通义灵码保姆级教程：从数据读取、清洗、结合大模型分析、可视化、生成报告全链路
大家好，欢迎来到今天的通义灵码数据分析实战课，在上一节课中，我们已经体验了零代码在基础编程和简单流程中的应用。那今天，我们把焦点拉回来，用通义灵码，即使你不会写 Python 脚本、不懂数据处理，也可以完成一整套“从数据读取、清洗、结合大模型分析、可视化、生成报告”的全链路流程。
下载体验：https://lingma.aliyun.com/download
往期课程：https://www.aliyun.com/activity/middleware/ai-lingma
课程目标：
了解零代码数据分析的完整流程。
掌握通义灵码在数据清洗、分析、可视化与报告生成的使用方法。
能够通过自然语言指令完成从 CSV 导入到报告生成的全过程。
本节效果展示
点击链接查看效果展示：https://mp.weixin.qq.com/s/spMIbl81q3gPk4GwJQd3yQ
「⚡️ new」：220 篇小红书笔记关于对标竞品 AI IDE 的分析报告：
以上报告中，会涉及以下图表：
今天我们就用一个“小红书数据分析”案例，从头到尾体验一次：只用对话指令，和 AI 一起完成一次完整、实用、漂亮的数据分析任务！之前有非常多的同学也问过，像这么一个数据分析工具是怎么做的，今天会毫无保留的分享给大家整体的操作思路，并且大家可以学完就可以开始实践。
整体方案设计
我们希望能够通过通义灵码来实现基于大语言模型驱动数据报告生成工具，只要导入我们提供的数据即可全自动生成带策略建议的 PDF/PPT 报告。
全维度覆盖：笔记互动（点赞/收藏/评论/分享）、用户画像（性别/年龄/地域）、内容生命周期（24 小时传播趋势）。
可视化看板：15+专业图表，支持热力图、趋势图、对比分析。
爆款公式拆解：自动识别高互动内容的共性。
标题优化实验室：AI 模拟不同标题的预期效果。
本案例学习数据源：通义灵码小红书数据.xlsx。
相关数据资料都放在这个链接里了哈：https://pan.quark.cn/s/a691864d16ca
思路讲解：
课程实操流程
第一步：导入与理解数据
数据来源说明（内容来源于小红书运营侧）
使用通义灵码读取数据，展示表头和结构
操作步骤：
打开通义灵码，上传我们刚刚提供给大家的学习示例数据。
提示词输入：
请加载这份通义灵码小红书数据文件，使用 python 进行分析，告诉我这份数据一共有多少条记录，包含哪些字段。
86 条笔记数据，不同的字段罗列。
跟进指令（字段解释）：
请逐一解释这些字段的含义，以及可能的用途。
预期输出：
数据维度信息（行列数）
字段含义解释文本
自动推荐后续分析方向（如“可以分析点赞数最多的内容特征”）
第二步：数据清洗
讲解内容：
为什么需要数据清洗
常见问题：缺失值、不一致格式、异常值等
操作步骤：
提示词输入：
请帮我检查一下数据中是否有缺失值，分别在什么字段上？
如有缺失，继续输入：
请对缺失值做合理填充，便于我下一步数据分析。
自动创建了清洗后的文件。
我们可以打开出来预览一下处理结果，它确实已经进行缺失值处理了。
标签字段标准化：
请将数据表中的字段转换为适合数据分析的格式，比如年月日，统计数值等。
预期输出：
清洗方案说明
清洗后的 DataFrame 预览（前 5 行）
可选择保存成新变量 cleaned_data
第三步：数据洞察与可视化
讲解内容：
从哪些角度分析内容质量
图表在数据分析中的作用
除了通过 python 进行数据可视化以外，可以将处理好的数据结果，使用 html 的 echart.js 图表进行数据可视化。
操作步骤：
点赞数分布图：
请根据清洗后的数据（通义灵码小红书数据_cleaned），帮我画出点赞数的分布图，使用直方图展示。
标签热度词云：
请根据“笔记标题”字段生成一个标签词云图，展示出现频率最多的前 50 个标签。
先做了词频的分割。
再生成词云图，但是呢中文显示没有办法正常显示，所以我们需要上传一个中文字体包，让它去适配字体显示。
请你使用我的字体“汇文仿宋 v1.001.ttf”，帮我渲染到这个词云图上。
字体素材，放到当前目录下即可，可以看到它已经替换成功了。
点赞数 Top10 的笔记标题柱状图：
请你继续展示点赞数排名前 10 的笔记标题及其对应点赞数量，用柱状图表示。
最后呈现出这个图表。
时间分布趋势图：
请你继续将点赞数按发布时间小时段聚合，绘制折线图，看看一天中哪个时段内容更受欢迎。
预期输出：
图像文件输出（matplotlib 或 pyecharts）
通义灵码自动生成图表代码和解释语
自动分析发现总结，例如“高点赞笔记多集中在中午 12 点和晚上 8 点发布”
学会使用 html 的 echart.js 图表进行数据可视化。
第四步：自动生成分析报告
讲解内容：
如何对接阿里云百炼大模型平台进行数据解读能力
如何从数据生成结构化结论
分析报告内容构成：综述、关键发现、可视化图、运营建议
操作步骤：
在阿里云百炼平台上，提供各类大模型 API 服务（选择通义系列的模型服务）
https://bailian.console.aliyun.com/?tab=home#/home
在项目中准备好相关的 api 文档，并提出完整的对接需求，作为数据分析专家，能够从数据特征中找到共同的特性或者差异点，为数据分析做好准备。
先去阿里云百炼大模型平台选一个合适的大语言模型，咱们需要拿到两个信息：API Key + 模型的接口文档。然后咱们在开始之前需要准备一个文档，我这里推荐 Markdown 结构的文档；
API-KEY：左下角进入“API-KEY”后，然后点击“创建我的 API-KEY”，然后点击查看后复制（记得保存到一个文档里面）
进入模型广场，选择中“API 参考”后进入模型接口文档：
复制下面这个请求体代码信息到文档里面即可。
这里默认的文档用的是“qwen-plus”，如果需要指定模型 id，我们“查看详情”页面中可以去拿模型的 code 信息。当然，如果你实在也不知道该拿哪一块信息，直接把上面几个页面都全选复制粘贴就好了（也不是不行）...
最后我们会得到这样的一份 Markdown 文档：
然后，把文档放到项目文件夹里，然后输入下面的提示词就完事！它就会自动读取、自动理解，我们需要一些调试的实践，整个过程会把项目代码生成好。
api 文档参考：
调通模型的提示词输入，我们可以让通义灵码来测试一个小红书文案生成器的案例：
你作为专业的网页设计专家，结合我的大模型使用的 api 文档，帮我做一个小红书的文案生成器 Html 网页，输入我的需求之后，就能够自动生成一段小红书的种草文案，风格使用 bento UI & tailwind css，使用 awesome icon（CND）引入，不使用 emoji。
最后实现的效果，是不是非常的快？
丢几个文档进去，输入几句需求就能够给你自动把大模型的 api 文档也给接上了，是不是很方便？你不懂编码都没关系，你知道作为老板来验收需求就好了。
接下来我们要去实现整个数据分析报告，有了上面的实践经验之后，相信大家对这一块也可以举一反三了，实际上是对整个需求的描述细节更详尽一些。
完整报告的提示词输入参考：
结合我的 api 文档，请基于刚才的数据分析内容（通义灵码小红书数据_cleaned）帮我做一个数据分析报告，api 主要是用于大模型的能力，能够解读数据特点。
生成一份完整的内容运营数据分析报告，结构包括：分析目的、数据摘要、关键发现、图表展示（从多个维度进行分析）、运营建议，并附上结论。
请以 markdown 格式输出这份报告，需要图文并茂，把生成的图填充到 markdown 文档里面。
数据报告整体工程量会相对来说会更大一些，需要多次调试验证最终的结果。
预期输出：
报告正文文本 + 图表嵌入
提示是否导出为 PDF 或 HTML 报告文件
第五步：爆款内容仿写
基于已有数据，通过阿里云百炼大模型服务的 API 去生成结构相似、风格一致的内容笔记
结合分析结果进行内容“反推”与自动创作，用于内容运营优化
实操背景说明：
我们已经通过数据分析知道：
哪些话题标签更受欢迎
什么样的发布时间效果更好
哪些笔记标题容易获得高点赞
那是否可以“反向构造”出一条更容易爆的笔记内容？这就是内容仿写的意义。
构建仿写目标（比如先基于高点赞笔记）
提示词示例：
自动修正提示词中可能出现的一些偏差字段名称。
已经找到了点赞量最大的笔记。
开始仿写。
本节总结
通过今天这节课的完整实践，我们从一份原始的小红书内容数据出发，借助通义灵码强大的零代码交互能力，完成了数据分析的五个关键步骤：从数据导入与结构理解、清洗与预处理、多维度洞察与可视化呈现，到最后通过自然语言生成一份结构化的数据分析报告，并进一步拓展至数据驱动的内容仿写环节，实现了“从分析到生成”的完整闭环。
整套流程中，我们几乎没有手动编写传统的 Python 脚本，而是依靠自然语言作为主要的指令输入方式，让 AI 完成了字段识别、缺失值处理、图表绘制、可视化结果生成，甚至报告撰写和内容反向创作。
整个体验过程中可以明显感受到，通义灵码不仅仅是一个 AI Coding IDE，更像是一个智能的数据分析伙伴，理解你的意图、推演你的分析路径、补全你的工作盲区。
尤其值得一提的是，在内容仿写模块中，我们基于分析结论进行结构拆解和语言风格提取，再用 AI 模仿生成笔记内容，实现了内容生成与用户偏好之间的“数据驱动创作”。
这种“先分析、再模仿”的逻辑不仅适用于小红书运营，更广泛适用于品牌营销、短视频脚本撰写、标题优化等业务场景。下面提供了一些快速的提示词给大家快速应用：
来实战
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赛事介绍 &比赛报名链接：http://www.aiinnovation.com.cn/#/trackDetail?id=153
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