在科研、教学和企业业务场景中，面对日益复杂的数据分析任务，许多时间并未真正用于数据洞察，而是消耗在一系列繁琐的基础任务中。 数据清洗、指标计算、图表绘制、模型选择、报告撰写…这些环节不仅耗费大量时间，也要求使用者具备统计分析、编程实现和领域知识。 AutoSTAT-v2 是什么 Automated Statistician version 2.0（AutoSTAT-v2）是一款面向科研、教学和业务场景的自动化数据分析报告助手。 过去，一次完整的数据分析通常需要数据处理工具 + 编程环境 + 统计软件 + 报告编辑多个环节反复切换。 AutoSTAT-v2 将上述功能进行自动化整合，帮助用户快速完成从原始数据到分析报告的全过程，将“人工操作”转变为“智能分析流程”。 核心亮点 在延续 v1 数据导入、预处理、可视化、建模分析与报告生成能力的基础上，AutoSTAT-v2 进一步提升了系统的稳定性、可控性与使用体验。 新增亮点： 1、引入基于 RAG 的方法库检索机制 依据数据特征与分析任务，自动检索匹配统计方法与示例代码，为数据预处理、可视化和建模环节提供更具针对性的参考，减少大模型自由生成的不确定性，提升代码生成质量及执行可靠性。 2. 强化报告生成与多语言输出 新增英文报告生成能力，支持用户根据需求输出中文或英文分析报告，进一步拓展在科研写作、国际合作和跨语言教学等场景中的应用能力。 3. 提升可视化交互与个性化能力 用户可根据实际需求调整图形颜色、展示样式等，图形样式适配科研论文、课堂教学、项目汇报等多种应用场景，分析结果更美观，更专业。 其他亮点： 1. 优化自动分析流程，提升任务稳定性 新增运行校验、异常检测、超时控制与结果检查机制。及时识别无效输出、代码错误和结果缺失，并根据反馈自动修复，使分析流程更加稳定、连贯。 2. 升级多智能体协作架构 将完整数据分析流程拆分为自主规划、数据理解、预处理、可视化、建模分析和报告生成等多个智能体。各模块依据统一接口协同运行，更懂用户需求，更专业可靠。 3. 强化人机协同与专业可控性 支持两种使用模式，覆盖不同用户需求场景。 小白友好（流程全自动）：对于不熟悉统计流程的用户，系统可自主完成完整分析； 专业可控（分阶段介入）：对于具有明确目标的专业用户，可在关键阶段补充要求、调整方法，实现系统自主规划与人工灵活干预之间的平衡。 参与体验 目前 AutoSTAT-v2 开放免费试用，源码将尽快公布。 我们诚邀各类用户试用体验， 共同推动AutoSTAT 生态建设： 试用网页：https://autostat.cc 报告样例：https://autostat.cc/docs/examples.html 联系我们：tengjiaye@sufe.edu.cn 若交流群二维码失效，请关注公众号【人工智能基础研究】发送“AutoSTAT”获取最新二维码。 快速上手 AutoSTAT-v2 本次提供专属用户免费试用与游客体验两种模式（可参照下方视频）： 专属用户：转发此推文，通过网页端点击获取用户码，即可免费获取 500 使用额度（预计可生成5-8份报告），额度耗尽后可通过邀请好友（每邀请一位新用户，邀请者将获得200额度、新用户获得100额度）或选择自行填入 API key 继续使用。 专属模式使用指南 游客体验：可通过网页端直接进入，自行填入 API key 开启试用。 游客模式使用指南 开发团队 AutoSTAT-v2 由上海财经大学、伦敦政治经济学院、西安交通大学团队联合开发，主要完成单位为上海财经大学统计与数据科学学院，本项目由数据科学与统计研究院数据诊所资助。 项目负责人： 滕佳烨(上海财经大学)，史成春(伦敦政治经济学院)，邱怡轩(上海财经大学)，严晓东(西安交通大学） 主要技术团队： 金典(上海财经大学)，余潇玥(上海财经大学) 参与贡献者： 徐煌育(中国科学院计算技术研究所)，韦骁峻(上海财经大学)，叶尹馨(上海财经大学)，陈思予(上海财经大学)，曹剑锋(上海财经大学)，邱添(上海财经大学)等
