测评：用Kimi新模型K2做数据分析，国内Agent有救了

主要观点总结

本文介绍了对K2、DeepSeek和doubao三个模型进行相同数据分析任务的测评，包括它们的表现、执行步骤等。同时，文章还介绍了其他能够自动完成数据分析工作的AI工具，以及使用AI完成数据分析的关键边界和基建要求。最后，文章还讨论了数据分析任务的重要性和AI在数据分析领域的应用前景。

关键观点总结

关键观点1: K2、DeepSeek和doubao三个模型在数据分析任务中的表现

K2能够生成详细的分析报告和可视化图表，DeepSeek和doubao也能生成分析报告和图表，但它们的分析结论在代码中是固定的，缺乏灵活性。此外，DeepSeek和豆包虽然使用了工具，但更像是在弥补自身能力不足的短板。

关键观点2: 其他能够自动完成数据分析工作的AI工具

除了上述三个模型外，还有其他一些AI工具如扣子空间、智谱、元宝等也可以完成数据分析任务。其中扣子空间的分析能力较强，可以输出完整的报告且完成度极高。

关键观点3: 使用AI完成数据分析的关键边界和基建要求

数据分析任务需要模型具备任务理解、意图识别、任务规划、工具调用、代码编写、反馈纠偏、异常处理等多种能力。同时，使用工具如Cline可以辅助模型更好地完成任务。此外，为了胜任数据分析任务，模型还需要具备灵活的分析思维，能够逐步迭代优化。

关键观点4: 数据分析任务的重要性和AI在数据分析领域的应用前景

数据分析是一个重要的领域，随着AI能力的提升，越来越多的企业和组织开始重视数据分析人才的培养和使用。通过掌握数据分析思维，人们可以更好地利用数据为业务决策提供支持。而AI在数据分析领域的应用前景广阔，能够帮助人们更快速、准确地完成数据分析任务。

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