# data67 问数智能体 — 使用示例

## 快速启动

```bash
# 1. 部署智能体
agentpaas agent create --name data67 --config agentexample/data67/agent-config.yml

# 2. 交互式对话
agentpaas chat data67
```

## 示例对话

### 场景一: 分析本地 CSV/Excel

```
You: 我的数据在 ./workspace/20260307最终/ 目录下，都是综保区进出口贸易数据的CSV。
     请帮我做一个整体分析报告，重点关注：
     1. 进出口总额月度趋势
     2. 主要贸易国家排名
     3. 企业成长性分析
     4. 异常波动预警

data67: 让我先看看数据...
     [自动扫描目录 → 预览每个CSV → 生成schema概况]
     [逐步分析 → 生成图表 → 整合为图文报告]
```

### 场景二: 连接数据库

```
You: 我有一个 PostgreSQL 数据库:
     host: db.example.com, port: 5432, db: trade_db, user: analyst
     里面有 orders 表和 customers 表。
     帮我分析客户的购买频次分布和 RFM 分层。

data67: 让我先看看数据...
     [连接数据库 → 探索表结构 → SQL查询 → RFM分析 → 可视化 → 报告]
```

### 场景三: 数据湖 Parquet 文件

```
You: /data/lake/ 下有按日期分区的 Parquet 文件，是用户行为日志。
     帮我分析最近30天的用户留存率和转化漏斗。

data67: 让我先看看数据...
     [读取Parquet → 留存分析 → 漏斗计算 → 图表 → 报告]
```

## 输出物

每次分析完成后，在工作目录下生成:

```
workspace/
├── charts/                    # 所有图表 PNG
│   ├── 01_月度趋势.png
│   ├── 02_国家排名.png
│   └── ...
├── report.md                  # Markdown 源文件
├── report.html                # HTML 报告 (图文并茂)
└── analysis.ipynb             # Jupyter Notebook (可复现)
```
