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数据分析自动化！Cursor Composer 和 Google Data Science Agent 使用指南今天给大家介绍 Cursor Composer 和 Google Data Science Agent，帮你快速分析数据，自动生成交互式图表和报告！时间戳： 0:00 - 0:20 介绍视频主题，两款 AI 工具 0:20 - 1:20 Cursor Composer 实战演示：分析学生饮食数据 1:20 - 1:55 Streamlit 介绍：快速构建数据分析应用 1:55 - 3:27 Cursor Composer 实战演示：分析电视市场数据 3:27 - 6:14 Google Data Science Agent 实战演示：分析全球城市 GDP... show more

nicekate

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Anya Rossi• Live Now

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nicekate1 年前

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The Question-bbwbing1 年前

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Mem1 年前

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酷，一款智能地图分析工具：chat2geo，可以用聊天的方式分析卫星图像和地理数据提供自然语言描述需求，Chat2Geo就能理解并转换为专业的地理分析任务，调用Google地球引擎获取卫星数据进行处理分析支持处理卫星图像、分析地理数据以及各种专业分析比如，分析城市问题，查看城市热度分布，检测空气污染情况，观察城市发展变化；做土地分析，可以了解土地使用以及土地变化情况等支持上传自己的矢量数据，将其与GEE的卫星图像数据结合起来进行分析 #地理数据分析工具 #AI城市地址分析 #chat2geo #AI环境分析工具

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再一次被 AI Coding 的能力震惊到了 🤯 这是我花了 1 个多小时使用 Devv.AI Coding Agent 为自己创建的一个健康 & 锻炼记录分析工具，支持的功能： 1. 连接 Whoop、Apple Health、Garmin，导入相关的数据 2. 分析健康 & 锻炼数据，展示在 calendar 中 3. AI 教练分析每天数据，给出锻炼建议

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Jiayuan (JY) Zhang

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Claude高级玩法：MCP多工具组合，自动化工作流搭建指南 | GitHub、SQLite、Fetch、Filesystem等在本期视频中，我介绍了多个MCP工具的实际使用案例。我们一起来看如何将GitHub、SQLite、Fetch等工具高效集成到项目中，探索它们的强大功能和实际应用场景。时间戳： 0:00 - MCP 快速入门 & 工具配置 3:59 - Fetch实战：网页内容抓取 & 多风格内容生成 5:20 - SQLite和Claude集成：100M+大数据分析 7:34 - GitHub集成：自动搜索 & 代码仓库管理 9:10 - CSV数据分析脚本创建 11:15 - 多工具协同：Puppeteer+GitHub自动化工作流

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nicekate

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用 ChatGPT、Grok 查股票能省时间吗？⌛ 可以，但数据常常不全、不准、不够新。解决方案： ✅ 实时专业数据接口（秒级更新，覆盖全市场） ✅ 华尔街因子评分（价值、成长、风险、情绪等全打分） ✅ 一键生成通俗易懂的投资报告这些复杂配置？我都帮你做好了。 🚀 美股分析机器人 = 专业数据 + 顶尖AI 精准、快速、全方位，帮你节省 99% 分析时间！欢迎试用👉

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Inty News

28,434 次观看 • 11 个月前

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

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GitHubDaily

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用 AI 打造视频内容分析利器：一键获取视频洞察 | 整合 DeepSeek + AI IDE 这款工具基于 DeepSeek API，能自动分析视频字幕和评论，提供智能化的内容总结。除了单个视频分析，还支持批量处理和字幕对话功能。我不仅分享了 YouTube Data API 的使用方法，更重要的是展示了如何借助 AI IDE 实现高效开发。时间戳： 0:00 - 项目介绍与功能演示 3:31 - 项目代码开源介绍 4:13 - YouTube Data API使用指南 5:48 - 项目架构与代码结构详解 6:50 - AI生成代码审查要点和高效使用技巧 8:58 - 用AI开发应用的规则和步骤分享 10:30 - 总结

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nicekate

17,406 次观看 • 1 年前

绝对信息差！直接让 AI 帮你深度分析股票财报！加上这个 MCP 后，Claude 就变成了一个自带 17000+ 个股票实时数据库 + 完整 SEC 分析器的超级金融分析师！详细见视频！它能做的事情：分析财务报表、分析内幕交易和大资金流向、SEC 备案与披露、获取公司基本信息和市场动态教程在评论区

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摸鱼巨匠🔨

61,357 次观看 • 2 个月前

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

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sitin

15,309 次观看 • 9 个月前

介绍一个AI图表生成和美化应用Graphy。生成的图表非常漂亮，而且不用自己手动创建，用自然语言输入需求之后他会自动创建对应的图表。同时也支持对你上传的数据进行分析，给出对应的结论。做PPT必备家人们。这里使用：

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歸藏(guizang.ai)

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别再把 Codex 只当聊天工具用了～装上这11个官方插件，Codex直接变成你的生产力外挂！别人还在手动做图、抠 PPT、抓数据…… 你已经一句话搞定海报、视频、数据分析和日程管理～下面我把每个插件的实际效果都录出来了，直接看效果～ 1️⃣视觉 & 设计神器 · Canva：一句话调用百万专业模板，海报、朋友圈图、封面秒出 · Figma：扔需求或代码，一键生成高保真可编辑设计稿 · HyperFrames by HeyGen：HTML/脚本自动渲染高质量视频 · Remotion：专业级视频动效和动画，效果直接拉满 2️⃣办公 & PPT狂魔 · Presentations：给个主题，自动生成高质量PPT初稿+完整大纲 · Spreadsheets：复杂公式、图表、数据分析一气呵成 3️⃣内容 & 数据深度工具 · Documents：长文章提炼、总结、写PPT脚本 · BioRender：科研/医学图表，秒出专业科学插图 · Windsor ai：一键拉全网营销数据并自动分析 4️⃣自动化王炸 · Chrome：Codex直接操控浏览器，自动读网页、抓数据、填表 · Google Calendar：自动创建会议、管理日程，排会效率翻倍安装方式：Codex App → 左侧「Plugins」→ 搜索名称直接安装（30秒搞定）

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爱丽丝呀！

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近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

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Rocky

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平时分析数据，从清洗、探索到建模、可视化，再到撰写报告，整个流程非常耗时，当要面对多个不同格式的数据文件时更是头疼。恰巧，找到了 DeepAnalyze 这个开源项目，它能让 AI 自主完成整个数据科学流程，真正做到无需人工干预。基于 DeepSeek-R1 和课程学习训练方法开发，支持数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。可以处理数据库、CSV、Excel、JSON、XML 等各种格式数据，最终直接生成专业级的研究报告给我们。 GitHub：同时提供 50 万条训练数据集，完全开源模型和代码，方便我们二次开发。只需克隆代码到本地并下载模型后，通过 vLLM 部署即可使用。

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🔥 Jim Cramer 介绍了传奇技术分析师Larry Williams的图表分析！ 📉 1. 根据他的William指数，特斯拉已处于超卖区，每次触及时，股价必然反弹！ 💰 2. 尽管股价近期暴跌，但他的分析显示，机构正在疯狂买入！ 📊 3. 结合特斯拉历史季度股价走势分析，他预测股价将开始大反弹，持续上涨至 9 月！

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谢嘉琪

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兄弟们！摩根大通内部 Python 量化培训资料，开源了！ jpmorganchase 开源的 python-training，是摩根大通内部给业务分析师和交易员用的 Python 培训内容，目前有 13.7K Star。虽然定位是数值计算和数据可视化入门，但内容我看了明显偏向金融和量化场景，主要包括： 1️⃣ 基础 Python 与数值计算 2️⃣ 期权相关案例（比如 Straddle） 3️⃣ 金融数据获取与处理 4️⃣ Altman Z-Score 等信用风险指标计算 5️⃣ 数据可视化与进阶绘图 6️⃣ 网页数据和 API 调用实操整体就是给交易员和分析师准备的实用型量化入门课，重点不是教完整编程，而是让人快速用 Python 处理金融数据和做简单分析。对想了解金融机构内部如何培训量化相关技能、或者需要偏实战金融案例的人来说，这份材料有参考价值。

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爱吃折耳根的Ace

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🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

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爱吃折耳根的Ace

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外汇交易员

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今天又搞了一个小红书爆款复刻的Agent，用时半小时，不说很完美，那也是完美。 1、先通过抓取爆款的内容（使用了云抓取Apify）里面的点赞，评论内容按不同内容分类，如需求，差评等，收藏，爆款量，图片及文字内容等数据； 2、拿到数据从内容，标题，图片设计，互动，时间等维护度全方向分析为什么会爆； 3、分析完成后，按这些结果数据，给我复刻出3-5个爆款内容，给给出他们的内容优势； 4、然后再给出对应的运营策略。

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