阶跃AI大模型数据分析：数据清洗与趋势预测教程
利用阶跃AI上传销售数据文件，自动解析后一键执行智能清洗，可修正异常值并自定义规则。时序预测模块采用Prophet+LSTM融合算法，设置日期与销售额字段，预测未来三个月趋势并导出含清洗日志与图表的PDF报告。
面对杂乱无章的销售数据，清洗与预测常常令人头疼——尤其在赶周报前，面对一张混乱的Excel表格更是无从下手。阶跃AI作为一款无需编程的数据分析工具，只需上传文件即可完成从数据清洗到销量预测的全流程。下面直接进入实操步骤。
举例说明：假设你有一张销售表，字段类型混乱、异常订单混杂其中，下季度销量预测也需要尽快确定？无需慌张，只需几个步骤即可搞定。
上传并解析原始数据
登录阶跃AI官网，点击「新建分析任务」，选择「上传文件」，将Excel或CSV文件拖入即可（最大支持50MB）。系统会自动识别表头和数据类型——但需要注意：如果发现“下单时间”被误判为文本而非日期，必须点击字段旁的「类型修正」按钮，手动改为「日期」，否则后续所有基于时间的统计都会出现偏差。等待两三秒后，页面右上角绿色对勾亮起，解析完成，即可继续操作。
等待两三秒后，页面右上角绿色对勾亮起，解析完成，可以继续后续步骤。
一键执行智能清洗
左侧菜单点击「数据清洗」，系统默认已勾选三项基础策略：去除全空行、修正重复ID、空白单元格填充“未知”。
方法一：直接点击「运行推荐清洗」——阶跃AI会自动扫描全表，将价格为负数、销量超过10万件、下单时间晚于今天等异常值标出，并在预览区高亮显示，帮助快速定位问题订单。
方法二：如需自定义规则，点击「添加清洗规则」，在弹出的窗口中使用自然语言描述即可，例如：“将‘渠道’列中所有‘tb’、‘taobao’统一改为‘淘宝’，不区分大小写”，确认后即生效。清洗完成后点击「下载清洗版」保存新文件，原始文件保持不变。
生成趋势预测报告
接下来进入关键环节：先点击顶部导航栏「分析洞察」，选择「时序预测」模块。然后在字段映射区，将日期拖到X轴，销售额拖到Y轴，时间粒度设置为「月」。
点击「启动预测」，在弹出的窗口中设定预测周期为「3个月」，系统自动采用Prophet+LSTM融合算法——无需调整参数。等待约8秒，图表中会显示蓝色趋势线和置信区间带。右侧同步生成结论：“预计8月销售额环比增长12.3%，9月达到峰值，10月小幅回落，主要驱动因素为暑期促销与新品上架节奏。”
最后点击「导出报告」，选择PDF格式，报告中包含原始数据快照、清洗日志摘要、预测图表及关键假设说明。直接发送给运营负责人，即可轻松完成汇报。
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