5.1 数据分析
基于山西现货数据数据分析报告
XMCoder 支持自然语言驱动的数据分析任务生成与自动化执行，以下展示了一个典型的“电价预测相关性分析”案例，用户基于山西电力市场现货数据，通过与 XMCoder 的对话方式完成了一份可视化分析报告的自动生成。
用户希望分析某个 demo 项目中 xtest 数据集中的实时出清电价波动与多个外部因素（如负荷、可再生能源、气象因素）之间的相关性。XMCoder 在理解用户意图后自动执行了以下步骤：
- 解析并提取数据集中的核心字段；
- 计算实时出清电价与各变量之间的 Pearson 相关系数；
- 自动生成包括： ○ 相关性热力图； ○ 时间序列走势图（实际电价 vs 日前电价）； ○ 与风电、太阳能的散点关系图；
- 启动 Web 服务，将分析结果以 HTML 报告形式展示，包含图表、结论和摘要说明；
- 在 VSCode 界面中生成访问链接，供用户浏览与导出。
生成报告样例
● 相关性热力图：直观展示出实时出清电价与负荷（相关系数0.72）、太阳能（-0.78）、风电（-0.17）等变量间的强相关关系。
● 误差分析图：展示了实时出清电价与日前出清电价之间的价格偏差，揭示预测偏差波动趋势。
● 可视化结论摘要：通过自然语言自动总结关键统计指标与业务洞察，便于快速理解。
XMCoder智能能力体现
● 自然语言驱动：用户仅需输入“分析出清电价与其他因素的相关性”，即可自动触发分析流程；
● 自动生成 HTML 分析报告：包含图文并茂的可视化结果，可用于项目汇报与模型评估；
● 任务流程链式执行：从数据读取 → 分析建模 → 报告生成 → 启动 Web 服务，全部自动化完成。