# 第21章 项目实战：智能数据分析 Agent

> 用自然语言做数据分析——从 "帮我分析上月销售" 到完整的分析报告。

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## 🎓 学习目标

完成本章学习后，你将能够：

- ✅ 设计智能数据分析 Agent 的完整架构
- ✅ 实现 Text-to-SQL 和多种数据库连接方式
- ✅ 构建自动化数据分析和可视化能力
- ✅ 生成结构化数据分析报告
- ✅ 交付一个端到端可用的数据分析 Agent

## ⏱️ 预计学习时间

约 **180-240 分钟**（综合实战项目）

## 💡 前置知识

- 完成第一至五部分所有章节
- 了解 SQL 基础语法
- pip install pandas matplotlib sqlalchemy

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## 🔗 学习路径

> **后续推荐**：
> - 👉 [第22章 项目实战：多模态 Agent](../chapter_multimodal/README.md)

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## 本章概览

数据分析是 Agent 最实用的应用场景之一。本章构建一个智能数据分析 Agent，让用户用自然语言描述分析需求，Agent 自动完成 SQL 查询、统计分析、图表生成和报告输出。

## 本章目标

- ✅ 实现自然语言到 SQL 的安全转换
- ✅ 构建自动化的数据分析和可视化
- ✅ 用 LLM 从数据中提取洞察
- ✅ 自动生成结构化的分析报告
- ✅ 整合为完整的数据分析 Agent

## 本章结构

| 小节 | 内容 | 难度 |
|------|------|------|
| 21.1 需求分析与架构设计 | 功能规划和架构 | ⭐⭐ |
| 21.2 数据连接与查询 | Text-to-SQL、安全访问 | ⭐⭐⭐ |
| 21.3 自动化分析与可视化 | 统计分析、图表生成 | ⭐⭐⭐ |
| 21.4 报告生成与导出 | Markdown 报告 | ⭐⭐ |
| 21.5 完整项目实现 | 整合所有组件 | ⭐⭐⭐⭐ |

## 🔗 学习路径

> **核心前置知识**：[第3章 工具调用（Tool Use / Function Calling）](../chapter_tools/README.md)、[第5章 规划与推理（Planning & Reasoning）](../chapter_planning/README.md)、[第12章 LangGraph：构建有状态的 Agent](../chapter_langgraph/README.md)
> 推荐但非必须：[第17章 Agent 的评估与优化](../chapter_evaluation/README.md)
>
> **同系列项目**：
> - 🔨 [第20章 项目实战：AI 编程助手](../chapter_coding_agent/README.md)
> - 🎨 [第22章 项目实战：多模态 Agent](../chapter_multimodal/README.md)

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*下一节：[21.1 需求分析与架构设计](./01_requirements.md)*
