大数跨境

AI Python+SQL数据分析与应用

AI Python+SQL数据分析与应用 Power BI商业智能分析
2026-11-02
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在上篇文章,介绍了如何使用AI Gemini+SQL自动化生成数据分析,这篇文章对上篇文章介绍的AI Gemini自动化生成的Python+SQL做数据分析的解读与应用。
如下图是AI Gemini使用Agent自动化生成Python+SQL的数据分析脚本。
在上述的这段脚本分析中,AI Gemini自动连接数据库的基本账号信息,读取数据库powerbi_sales_analysis,然后使用python连接数据库引擎进行数据库的连接,如下,这段语句就是创建了一个数据库连接引擎,然后
engine = create_engine(connection_string)
在上述参数connection_string来自如下的数据库连接的基本信息
connection_string = f"mysql+pymysql://{safe_user}:{safe_password}@{DB_HOST}:{DB_PORT}/{target_db}?charset=utf8mb4"
连接完成数据库之后,接下来对数据库的表进行遍历,分析每一张表的基本表头,也就是分析维度与值,为后续可视化建模构建基础
如下,首先tables是一个列表,然后通过对tables进行遍历,遍历的过程中,这里使用了SQL查询语句对tables的具体表,例如渠道表,客户表,产品表及销售表进行查询分析,首先使用了count(*)查询每一张表的行数,然后对行数进行打印,如下的print函数,接下来使用了limit条件行数的限制查询分析,使用display函数将表前几行数据进行展示分析
tables = ['dim_channels', 'dim_customers', 'dim_date', 'dim_products', 'fact_orders']    print(f"=== 数据库 {target_db} 各表数据概览 ===\n")    for table in tables:        # 查询各表总行数        count_query = f"SELECT COUNT(*) as total_rows FROM {table};"        total_rows = pd.read_sql(count_query, con=engine).iloc[0]['total_rows']        # 查询前 3 行进行预览        preview_query = f"SELECT * FROM {table} LIMIT 3;"        df_preview = pd.read_sql(preview_query, con=engine)        print(f"📌 数据表: {table} (总计 {total_rows} 行)")        display(df_preview)        print("-" * 60 + "\n")
上述过程都是AI Gemini自动化应用生成,这里对AI Gemini自动化生成的Python+SQL数据分析进行了解读与应用,在使用AI分析数据时,理解Python+SQL的基础,对使用分析数据的结果有大有裨益。


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