主要观点总结
本文介绍了基于XXL-JOB和Deepseek的智能金融数据分析系统的搭建和操作流程。文章首先概述了XXL-JOB和Deepseek的特点和用途，然后详细描述了系统的搭建步骤，包括本地部署、使用云产品等。接着通过定时推送财经新闻的例子展示了系统的使用，并介绍了手动运行任务和定时做金融数据分析的流程。最后总结了通过这套架构可以在任何领域进行智能化数据分析，并提供了参考链接。
关键观点总结
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阿里妹导读 本篇文章将介绍如何搭建一套基于 XXL-JOB + Deepseek 的定时数据分析系统，帮你做一个智能的金融理财助手。 概述 AI 大模型火了几年了，不知不觉中，已经普及到千家万户中，常见的应用场景有： 内容创作：比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。 聊天机器人：比如客服答疑，比如英语口语陪练。 逻辑推理：比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。 大部分的交互方式，都是通过自然语言和大模型进行对话，由人主动发起，如下： 也有许多的业务场景，不是由人主动发起的，通过定时任务在后台不停运行，也可以结合大模型做增强，场景如下： 风险监控：定时监控系统指标，由大模型进行智能分析，发现潜在的风险。 数据分析：定时采集在线金融数据，由大模型进行智能分析，给
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