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数据智能体 DataAgent（私有化）

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数据问答
发起数据问答 - 创建任务
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发起数据问答 - 创建任务

1. 发起知识问答（创建任务）

1.1 接口名称

发起知识问答（创建任务）

1.2 接口详情

项目

说明

请求方式

POST

请求地址

https://{domain}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/executeTaskV2

鉴权方式

jwt-token

接口说明

创建知识问答任务。通过 stream 控制返回模式；设置 metadata.enableKnowledgeQA: true 开启知识问答；设置 metadata.enableRunningStepOutput: true 获取执行过程与最终结果。

1.3 请求参数

参数路径

类型

必选

示例值

说明

stream

bool

是

true

是否开启流式返回。

content

string

是

"网约车租赁条款"

用户提问内容；支持在内容中指定 Skill，也可通过 Skill ID 参数指定。

contextId

string

否

"fd86552d317b4733aa8e7438f81c84b5"

多轮会话上下文 ID。单轮对话无需传入；多轮对话必须传入上一轮任务详情返回的上下文 ID。

metadata

TaskMetaData

是

见示例

任务元信息。

metadata.enableAssetLookUp

bool

否

true

是否搜索智能洞察中的数据集、图表和仪表盘；默认值为 true。

metadata.sessionId

int

否

12013496

多轮会话 ID；多轮对话时传入上一轮任务详情返回的值。

metadata.agentId

int

是

17368

智能体 ID。

metadata.language

enum

否

"en_us"

返回语言，可选 en_us、en-us、zh-cn、zh_cn。

metadata.fileList

List[string]

否

["storage-A"]

额外分析的文件存储 Key 列表，仅通用智能体可用。

metadata.enableWebSearch

bool

否

false

是否启用联网搜索。

metadata.enableKnowledgeQA

bool

是

true

是否开启知识问答。该字段必须为 true。

metadata.enableRunningStepOutput

bool

是

true

是否输出执行过程和结果。仅设置为 true 时，才能通过接口获取过程产物和最终结果。

metadata.knowledgeContext

string

否

"mixed"

知识检索范围模式，可选 "mixed"、"global"。

metadata.appIdList

List[int]

否

[2]

指定知识库项目 ID 列表；未传时跨项目检索，传入后仅检索指定项目。

metadata.kbInfoMap

Dict

否

见示例

指定项目、知识库及文档范围。键为项目 ID；kbDocMap 的键为知识库 ID，值为文档 ID 列表。空数组表示检索该知识库下的全部文档。

垂类智能体不支持通过 metadata.appIdList 或 metadata.kbInfoMap 指定检索范围，系统将按智能体后台已绑定的知识库召回内容。

1.4 请求示例

基础示例：

curl -X POST \
  "https://${IDA_DOMAIN}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/executeTaskV2" \
  -H "Authorization: Bearer ${JWT_TOKEN}" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{"stream":true,"metadata":{"agentId":202,"enableRunningStepOutput":true,"enableKnowledgeQA":true,"fileList":["agent-upload-20260717202946-1a3dd6cd236f41a08178ac10999e42d5"]},"content":"分析最近一段时间的销售额怎么样"}' \

指定知识库与文档范围：

curl -X POST \
  "https://${IDA_DOMAIN}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/executeTaskV2" \
  -H "Authorization: Bearer ${JWT_TOKEN}" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{"stream":true,"metadata":{"agentId":17368,"enableRunningStepOutput":true,"enableKnowledgeQA":true,"knowledgeContext":"mixed","kbInfoMap":{"1":{"kbDocMap":{"kb_id":["3","5","7"],"kb_id2":["1","2"],"kb_id3":[]}}}},"content":"网约车租赁条款"}'

1.5 返回参数

非流式返回（stream=false）

参数路径

类型

说明

data.taskId

string

创建成功后的任务 ID。

{
  "code": "llm/ok",
  "data": {
    "taskId": "d9ec4b426c5a4f7d8e30ced79d5ecb0e"
  },
  "msg": {}
}

流式返回（stream=true，SSE/流式）

事件字段

类型

说明

task

DeepResearchTask

任务信息。

artifactUpdate

DeepResearchTaskArtifactUpdateEvent

产物更新事件。

statusUpdate

DeepResearchTaskStatusUpdateEvent

任务状态更新事件。

通过产物的 metadata.type 判断类型：deep_research_running_step 表示中间过程产物；最后一条该类型产物的 parts[].text 为模型最终回答。

中间步骤产物：deep_research_running_step

位置

字段名

字段类型

参考值

说明

备注

Metadata

type

str

  • deep_research_running_step

产物类型

stepType

str

  • executor_think
  • load_skill
  • read_file
  • ......

中间步骤类型

用于识别中间步骤的类型

stepId

Optional[int]

1919810

当前步骤的步骤ID

用于创建中间过程的关联关系

parentStepId

Optional[int]

114514

上游步骤的步骤ID

用于创建中间过程的关联关系

目前中间步骤固定为2级结构
parentStepId为0的步骤代表一个「步骤组」的信息
真实的步骤内容应从parentStepId不为0的步骤中获取
见

sse 示例 

data: {"task": {"kind": "task", "id": "c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2", "contextId": "c8f66a432d5d41d18e5a568817984d86", "status": {"state": "submitted", "timestamp": "2026-08-27T16:18:22.424449"}, "metadata": {"agentId": 202, "fileList": ["agent-upload-20260717202946-1a3dd6cd236f41a08178ac10999e42d5"], "enableRunningStepOutput": true, "enableKnowledgeQa": true, "enableAssetLookup": false, "enableHiveDataQuery": false, "enableExplainChartDefinition": false, "enableAgentDataSet": true, "artifactDeliveryMode": "single", "artifactStrictMode": "loose", "toolList": [], "skillIdList": []}, "originTaskId": 34}}
data: {"artifactUpdate": {"kind": "artifact-update", "taskId": "c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2", "contextId": "c8f66a432d5d41d18e5a568817984d86", "artifact": {"artifactId": "e816ba60-8af2-5f19-b949-82c25091716e", "name": "思考推理", "description": "思考推理", "parts": [{"kind": "text", "text": ""}], "metadata": {"type": "deep_research_running_step", "stepType": "executor_think", "stepId": 178402, "parentStepId": 178401}}, "lastChunk": false}}
data: {"statusUpdate": {"kind": "status-update", "taskId": "c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2", "contextId": "c8f66a432d5d41d18e5a568817984d86", "status": {"state": "working", "timestamp": "2026-08-27T16:18:30.186731"}, "final": false, "metadata": {"agentId": 202, "sessionId": 4035, "deepResearchTaskId": 1784, "fileList": ["agent-upload-20260717202946-1a3dd6cd236f41a08178ac10999e42d5"], "enableRunningStepOutput": true, "enableKnowledgeQa": true, "enableAssetLookup": false, "enableHiveDataQuery": false, "enableExplainChartDefinition": false, "enableAgentDataSet": true, "artifactDeliveryMode": "single", "artifactStrictMode": "loose", "toolList": [], "skillIdList": []}}}
#最终产物
data: {"artifactUpdate": {"kind": "artifact-update", "taskId": "c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2", "contextId": "c8f66a432d5d41d18e5a568817984d86", "artifact": {"artifactId": "0a3a7a88-b5a8-547f-9990-cc5f1ac303cc", "name": "思考推理", "description": "思考推理完成", "parts": [{"kind": "text", "text": "## 最近一段时间销售额分析报告\n\n基于2026年5月1日至6月10日的销售数据，对最近一段时间的销售额情况分析如下：\n\n### 一、整体销售概况\n\n- **总销售额**：158,320.14元\n- **订单总数**：100笔\n- **平均客单价**：1,583.20元\n- **退货率**：0.27%（退货金额仅430.92元，整体退货控制良好）\n\n### 二、销售额趋势分析\n\n\n\n\n|     周销售额 |   订单数 |     客单价 |\n|----------|-------|---------|\n| 32237.5  |    12 | 2686.46 |\n| 13549.1  |    13 | 1042.24 |\n| 30826.2  |    13 | 2371.25 |\n| 21770    |    16 | 1360.63 |\n| 39501.7  |    23 | 1717.46 |\n|  9633.37 |    17 |  566.67 |\n| 10802.2  |     6 | 1800.37 |\n\n\n\n**月度对比**：\n- **5月**：销售额137,884.54元，覆盖28天，**日均销售额4,924.45元**\n- **6月（截至10日）**：销售额20,435.60元，覆盖9天，**日均销售额2,270.62元**\n\n⚠️ **重要发现**：6月以来日均销售额较5月下降约53.9%，需要关注下滑原因。\n\n**周度趋势**：\n| 周次 | 周销售额(元) | 订单数 | 客单价(元) |\n|------|-------------|--------|-----------|\n| 第18周(5.1-5.4) | 32,237.53 | 12 | 2,686.46 |\n| 第19周(5.5-5.11) | 13,549.14 | 13 | 1,042.24 |\n| 第20周(5.12-5.18) | 30,826.21 | 13 | 2,371.25 |\n| 第21周(5.19-5.25) | 21,770.01 | 16 | 1,360.63 |\n| **第22周(5.26-6.1)** | **39,501.65** | **23** | **1,717.46** |\n| 第23周(6.2-6.8) | 9,633.37 | 17 | 566.67 |\n| 第24周(6.9-6.10) | 10,802.23 | 6 | 1,800.37 |\n\n**销售高峰日**：\n- 5月26日：14,248.47元\n- 5月3日：17,538.61元\n- 5月15日：12,080.61元\n- 6月10日：8,573.23元（6月最高）\n\n### 三、品类销售结构\n\n\n\n\n|     周销售额 |   订单数 |     客单价 |\n|----------|-------|---------|\n| 32237.5  |    12 | 2686.46 |\n| 13549.1  |    13 | 1042.24 |\n| 30826.2  |    13 | 2371.25 |\n| 21770    |    16 | 1360.63 |\n| 39501.7  |    23 | 1717.46 |\n|  9633.37 |    17 |  566.67 |\n| 10802.2  |     6 | 1800.37 |\n\n\n\n| 品类 | 销售额(元) | 占比 |\n|------|-----------|------|\n| 数码电子 | 84,416.18 | 53.3% |\n| 家居家装 | 29,744.70 | 18.8% |\n| 运动户外 | 16,149.13 | 10.2% |\n| 服饰鞋包 | 11,191.09 | 7.1% |\n| 美妆护肤 | 9,236.58 | 5.8% |\n| 母婴用品 | 4,796.02 | 3.0% |\n| 食品饮料 | 1,677.37 | 1.1% |\n| 图书文具 | 1,109.07 | 0.7% |\n\n**核心发现**：**数码电子**是绝对主力品类，贡献超过一半销售额；家居家装位列第二。\n\n### 四、渠道表现\n\n| 渠道 | 销售额(元) | 占比 |\n|------|-----------|------|\n| H5 | 45,997.37 | 29.1% |\n| PC端 | 41,930.58 | 26.5% |\n| APP | 35,689.99 | 22.5% |\n| 小程序 | 34,702.20 | 21.9% |\n\n各渠道销售额分布相对均衡，H5渠道略占优势。\n\n### 五、城市销售TOP5\n\n| 排名 | 城市 | 销售额(元) |\n|------|------|-----------|\n| 1 | 上海 | 25,032.90 |\n| 2 | 北京 | 23,875.21 |\n| 3 | 广州 | 22,229.79 |\n| 4 | 重庆 | 18,255.16 |\n| 5 | 杭州 | 17,379.33 |\n\n一线城市（上海、北京、广州）贡献了约45%的销售额。\n\n### 六、总结与建议\n\n1. **近期销售下滑预警**：6月以来日均销售额较5月下降明显，尤其是第23周客单价大幅下降至566.67元，建议排查是否有促销活动结束、流量下降或库存问题。\n\n2. **品类集中度高**：数码电子占比超50%，建议在保持数码电子优势的同时，加大家居家装、运动户外等高潜力品类的推广力度。\n\n3. **渠道均衡发展**：四个渠道表现较为均衡，可继续保持全渠道运营策略，针对不同渠道制定差异化营销方案。\n\n4. **退货控制良好**：0.27%的退货率处于较低水平，说明商品质量和客户满意度整体较好。"}], "metadata": {"type": "deep_research_running_step", "stepType": "executor_think", "stepId": 178406, "parentStepId": 178405}}, "lastChunk": true}}

2. 获取任务状态

2.1 接口名称

获取任务状态

2.2 接口详情

项目

说明

请求方式

GET

请求地址

https://{domain}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/taskStatus

接口说明

根据任务 ID 查询任务当前状态和状态更新时间。

2.3 请求参数

参数位置

参数

类型

必选

示例值

说明

Query

id

string

是

"c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2"

任务 ID。

2.4 请求示例 

curl -X GET \
  "https://${IDA_DOMAIN}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/taskStatus?id=c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2" \
  -H "Authorization: Bearer ${JWT_TOKEN}" \
  --silent | jq

2.5 返回参数

参数路径

类型

说明

data.status

TaskStatus

任务状态信息。

data.status.state

string

任务状态，可选 submitted、working、completed、failed、unknown。

data.status.timestamp

string

ISO 8601 格式的状态更新时间。

data.taskId

string

任务 ID。

{
  "JSONIFY_PRETTYPRINT_REGULAR": false,
  "code": "llm/ok",
  "data": {
    "status": {
      "state": "completed",
      "timestamp": "2026-08-27T16:20:13.192811"
    },
    "taskId": "c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2"
  },
  "msg": {}
}

3. 获取任务详情

3.1 接口名称

获取任务详情

3.2 接口详情

项目

说明

请求方式

GET

请求地址

https://{domain}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/taskDetail

接口说明

根据任务 ID 获取任务状态、上下文、任务元数据及执行产物。

3.3 请求参数

参数位置

参数

类型

必选

示例值

说明

Query

id

string

是

"314b788f83394219afa563e47a2938a9"

任务 ID。

3.4 请求示例 

curl -X GET \
  "https://${IDA_DOMAIN}/dataAgent/llm/openApi/v2/deepresearch/taskDetail?id=c855aaebde7747dc9929b6b966d406f2" \
  -H "Authorization: Bearer ${JWT_TOKEN}" \
  --silent | jq

3.5 返回参数

参数路径

类型

说明

data.task

DeepResearchTask

任务完整信息。

data.task.id

string

任务 ID。

data.task.contextId

string

会话上下文 ID，可用于下一轮多轮问答。

data.task.status

TaskStatus

任务状态和时间戳。

data.task.metadata

object

智能体、会话、数据集、报表和文件等任务元数据。

data.task.artifacts

List[Artifact]

产物列表，包含过程产物与最终产物。

data.task.artifacts[].artifactId

string

产物 ID。

data.task.artifacts[].name

string

产物名称。

data.task.artifacts[].description

string

产物描述。

data.task.artifacts[].metadata.type

string

产物类型。

data.task.artifacts[].parts

List[Part]

产物内容分段。

data.task.artifacts[].parts[].kind

string

内容类型，例如 text。

data.task.artifacts[].parts[].text

string

文本内容。

当 metadata.type 为 deep_research_running_step 时，产物记录模型的中间执行步骤；该类型的最后一条产物为模型最终回答。

{
  "JSONIFY_PRETTYPRINT_REGULAR": false,
  "code": "llm/ok",
  "data": {
    "task": {
      "artifacts": [
        {
          "artifactId": "1e0cea84-f917-536b-abf3-c3961327c005",
          "description": "任务已完成：【执行Python代码】读取并解析电商平台销售数据Excel文件，了解数据结构和时间范围，为销售额趋势分析做准备",
          "metadata": {
            "parentStepId": 0,
            "stepId": 178403,
            "stepType": "python_sandbox",
            "type": "deep_research_running_step"
          },
          "name": "读取并解析电商平台销售数据Excel文件，了解数据结构和时间范围，为销售额趋势分析做准备",
          "parts": [
            {
              "kind": "text",
              "text": ""
            },
            {
              "data": {
                "content": "python\nimport pandas as pd\n\n# 读取Excel文件\ndf = pd.read_excel('电商平台销售数据_测试.xlsx')\n\n# 查看数据基本信息\nprint(\"数据基本信息：\")\nprint(df.info())\n\nprint(\"\\n数据前5行：\")\nprint(df.head())\n\nprint(\"\\n数据时间范围：\")\ndf['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])\nprint(f\"最早日期：{df['订单日期'].min()}\")\nprint(f\"最晚日期：{df['订单日期'].max()}\")\n\nprint(\"\\n销售额统计信息：\")\nprint(df['销售额(元)'].describe())\n\nprint(\"\\n按日期汇总销售额：\")\ndaily_sales = df.groupby('订单日期')['销售额(元)'].sum().sort_index()\nprint(daily_sales)\n\n\n",
                "result": "代码执行成功，输出内容如下：\n\n数据基本信息：\n\nNone\n\n\n\n数据前5行：\n\n\n\n|    | 订单编号          | 订单日期       | 城市   | 品类   | 商品单价(元)   | 购买数量   | 销售额(元)   | 折扣   | 实付金额(元)   | 利润(元)   | 支付方式   | 渠道   | 是否退货   |\n|:---|:--------------|:-----------|:-----|:-----|:----------|:-------|:---------|:-----|:----------|:--------|:-------|:-----|:-------|\n| 0  | ORD2026000001 | 2026-05-15 | 杭州   | 数码电子 | 1546.53   | 1      | 1546.53  | 0.5  | 773.26    | 61.86   | 微信支付   | PC端  | 否      |\n| 1  | ORD2026000002 | 2026-06-08 | 北京   | 食品饮料 | 27.43     | 1      | 27.43    | 0.5  | 13.71     | 3.02    | 信用卡    | 小程序  | 否      |\n| 2  | ORD2026000003 | 2026-05-22 | 上海   | 数码电子 | 2584.04   | 1      | 2584.04  | 0.85 | 2196.43   | 197.68  | 花呗     | 小程序  | 否      |\n| 3  | ORD2026000004 | 2026-05-30 | 广州   | 母婴用品 | 344.93    | 4      | 1379.72  | 0.8  | 1103.78   | 88.3    | 支付宝    | PC端  | 否      |\n| 4  | ORD2026000005 | 2026-05-03 | 杭州   | 母婴用品 | 413.69    | 2      | 827.38   | 1.   | 827.38    | 322.68  | 支付宝    | 小程序  | 否      |\n\n\n\n\n数据时间范围：\n\n最早日期：2026-05-01 00:00:00\n\n最晚日期：2026-06-10 00:00:00\n\n\n\n销售额统计信息：\n\n\n\n|       | 销售额(元)             |\n|:------|:-------------------|\n| count | 100.               |\n| mean  | 1583.2013999999995 |\n| std   | 2097.015707322097  |\n| min   | 18.64              |\n| 25%   | 231.02249999999998 |\n| 50%   | 786.085            |\n| 75%   | 1947.65            |\n| max   | 11923.2            |\n\n\n\n\n按日期汇总销售额：\n\n\n\n| 订单日期                | 销售额(元)             |\n|:--------------------|:-------------------|\n| 2026-05-01 00:00:00 | 10757.94           |\n| 2026-05-02 00:00:00 | 3940.98            |\n| 2026-05-03 00:00:00 | 17538.61           |\n| 2026-05-04 00:00:00 | 1906.87            |\n| 2026-05-05 00:00:00 | 1746.6999999999998 |\n| 2026-05-06 00:00:00 | 825.89             |\n| 2026-05-07 00:00:00 | 127.11             |\n| 2026-05-08 00:00:00 | 5278.82            |\n| 2026-05-09 00:00:00 | 3663.75            |\n| 2026-05-11 00:00:00 | 3548.11            |\n| 2026-05-12 00:00:00 | 2385.87            |\n| 2026-05-13 00:00:00 | 6794.22            |\n| 2026-05-14 00:00:00 | 168.02             |\n| 2026-05-15 00:00:00 | 12080.61           |\n| 2026-05-16 00:00:00 | 5502.              |\n| 2026-05-17 00:00:00 | 347.38             |\n| 2026-05-18 00:00:00 | 1468.35            |\n| 2026-05-19 00:00:00 | 8040.46            |\n| 2026-05-20 00:00:00 | 2850.05            |\n| 2026-05-21 00:00:00 | 4264.9             |\n| 2026-05-22 00:00:00 | 5016.3099999999995 |\n| 2026-05-24 00:00:00 | 129.94             |\n| 2026-05-25 00:00:00 | 3770.42            |\n| 2026-05-26 00:00:00 | 14248.470000000001 |\n| 2026-05-27 00:00:00 | 1436.19            |\n| 2026-05-28 00:00:00 | 10294.49           |\n| 2026-05-30 00:00:00 | 5879.67            |\n| 2026-05-31 00:00:00 | 3872.41            |\n| 2026-06-01 00:00:00 | 744.9              |\n| 2026-06-02 00:00:00 | 870.08             |\n| 2026-06-04 00:00:00 | 3375.12            |\n| 2026-06-05 00:00:00 | 1843.7599999999998 |\n| 2026-06-06 00:00:00 | 1998.3700000000001 |\n| 2026-06-07 00:00:00 | 801.14             |\n| 2026-06-08 00:00:00 | 1525.8700000000001 |\n| 2026-06-09 00:00:00 | 703.13             |\n| 2026-06-10 00:00:00 | 8573.23            |\n\n\n<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 100 entries, 0 to 99\nData columns (total 13 columns):\n #   Column   Non-Null Count  Dtype  \n---  ------   --------------  -----  \n 0   订单编号     100 non-null    object \n 1   订单日期     100 non-null    object \n 2   城市       100 non-null    object \n 3   品类       100 non-null    object \n 4   商品单价(元)  100 non-null    float64\n 5   购买数量     100 non-null    int64  \n 6   销售额(元)   100 non-null    float64\n 7   折扣       100 non-null    float64\n 8   实付金额(元)  100 non-null    float64\n 9   利润(元)    100 non-null    float64\n 10  支付方式     100 non-null    object \n 11  渠道       100 non-null    object \n 12  是否退货     100 non-null    object \ndtypes: float64(5), int64(1), object(7)\nmemory usage: 10.3+ KB\n",
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              "text": "python\nimport pandas as pd\n\n# 读取Excel文件\ndf = pd.read_excel('电商平台销售数据_测试.xlsx')\n\n# 查看数据基本信息\nprint(\"数据基本信息：\")\nprint(df.info())\n\nprint(\"\\n数据前5行：\")\nprint(df.head())\n\nprint(\"\\n数据时间范围：\")\ndf['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])\nprint(f\"最早日期：{df['订单日期'].min()}\")\nprint(f\"最晚日期：{df['订单日期'].max()}\")\n\nprint(\"\\n销售额统计信息：\")\nprint(df['销售额(元)'].describe())\n\nprint(\"\\n按日期汇总销售额：\")\ndaily_sales = df.groupby('订单日期')['销售额(元)'].sum().sort_index()\nprint(daily_sales)\n\n\n代码执行成功，输出内容如下：\n\n数据基本信息：\nNone\n\n数据前5行：\n,订单编号,订单日期,城市,品类,商品单价(元),购买数量,销售额(元),折扣,实付金额(元),利润(元),支付方式,渠道,是否退货\n0,ORD2026000001,2026-05-15,杭州,数码电子,1546.53,1,1546.53,0.5,773.26,61.86,微信支付,PC端,否\n1,ORD2026000002,2026-06-08,北京,食品饮料,27.43,1,27.43,0.5,13.71,3.02,信用卡,小程序,否\n2,ORD2026000003,2026-05-22,上海,数码电子,2584.04,1,2584.04,0.85,2196.43,197.68,花呗,小程序,否\n3,ORD2026000004,2026-05-30,广州,母婴用品,344.93,4,1379.72,0.8,1103.78,88.3,支付宝,PC端,否\n4,ORD2026000005,2026-05-03,杭州,母婴用品,413.69,2,827.38,1.0,827.38,322.68,支付宝,小程序,否\n\n\n数据时间范围：\n最早日期：2026-05-01 00:00:00\n最晚日期：2026-06-10 00:00:00\n\n销售额统计信息：\n,销售额(元)\ncount,100.0\nmean,1583.2013999999995\nstd,2097.015707322097\nmin,18.64\n25%,231.02249999999998\n50%,786.085\n75%,1947.65\nmax,11923.2\n\n\n按日期汇总销售额：\n订单日期,销售额(元)\n2026-05-01,10757.94\n2026-05-02,3940.98\n2026-05-03,17538.61\n2026-05-04,1906.87\n2026-05-05,1746.6999999999998\n2026-05-06,825.89\n2026-05-07,127.11\n2026-05-08,5278.82\n2026-05-09,3663.75\n2026-05-11,3548.11\n2026-05-12,2385.87\n2026-05-13,6794.22\n2026-05-14,168.02\n2026-05-15,12080.61\n2026-05-16,5502.0\n2026-05-17,347.38\n2026-05-18,1468.35\n2026-05-19,8040.46\n2026-05-20,2850.05\n2026-05-21,4264.9\n2026-05-22,5016.3099999999995\n2026-05-24,129.94\n2026-05-25,3770.42\n2026-05-26,14248.470000000001\n2026-05-27,1436.19\n2026-05-28,10294.49\n2026-05-30,5879.67\n2026-05-31,3872.41\n2026-06-01,744.9\n2026-06-02,870.08\n2026-06-04,3375.12\n2026-06-05,1843.7599999999998\n2026-06-06,1998.3700000000001\n2026-06-07,801.14\n2026-06-08,1525.8700000000001\n2026-06-09,703.13\n2026-06-10,8573.23\n\n<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 100 entries, 0 to 99\nData columns (total 13 columns):\n #   Column   Non-Null Count  Dtype  \n---  ------   --------------  -----  \n 0   订单编号     100 non-null    object \n 1   订单日期     100 non-null    object \n 2   城市       100 non-null    object \n 3   品类       100 non-null    object \n 4   商品单价(元)  100 non-null    float64\n 5   购买数量     100 non-null    int64  \n 6   销售额(元)   100 non-null    float64\n 7   折扣       100 non-null    float64\n 8   实付金额(元)  100 non-null    float64\n 9   利润(元)    100 non-null    float64\n 10  支付方式     100 non-null    object \n 11  渠道       100 non-null    object \n 12  是否退货     100 non-null    object \ndtypes: float64(5), int64(1), object(7)\nmemory usage: 10.3+ KB\n"
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              "data": {
                "content": "python\nimport pandas as pd\n\n# 读取Excel文件\ndf = pd.read_excel('电商平台销售数据_测试.xlsx')\n\n# 查看数据基本信息\nprint(\"数据基本信息：\")\nprint(df.info())\n\nprint(\"\\n数据前5行：\")\nprint(df.head())\n\nprint(\"\\n数据时间范围：\")\ndf['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])\nprint(f\"最早日期：{df['订单日期'].min()}\")\nprint(f\"最晚日期：{df['订单日期'].max()}\")\n\nprint(\"\\n销售额统计信息：\")\nprint(df['销售额(元)'].describe())\n\nprint(\"\\n按日期汇总销售额：\")\ndaily_sales = df.groupby('订单日期')['销售额(元)'].sum().sort_index()\nprint(daily_sales)\n\n\n",
                "result": "代码执行成功，输出内容如下：\n\n数据基本信息：\n\nNone\n\n\n\n数据前5行：\n\n\n\n|    | 订单编号          | 订单日期       | 城市   | 品类   | 商品单价(元)   | 购买数量   | 销售额(元)   | 折扣   | 实付金额(元)   | 利润(元)   | 支付方式   | 渠道   | 是否退货   |\n|:---|:--------------|:-----------|:-----|:-----|:----------|:-------|:---------|:-----|:----------|:--------|:-------|:-----|:-------|\n| 0  | ORD2026000001 | 2026-05-15 | 杭州   | 数码电子 | 1546.53   | 1      | 1546.53  | 0.5  | 773.26    | 61.86   | 微信支付   | PC端  | 否      |\n| 1  | ORD2026000002 | 2026-06-08 | 北京   | 食品饮料 | 27.43     | 1      | 27.43    | 0.5  | 13.71     | 3.02    | 信用卡    | 小程序  | 否      |\n| 2  | ORD2026000003 | 2026-05-22 | 上海   | 数码电子 | 2584.04   | 1      | 2584.04  | 0.85 | 2196.43   | 197.68  | 花呗     | 小程序  | 否      |\n| 3  | ORD2026000004 | 2026-05-30 | 广州   | 母婴用品 | 344.93    | 4      | 1379.72  | 0.8  | 1103.78   | 88.3    | 支付宝    | PC端  | 否      |\n| 4  | ORD2026000005 | 2026-05-03 | 杭州   | 母婴用品 | 413.69    | 2      | 827.38   | 1.   | 827.38    | 322.68  | 支付宝    | 小程序  | 否      |\n\n\n\n\n数据时间范围：\n\n最早日期：2026-05-01 00:00:00\n\n最晚日期：2026-06-10 00:00:00\n\n\n\n销售额统计信息：\n\n\n\n|       | 销售额(元)             |\n|:------|:-------------------|\n| count | 100.               |\n| mean  | 1583.2013999999995 |\n| std   | 2097.015707322097  |\n| min   | 18.64              |\n| 25%   | 231.02249999999998 |\n| 50%   | 786.085            |\n| 75%   | 1947.65            |\n| max   | 11923.2            |\n\n\n\n\n按日期汇总销售额：\n\n\n\n| 订单日期                | 销售额(元)             |\n|:--------------------|:-------------------|\n| 2026-05-01 00:00:00 | 10757.94           |\n| 2026-05-02 00:00:00 | 3940.98            |\n| 2026-05-03 00:00:00 | 17538.61           |\n| 2026-05-04 00:00:00 | 1906.87            |\n| 2026-05-05 00:00:00 | 1746.6999999999998 |\n| 2026-05-06 00:00:00 | 825.89             |\n| 2026-05-07 00:00:00 | 127.11             |\n| 2026-05-08 00:00:00 | 5278.82            |\n| 2026-05-09 00:00:00 | 3663.75            |\n| 2026-05-11 00:00:00 | 3548.11            |\n| 2026-05-12 00:00:00 | 2385.87            |\n| 2026-05-13 00:00:00 | 6794.22            |\n| 2026-05-14 00:00:00 | 168.02             |\n| 2026-05-15 00:00:00 | 12080.61           |\n| 2026-05-16 00:00:00 | 5502.              |\n| 2026-05-17 00:00:00 | 347.38             |\n| 2026-05-18 00:00:00 | 1468.35            |\n| 2026-05-19 00:00:00 | 8040.46            |\n| 2026-05-20 00:00:00 | 2850.05            |\n| 2026-05-21 00:00:00 | 4264.9             |\n| 2026-05-22 00:00:00 | 5016.3099999999995 |\n| 2026-05-24 00:00:00 | 129.94             |\n| 2026-05-25 00:00:00 | 3770.42            |\n| 2026-05-26 00:00:00 | 14248.470000000001 |\n| 2026-05-27 00:00:00 | 1436.19            |\n| 2026-05-28 00:00:00 | 10294.49           |\n| 2026-05-30 00:00:00 | 5879.67            |\n| 2026-05-31 00:00:00 | 3872.41            |\n| 2026-06-01 00:00:00 | 744.9              |\n| 2026-06-02 00:00:00 | 870.08             |\n| 2026-06-04 00:00:00 | 3375.12            |\n| 2026-06-05 00:00:00 | 1843.7599999999998 |\n| 2026-06-06 00:00:00 | 1998.3700000000001 |\n| 2026-06-07 00:00:00 | 801.14             |\n| 2026-06-08 00:00:00 | 1525.8700000000001 |\n| 2026-06-09 00:00:00 | 703.13             |\n| 2026-06-10 00:00:00 | 8573.23            |\n\n\n<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 100 entries, 0 to 99\nData columns (total 13 columns):\n #   Column   Non-Null Count  Dtype  \n---  ------   --------------  -----  \n 0   订单编号     100 non-null    object \n 1   订单日期     100 non-null    object \n 2   城市       100 non-null    object \n 3   品类       100 non-null    object \n 4   商品单价(元)  100 non-null    float64\n 5   购买数量     100 non-null    int64  \n 6   销售额(元)   100 non-null    float64\n 7   折扣       100 non-null    float64\n 8   实付金额(元)  100 non-null    float64\n 9   利润(元)    100 non-null    float64\n 10  支付方式     100 non-null    object \n 11  渠道       100 non-null    object \n 12  是否退货     100 non-null    object \ndtypes: float64(5), int64(1), object(7)\nmemory usage: 10.3+ KB\n",
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                "result": "代码执行成功，输出内容如下：\n\n按周汇总销售额：\n\n\n\n| 周   | 周销售额     | 订单数   | 客单价     |\n|:----|:---------|:------|:--------|\n| 18  | 32237.53 | 12    | 2686.46 |\n| 19  | 13549.14 | 13    | 1042.24 |\n| 20  | 30826.21 | 13    | 2371.25 |\n| 21  | 21770.01 | 16    | 1360.63 |\n| 22  | 39501.65 | 23    | 1717.46 |\n| 23  | 9633.37  | 17    | 566.67  |\n| 24  | 10802.23 | 6     | 1800.37 |\n\n\n\n\n5月销售额：137884.54元，共28天，日均销售额：4924.45元\n\n6月销售额（截至6月10日）：20435.60元，共9天，日均销售额：2270.62元\n\n\n\n按品类销售额排名：\n\n\n\n| 品类   | 销售额(元)   |\n|:-----|:---------|\n| 数码电子 | 84416.18 |\n| 家居家装 | 29744.7  |\n| 运动户外 | 16149.13 |\n| 服饰鞋包 | 11191.09 |\n| 美妆护肤 | 9236.58  |\n| 母婴用品 | 4796.02  |\n| 食品饮料 | 1677.37  |\n| 图书文具 | 1109.07  |\n\n\n\n\n按渠道销售额排名：\n\n\n\n| 渠道   | 销售额(元)   |\n|:-----|:---------|\n| H5   | 45997.37 |\n| PC端  | 41930.58 |\n| APP  | 35689.99 |\n| 小程序  | 34702.2  |\n\n\n\n\n按城市销售额TOP10：\n\n\n\n| 城市   | 销售额(元)   |\n|:-----|:---------|\n| 上海   | 25032.9  |\n| 北京   | 23875.21 |\n| 广州   | 22229.79 |\n| 重庆   | 18255.16 |\n| 杭州   | 17379.33 |\n| 武汉   | 14873.44 |\n| 成都   | 9601.63  |\n| 天津   | 7730.4   |\n| 深圳   | 7642.02  |\n| 西安   | 7259.65  |\n\n\n\n\n总销售额：158320.14元\n\n退货订单销售额：430.92元，退货率：0.27%\n\n\n\n日销售额趋势图已保存为 daily_sales_trend.png\n\n品类销售额占比图已保存为 category_sales_pie.png\n\n\n\n\n\n![已渲染图片，可通过地址 https://e16-1-12dataagent.datarangers-onpremise.volces.com/bi/dataAgent/llm/api/v2/deepresearch/images?img_key=4035-1784-e8f971d490b141af8f382fb6dbe37377 访问](https://e16-1-12dataagent.datarangers-onpremise.volces.com/bi/dataAgent/llm/api/v2/deepresearch/images?img_key=4035-1784-e8f971d490b141af8f382fb6dbe37377)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n![已渲染图片\"各品类销售额占比\"，可通过地址 https://e16-1-12dataagent.datarangers-onpremise.volces.com/bi/dataAgent/llm/api/v2/deepresearch/images?img_key=4035-1784-34287b30f96c4f2d93c8637a5a96f66e 访问](https://e16-1-12dataagent.datarangers-onpremise.volces.com/bi/dataAgent/llm/api/v2/deepresearch/images?img_key=4035-1784-34287b30f96c4f2d93c8637a5a96f66e \"各品类销售额占比\")\n\n\n\n\n\n",
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              "text": "python\nimport pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport matplotlib.dates as mdates\n\n# 设置中文字体\nplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans']\nplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False\n\n# 读取数据\ndf = pd.read_excel('电商平台销售数据_测试.xlsx')\ndf['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])\n\n# 按周汇总销售额\ndf['周'] = df['订单日期'].dt.isocalendar().week\nweekly_sales = df.groupby('周')['销售额(元)'].agg(['sum', 'count', 'mean']).round(2)\nweekly_sales.columns = ['周销售额', '订单数', '客单价']\nprint(\"按周汇总销售额：\")\nprint(weekly_sales)\n\n# 计算5月和6月的销售额对比\nmay_sales = df[df['订单日期'].dt.month == 5]['销售额(元)'].sum()\njune_sales = df[df['订单日期'].dt.month == 6]['销售额(元)'].sum()\nmay_days = df[df['订单日期'].dt.month == 5]['订单日期'].nunique()\njune_days = df[df['订单日期'].dt.month == 6]['订单日期'].nunique()\n\nprint(f\"\\n5月销售额：{may_sales:.2f}元，共{may_days}天，日均销售额：{may_sales/may_days:.2f}元\")\nprint(f\"6月销售额（截至6月10日）：{june_sales:.2f}元，共{june_days}天，日均销售额：{june_sales/june_days:.2f}元\")\n\n# 按品类分析销售额\ncategory_sales = df.groupby('品类')['销售额(元)'].sum().sort_values(ascending=False).round(2)\nprint(\"\\n按品类销售额排名：\")\nprint(category_sales)\n\n# 按渠道分析销售额\nchannel_sales = df.groupby('渠道')['销售额(元)'].sum().sort_values(ascending=False).round(2)\nprint(\"\\n按渠道销售额排名：\")\nprint(channel_sales)\n\n# 按城市分析销售额TOP10\ncity_sales = df.groupby('城市')['销售额(元)'].sum().sort_values(ascending=False).head(10).round(2)\nprint(\"\\n按城市销售额TOP10：\")\nprint(city_sales)\n\n# 计算退货情况\nreturn_sales = df[df['是否退货'] == '是']['销售额(元)'].sum()\ntotal_sales = df['销售额(元)'].sum()\nprint(f\"\\n总销售额：{total_sales:.2f}元\")\nprint(f\"退货订单销售额：{return_sales:.2f}元，退货率：{return_sales/total_sales*100:.2f}%\")\n\n# 绘制日销售额趋势图\ndaily_sales = df.groupby('订单日期')['销售额(元)'].sum().sort_index()\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))\nax.plot(daily_sales.index, daily_sales.values, marker='o', linewidth=2, markersize=4, color='#1f77b4')\nax.set_title('2026年5月-6月日销售额趋势', fontsize=14, pad=20)\nax.set_xlabel('日期', fontsize=12)\nax.set_ylabel('销售额(元)', fontsize=12)\nax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d'))\nax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=3))\nplt.xticks(rotation=45)\nplt.grid(True, alpha=0.3)\nplt.tight_layout()\nplt.savefig('daily_sales_trend.png', dpi=150)\nprint(\"\\n日销售额趋势图已保存为 daily_sales_trend.png\")\n\n# 绘制品类销售额饼图\nplt.figure(figsize=(10, 8))\nplt.pie(category_sales.values, labels=category_sales.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)\nplt.title('各品类销售额占比', fontsize=14, pad=20)\nplt.axis('equal')\nplt.tight_layout()\nplt.savefig('category_sales_pie.png', dpi=150)\nprint(\"品类销售额占比图已保存为 category_sales_pie.png\")\n\n\n代码执行成功，输出内容如下：\n\n按周汇总销售额：\n周,周销售额,订单数,客单价\n18,32237.53,12,2686.46\n19,13549.14,13,1042.24\n20,30826.21,13,2371.25\n21,21770.01,16,1360.63\n22,39501.65,23,1717.46\n23,9633.37,17,566.67\n24,10802.23,6,1800.37\n\n\n5月销售额：137884.54元，共28天，日均销售额：4924.45元\n6月销售额（截至6月10日）：20435.60元，共9天，日均销售额：2270.62元\n\n按品类销售额排名：\n品类,销售额(元)\n数码电子,84416.18\n家居家装,29744.7\n运动户外,16149.13\n服饰鞋包,11191.09\n美妆护肤,9236.58\n母婴用品,4796.02\n食品饮料,1677.37\n图书文具,1109.07\n\n\n按渠道销售额排名：\n渠道,销售额(元)\nH5,45997.37\nPC端,41930.58\nAPP,35689.99\n小程序,34702.2\n\n\n按城市销售额TOP10：\n城市,销售额(元)\n上海,25032.9\n北京,23875.21\n广州,22229.79\n重庆,18255.16\n杭州,17379.33\n武汉,14873.44\n成都,9601.63\n天津,7730.4\n深圳,7642.02\n西安,7259.65\n\n\n总销售额：158320.14元\n退货订单销售额：430.92元，退货率：0.27%\n\n日销售额趋势图已保存为 daily_sales_trend.png\n品类销售额占比图已保存为 category_sales_pie.png\n\n已渲染图片：\n  - img_key：e8f971d490b141af8f382fb6dbe37377\n  - img_url：https://e16-1-12dataagent.datarangers-onpremise.volces.com/bi/dataAgent/llm/api/v2/deepresearch/images?img_key=4035-1784-e8f971d490b141af8f382fb6dbe37377\n\n\n已渲染图片：\n  - title：各品类销售额占比\n  - img_key：34287b30f96c4f2d93c8637a5a96f66e\n  - img_url：https://e16-1-12dataagent.datarangers-onpremise.volces.com/bi/dataAgent/llm/api/v2/deepresearch/images?img_key=4035-1784-34287b30f96c4f2d93c8637a5a96f66e\n\n"
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最近更新时间：2026.09.04 10:39:24
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