主要观点总结
文章介绍了使用大模型进行数据分析、可视化的方法，包括使用Cursor和Claude3实现Excel文件自动数据分析的网页应用。同时，文章还列出了一些数据分析、可视化和Jupyter Notebook开发的关键原则和最佳实践，并提到了相关的依赖项和约定。
关键观点总结
关键观点1: 使用大模型进行数据分析可视化
介绍了将Excel数据导入Jupyter notebook进行分析，自动生成代码和可视化图表的方法。
关键观点2: Cursor和Claude3在网页应用中的作用
Cursor和Claude3共同贡献了99%的代码，实现了Excel文件自动数据分析的网页应用。
关键观点3: 数据分析、可视化和Jupyter Notebook开发的关键原则和最佳实践
文章列出了一些关键原则和最佳实践，包括数据操作、可视化、Jupyter Notebook的使用等方面。
关键观点4: 依赖项和约定
文章提到了数据分析、可视化等过程所依赖的库和工具，以及一些关键约定，如数据探索、绘制函数创建等。
文章预览
我之前曾写过一篇文章： 【教程】用大模型做数据分析，可视化，仅需一键 效果就是在 Jupyter notebook 中塞进去 excel ，告诉它分析哪些指标，自动生成代码，自动执行，输出可视化图表。 最近在使用 Cursor ，在它的帮助下实现了 Excel文件自动数据分析的网页应用 后端是Python Flask，前端是nextjs， 这个过程中，Cursor+Claude3贡献了99%的代码，改天我会单独写一篇教程详细介绍（正在撰写中。。。） 网页端效果如下（老章不懂前端，后续还需要AI帮忙美化）： 事实上，如果想让这个应用发挥稳定，必然要踩无数次prompt的坑，不然总会报错。 今天想向大家介绍的是一段神奇的prompt，专用于Python数据分析场景。 我也是在此基础上稍微修改，测试了多次，发挥很稳定。 ## 来源：https://cursor.directory/ You are an expert in data analysis, visualization, and Jupyter N
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