Complete AI Data Analysis Agent implementation with 95.7% test coverage

examples/autonomous_analysis.py

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+#!/usr/bin/env python3
+"""
+完全自主分析示例
+
+这个示例展示了如何让 AI 完全自主地分析数据，无需指定任何需求或模板。
+AI 会自动识别数据类型、推断分析目标、生成分析计划并执行分析。
+
+使用方法：
+    python examples/autonomous_analysis.py
+
+或者使用命令行：
+    python -m src.main --data test_data/ticket_sample.csv --output output/autonomous
+"""
+
+import sys
+import os
+
+# 添加项目根目录到路径
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
+
+from src.main import run_analysis
+from src.logging_config import setup_logging
+import logging
+
+def main():
+    """运行完全自主分析"""
+    # 设置日志
+    setup_logging()
+    logger = logging.getLogger(__name__)
+    
+    logger.info("=" * 80)
+    logger.info("完全自主分析示例")
+    logger.info("=" * 80)
+    
+    # 配置参数
+    data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
+    output_dir = "output/autonomous"
+    
+    logger.info(f"数据文件: {data_file}")
+    logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
+    logger.info("")
+    logger.info("分析模式: 完全自主")
+    logger.info("AI 将自动：")
+    logger.info("  1. 识别数据类型（工单、销售、用户等）")
+    logger.info("  2. 推断数据的业务含义")
+    logger.info("  3. 自主决定分析维度和方法")
+    logger.info("  4. 生成动态分析计划")
+    logger.info("  5. 执行分析并生成报告")
+    logger.info("")
+    
+    try:
+        # 运行分析（不指定需求和模板）
+        report_path = run_analysis(
+            data_file=data_file,
+            user_requirement=None,  # 无需求，完全自主
+            template_file=None,     # 无模板
+            output_dir=output_dir
+        )
+        
+        logger.info("")
+        logger.info("=" * 80)
+        logger.info("分析完成！")
+        logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
+        logger.info("=" * 80)
+        
+        # 显示报告预览
+        if os.path.exists(report_path):
+            with open(report_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                content = f.read()
+                preview = content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content
+                logger.info("")
+                logger.info("报告预览:")
+                logger.info("-" * 80)
+                logger.info(preview)
+                logger.info("-" * 80)
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
+        sys.exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()