自助商业分析面临数据模型的可访问性和一致性挑战。大型语言模型（LLMs）如Claude能够自动化95%的分析查询，帮助数据科学团队专注于战略性工作。然而，LLMs可能产生错误输出，主要由于数据模糊、过时和检索失败。为提高分析准确性，需要明确用户问题与数据模型的对应关系。
数据清洗是提升数据质量和分析准确性的过程。本文通过Python示例展示了数据生成与清洗的完整流程，适合个人开发者和高校学生。使用预装库生成杂乱数据并进行清洗，最终保存清洗后的数据。
Cloudflare每秒处理706M事件，数据管道增长100倍。为应对高数据量，采用下采样技术，确保保留重要信息，并通过适应性采样和置信区间提升分析准确性，优化客户体验。
本研究提出了一种多视角变分自编码器（VAE）方法，旨在解决多视角数据插补中的关联性问题，有效填补缺失视角，提高分析准确性。
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