析報告
講解內容：
- 如何對接阿里云百煉大模型平臺進行數據解讀能力
- 如何從數據生成結構化結論
- 分析報告內容構成：綜述、關鍵發現、可視化圖、運營建議
操作步驟：
- 在阿里云百煉平臺上，提供各類大模型 API 服務（選擇通義系列的模型服務）
https://bailian.console.aliyun.com/?tab=home#/home
在項目中準備好相關的 api 文檔，并提出完整的對接需求，作為數據分析專家，能夠從數據特征中找到共同的特性或者差異點，為數據分析做好準備。
先去阿里云百煉大模型平臺選一個合適的大語言模型，咱們需要拿到兩個信息：API Key + 模型的接口文檔。然后咱們在開始之前需要準備一個文檔，我這里推薦 Markdown 結構的文檔；
API-KEY：左下角進入“API-KEY”后，然后點擊“創建我的API-KEY”，然后點擊查看后復制（記得保存到一個文檔里面）
進入模型廣場，選擇中“API參考”后進入模型接口文檔：
復制下面這個請求體代碼信息到文檔里面即可。
這里默認的文檔用的是“qwen-plus”，如果需要指定模型 id，我們“查看詳情”頁面中可以去拿模型的 code 信息。當然，如果你實在也不知道該拿哪一塊信息，直接把上面幾個頁面都全選復制粘貼就好了（也不是不行）...
最后我們會得到這樣的一份 Markdown 文檔：
然后，把文檔放到項目文件夾里，然后輸入下面的提示詞就完事！它就會自動讀取、自動理解，我們需要一些調試的實踐，整個過程會把項目代碼生成好。
api 文檔參考：
我的apikey是：sk-xxxx
下面是請求代碼：
curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-plus",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "你是誰？"
}
]
}'
響應結果：
{"choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "我是阿里云開發的一款超大規模語言模型，我叫通義千問。"},"finish_reason": "stop","index": 0,"logprobs": null}],"object": "chat.completion","usage": {"prompt_tokens": 3019,"completion_tokens": 104,"total_tokens": 3123,"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 2048}},"created": 1735120033,"system_fingerprint": null,"model": "qwen-plus","id": "chatcmpl-6ada9ed2-7f33-9de2-8bb0-78bd4035025a"}
調通模型的提示詞輸入，我們可以讓通義靈碼來測試一個小紅書文案生成器的案例：
你作為專業的網頁設計專家，結合我的大模型使用的api文檔，幫我做一個小紅書的文案生成器Html網頁，輸入我的需求之后，就能夠自動生成一段小紅書的種草文案，風格使用bento UI & tailwind css，使用awesome icon（CND）引入，不使用emoji。
最后實現的效果，是不是非常的快？
丟幾個文檔進去，輸入幾句需求就能夠給你自動把大模型的 api 文檔也給接上了，是不是很方便？你不懂編碼都沒關系，你知道作為老板來驗收需求就好了。
接下來我們要去實現整個數據分析報告，有了上面的實踐經驗之后，相信大家對這一塊也可以舉一反三了，實際上是對整個需求的描述細節更詳盡一些。
完整報告的提示詞輸入參考：
結合我的api文檔，請基于剛才的數據分析內容（通義靈碼小紅書數據_cleaned）幫我做一個數據分析報告，api主要是用于大模型的能力，能夠解讀數據特點。
生成一份完整的內容運營數據分析報告，結構包括：分析目的、數據摘要、關鍵發現、圖表展示（從多個維度進行分析）、運營建議，并附上結論。
請以markdown格式輸出這份報告，需要圖文并茂，把生成的圖填充到markdown文檔里面。
數據報告整體工程量會相對來說會更大一些，需要多次調試驗證最終的結果。
預期輸出：
- 報告正文文本 + 圖表嵌入
- 提示是否導出為 PDF 或 HTML 報告文件
第五步：爆款內容仿寫
- 基于已有數據，通過阿里云百煉大模型服務的 API 去生成結構相似、風格一致的內容筆記
- 結合分析結果進行內容“反推”與自動創作，用于內容運營優化
實操背景說明：
我們已經通過數據分析知道：
- 哪些話題標簽更受歡迎
- 什么樣的發布時間效果更好
- 哪些筆記標題容易獲得高點贊
那是否可以“反向構造”出一條更容易爆的筆記內容？這就是內容仿寫的意義。
構建仿寫目標（比如先基于高點贊筆記）
| 步驟 | 目標 | 操作方式 |
|---|---|---|
| 1. 明確仿寫目標 | 選擇仿寫對象，設定模仿目的（如爆款內容） | 基于點贊Top內容提煉 |
| 2. 提取結構要素 | 抽取標題、內容段落邏輯、句式結構、語氣特征 | AI總結結構模式 |
| 3. 分析語言風格 | 分析用詞情緒、表達風格、互動語句 | 關鍵詞、語氣詞、符號使用習慣分析 |
| 4. 建立內容模版 | 構建“內容模板”：結構骨架 + 情緒語料 + 結尾互動 | 模板標準化 |
| 5. AI仿寫生成 | 用自然語言提示詞讓AI完成創作 | 使用通義靈碼零代碼生成筆記內容 |
提示詞示例：
基于“通義靈碼小紅書數據_cleaned”這個文件中，找到點贊量最高的那條筆記標題和正文內容，輔助我仿寫。
你是一位熟悉內容運營、語言風格分析與創意文案創作的AI助手，我將提供一批小紅書筆記內容，請你按照以下步驟完成仿寫任務：
【第一步】內容結構分析：
請你對以下小紅書筆記內容進行結構性分析，總結它們的共同特點，包括但不限于：
- 標題的寫作方式（是否疑問句、是否包含數字、是否強調情緒詞）
- 正文的段落結構（是否三段式、是否先講結論、是否有情緒鋪墊）
- 常用語氣（親切/俏皮/鼓勵/傾訴）
- 是否使用表情符號或感嘆句
- 是否在結尾引導互動（如提問、鼓勵評論點贊收藏）
- 常見標簽類型（功能型、情緒型、人群型）
【第二步】爆款模版抽?。?請基于分析結果，構建一個“爆款內容模版”，說明一條小紅書爆款筆記應該包含哪些段落、寫作方式和語言風格，并用自然語言描述一個仿寫流程。
【第三步】生成仿寫內容：
請以“[插入主題，如：夏天通勤穿搭推薦]”為主題，套用上述模版，幫我寫一條完整的小紅書筆記內容，要求：
- 標題吸引人，有沖突感或數字感
- 正文控制在200字以內，語言自然親切，避免堆砌
- 內容三段式結構清晰
- 結尾添加一句能引發評論的互動語句
- 附帶 3～5 個標簽，覆蓋場景、情緒與人群
【第四步】多樣性版本生成：
請再基于上述主題，生成2～3條風格略有變化的版本，保持結構不變，語言表達有所差異，用于內容測試或推薦引擎多樣化訓練。
【第五步】格式化輸出：
請將每一條筆記按照以下格式輸出，便于后續使用：
---
【標題】：xxx
【正文】：xxx
【結尾互動】：xxx
【標簽】：#標簽1 #標簽2 #標簽3
---
自動修正提示詞中可能出現的一些偏差字段名稱。
已經找到了點贊量最大的筆記。
開始仿寫。
本節總結
通過今天這節課的完整實踐，我們從一份原始的小紅書內容數據出發，借助通義靈碼強大的零代碼交互能力，完成了數據分析的五個關鍵步驟：從數據導入與結構理解、清洗與預處理、多維度洞察與可視化呈現，到最后通過自然語言生成一份結構化的數據分析報告，并進一步拓展至數據驅動的內容仿寫環節，實現了“從分析到生成”的完整閉環。
整套流程中，我們幾乎沒有手動編寫傳統的 Python 腳本，而是依靠自然語言作為主要的指令輸入方式，讓 AI 完成了字段識別、缺失值處理、圖表繪制、可視化結果生成，甚至報告撰寫和內容反向創作。
整個體驗過程中可以明顯感受到，通義靈碼不僅僅是一個 AI Coding IDE，更像是一個智能的數據分析伙伴，理解你的意圖、推演你的分析路徑、補全你的工作盲區。
尤其值得一提的是，在內容仿寫模塊中，我們基于分析結論進行結構拆解和語言風格提取，再用 AI 模仿生成筆記內容，實現了內容生成與用戶偏好之間的“數據驅動創作”。
這種“先分析、再模仿”的邏輯不僅適用于小紅書運營，更廣泛適用于品牌營銷、短視頻腳本撰寫、標題優化等業務場景。下面提供了一些快速的提示詞給大家快速應用：
| 流程 | 提示詞 |
|---|---|
| 加載數據 | 請讀取這份csv文件，并展示前5行 |
| 字段理解 | 請逐一解釋字段的含義，并列出可能的分析角度 |
| 缺失值處理 | 請對缺失值做合理填充，便于我下一步數據分析 |
| 標簽字段處理 | 請將數據表中的字段轉換為適合數據分析的格式，比如年月日，統計數值等 |
| 點贊數Top10 | 請展示點贊數最多的10條記錄 |
| 可視化 | 請畫出點贊數的分布圖 / 標簽詞云圖 / 折線趨勢圖 |
| 報告生成 | 請幫我生成一份結構化的數據分析報告，格式為html結構 |
來實戰
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