AI+Python批量生成销售数据，轻松搞定数据分析

在数据分析学习与实践过程中，我们常常面临一个现实的问题：缺乏真实的数据。无论我们是做数据分析教学案例、AI模型训练，还是测试报表与仪表盘的运行，没有数据就寸步难行。

为解决这个问题，我使用AI进行辅助，并结合Python工具生成一批模拟但结构合理、足够“真实”的业务数据，下面详细介绍如何借助AI设计数据结构，并借助Python快速生成一份可用于分析的样本数据集。

在构建模拟数据之前，首先需要一个明确的业务背景与字段设计，可以选择一个你感兴趣的业务背景，比如电商订单、客户销售、仓储库存、员工绩效等，这里以电商销售为例，我们希望模拟一份包含订单信息、客户信息和交易数据的订单明细表。

打开DeepSeek首页，输入下面的提示词，借助DeepSeek快速生成字段清单，同时要求输出完整的可执行的Python代码。

请帮我设计一份适合用于销售数据分析的模拟数据表格，数据量大小为1000行，包含20列字段，内容包括：订单编号、客户姓名、下单时间、商品名称、销售额、是否退货、客户地区等，数据看起来要像真实的，使用Python中的Faker、pandas、numpy等库来实现，帮我写出Python代码。

接着DeepSeek就快速生成了Python代码，原理很简单，就是使用Faker模拟数据，这个Python库专门可以生成订单编码、客户信息等，再结合pandas和numpy生成DataFrame。

如果你在本地安装了Python环境的话，你可以点击复制粘贴代码到Python编译器中运行，这样就模拟生成了一组案例数据，限于篇幅原因，这里就不贴代码了，感兴趣的同学可以自己动手试试。

这里有个小技巧，如果你嫌复制粘贴代码太麻烦的话，可以使用通义千问中的代码模式，生成代码后点击导出按钮，可以直接生成一个.py的文件，就不用再复制粘贴代码，双击运行即可。

在实际业务中，我们有特定的业务需求，以及符合业务规律的数据，比如你希望模拟出退货率高达20%、华东地区GMV最高这样的结论，那么，你可以在提示词中这么写：

我希望最终数据呈现这样一些业务特点：

1.上海、浙江、江苏地区的订单量高

2.部分客户频繁退货（退货率高）

3.某些商品销量集中爆发

请在符合业务特点的情况下对于上面生成的Python代码进行修改，生成可执行的Python代码。

在生成模拟数据的时候，需要刻意制造一些数据‘偏差’，从而让数据看起来显得更加真实，接着就用Python代码逻辑来模拟数据，点击运行新的代码，会得到一组符合特定业务需求的代码。

有了前面的内容铺垫，我们可以选择一款具有编程实现功能的AI工具，比如Trae来实操一下，不仅可以通过自然语言理解我们的需求，还能快速生成Python代码，一键运行，打开Trae，点击文件，点击打开文件夹。

选择一个路径，点击新建一个文件夹，然后选择该文件夹，用于代码生成和数据生成。

在对话框选择DeepSeek-V3模型，输入下面的提示词：

请帮我设计一份适合用于销售数据分析的模拟数据表格，数据量大小为1000行，包含20列字段，内容包括：订单编号、客户姓名、下单时间、商品名称、销售额、是否退货、客户地区等，数据看起来要像真实的，使用Python中的Faker、pandas、numpy等库来实现，帮我写出Python代码。

生成代码以后，点击应用。

接着点击接受Ctrl+Enter。

点击运行按钮运行Python代码。

左侧生成了Excel数据，可以点击在线预览一下，如下即为使用Python生成的案例数据。

打开前面新建的文件夹，就可以看到AI生成的Python代码，以及Python运行出来的模拟数据，使用Trae不仅可以通过自然语言快速生成代码，还支持直接运行，很方便。

以上，借助一个小案例展示了从AI构思字段到Python生成数据的完整流程，解决了初学者或教学场景中“没有数据可分析”的痛点，虽然这类数据并非真实业务数据，但其结构相对合理，适合用于数据模拟等场景，感兴趣的同学不妨试试。

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前蚂蚁金服数据运营，现京东经营分析，公众号、知乎、头条「大话数据分析」主理人，专注于数据分析的实践与分享，掌握Python、SQL、PowerBI、Excel等数据分析工具，擅长运用技术解决企业实际问题。