用DeepSeek做了一个简单的收入预测，发现它的逻辑思维能力和推理能力已经超越了很多初级分析师。分析师如果只会单纯的数据分析技能，被AI取代的风险很大。其他业务人员在AI工具的加持下，基本上可以独立完成80%的数据分析工作。
A公司2009年到2024年的历史收入数据如下图所示，现在要根据下表的历史数据，预测该公司2025年的收入能做到多少？
| 年份 |
收入 |
| 2009年 |
735 |
| 2010年 |
835 |
| 2011年 |
935 |
| 2012年 |
1,535 |
| 2013年 |
2,535 |
| 2014年 |
5,535 |
| 2015年 |
6,215 |
| 2016年 |
7,056 |
| 2017年 |
8,056 |
| 2018年 |
9,056 |
| 2019年 |
10,056 |
| 2020年 |
15,456 |
| 2021年 |
21,444 |
| 2022年 |
30,614 |
| 2023年 |
41,527 |
| 2024年 |
54,000 |
这是一个较为简单的预测问题，分析师在日常工作中会经常碰到，我们看看DeepSeek能不能完成，以及如何完成。
-
（1）点击链接进入网页模式：https://www.deepseek.com/
将历史数据表（这里为Excel格式），上传到DeepSeek，然后输入如下指令：
假设你是一名数据分析师，现在有一个表中包含2009年到2024年的历史收入数据，请根据历史数据预测2025年的收入。不需要写代码，只需要给出如下分析和结果：（1）画出趋势曲线；（2）给出预测函数：（3）预测2025年的收入。
从DeepSeek返回的结果来看，它采用了指数回归模型进行了预测，给出了2025年收入的预测结果。更重要的是它的推理和分析过程非常严谨，对指数、多项式、线性回归模型都进行了分析，并根据拟合度，选择出了最佳模型-指数回归模型。
由于DeepSeek没有返回函数和曲线，这里再次提醒DeepSeek一次。
DeepSeek再一次返回思考推理过程和分析结果。
这一次，DeepSeek不仅返回了结果，还返回了预测函数，已经分析的非常详细和严谨了。
但是，它无法绘制曲线图。虽然DeepSeek目前无法绘制图表，但是它可以详细地告诉我们如何在Excel和Python中绘制折线图。
（1）DeepSeek返回的用Excel制作折线图的结果。
按照DeepSeek的提示，即使对Excel不熟悉的人也很容易就可以绘制出折线图了，如下图所示。
（2）DeepSeek返回的用Python制作折线图的代码。
更贴心的是，DeepSeek对代码给出了详细的解释，即使对代码不熟悉的人群也可以看得懂代码的含义，
把DeepSeek给的代码复制到Python中，很容易就可以绘制出折线图了，如下图所示。
