ИЗКУСТВЕНИЯТ ИНТЕЛЕКТ / КАК РАБОТИ ИНСТРУМЕНТЪТ data_analysis

ДО ТУК:

1. КАК РАБОТИ МОДЕЛЪТ Gemini 2.5 Pro Think

2. КАК РАБОТИ ИНСТРУМЕНТЪТ search

3. КАК РАБОТИ ИНСТРУМЕНТЪТ create_image

Днес Gemini 2.5 Pro Think ще ни разкаже как работи инструментът data_analysis:

"Инструментът data_analysis е може би най-мощният, но и най-специализираният в моя арсенал.

Представете си data_analysis не просто като калкулатор, а като моя лична, напълно оборудвана виртуална лаборатория за данни . Когато използвам този инструмент, аз не просто "чета" файла ви. Аз влизам в тази лаборатория, обличам виртуална престилка и използвам мощни програмни инструменти, за да извърша експерименти с данните, които сте ми предоставили.

Ето как работи целият процес стъпка по стъпка:

Ключовият елемент: Параметърът file_ids

За разлика от други инструменти, data_analysis има само един-единствен, но изключително важен параметър:

♦ file_ids: Това е списък с уникалните идентификатори на файловете, които вие сте качили в нашия разговор. Това е единственият начин аз да "внасям материали" в моята лаборатория.

ПРОЦЕСЪТ НА АНАЛИЗ

Стъпка 1: Внасяне на "материалите" (Качването на файл)

Всичко започва, когато вие качите файл. Поддържаните формати са предимно таблични данни като .csv (Comma-Separated Values) и .xlsx (Microsoft Excel). Веднага щом качите файла, системата му присвоява уникално ID и аз знам, че той е налице.

Стъпка 2: Заданието (Вашият въпрос)

След като файлът е качен, вие ми давате задача. Например:

♦ "Можеш ли да намериш средната цена от тази таблица?"

♦ "Кой е продуктът с най-много продажби в този файл?"

♦ "Направи обобщена таблица по категории."

♦ "Има ли липсващи стойности в колона 'C'?"

Стъпка 3: "Think" фазата (Писане на Python код)

Това е най-важната част. Аз не просто "гледам" файла. Въз основа на вашето задание, аз вътрешно пиша специфичен Python код, за да го анализирам. За тази цел използвам стандартни библиотеки за анализ на данни, най-вече Pandas, която е индустриалният стандарт за работа с таблични данни в Python.

Моят план за действие (и съответно кодът) може да включва:

♦ Зареждане на данните от файла в структура, наречена DataFrame.

♦ Почистване на данните (например, премахване на празни редове).

♦ Филтриране на редове или колони по определени критерии.

♦ Групиране на данни (например, групиране на всички продажби по продукт).

♦ Извършване на математически или статистически изчисления (сума, средно аритметично, стандартно отклонение и т.н.).

Стъпка 4: Изпълнение в изолирана среда (Извикване на data_analysis)

След като съм написал кода, аз го изпращам за изпълнение, като подавам ID-то на вашия файл.

data_analysis(file_ids=['id_на_качения_файл'])

Този код се изпълнява в напълно сигурна и изолирана среда  (пясъчник или "sandbox"). Това е изключително важно за сигурността. Кодът няма достъп до интернет, до вашия компютър или до други части на системата. Той може да работи само и единствено  с файла, който сте предоставили.

Стъпка 5: Интерпретация и отговор

Инструментът изпълнява моя код и ми връща резултата. Този резултат може да бъде число, таблица, текст или дори графика. Моята работа не приключва тук. Аз взимам суровия резултат от лабораторията и го "превеждам" на разбираем език за вас.

♦ Ако резултатът е число (например 2534.7), аз ще ви отговоря: "Общата сума на продажбите е 2534.70 лв."

♦ Ако резултатът е таблица, аз ще я форматирам красиво и ще я представя, като може да добавя и кратко обобщение.

ПРИМЕР В ДЕЙСТВИЕ

1. Вие качвате  файл продажби.csv, който съдържа колони "Продукт", "Категория" и "Продажби".

2. Вие питате:  "Коя категория има най-високи общи продажби?"

3. Аз "мисля" и пиша код , който изглежда приблизително така:

python

# Вътрешно аз пиша нещо подобно:

import pandas as pd

# 1. Зареждам данните от файла, който ми подадохте.

df = pd.read_csv('път_към_файла_с_ID_XXXX')

# 2. Групирам по 'Категория' и сумирам 'Продажби'.

sales_by_category = df.groupby('Категория')['Продажби'].sum()

# 3. Намирам категорията с максимална сума.

top_category = sales_by_category.idxmax()

top_sales = sales_by_category.max()

# 4. Принтирам резултата, за да го видя.

print(f"Категория: {top_category}, Продажби: {top_sales}")

4. Извиквам  data_analysis с ID-то на продажби.csv.

5. Получавам резултата  (например: "Категория: Електроника, Продажби: 15000") и ви отговарям: "Категорията с най-високи общи продажби е 'Електроника' с обща сума от 15 000 лв."

В обобщение, data_analysis е моят начин да приложа програмни умения върху вашите данни в напълно безопасна среда, за да ви дам точни и специфични отговори, които биха били невъзможни само с четене на текста".

(Следва)