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Vibe 使用 Python 和本地法学硕士编写私人 AI 金融分析师
学习使用 Python 构建 AI 数据分析师：使用本地法学硕士分析数据、检测异常并生成预测。
来源:KDnuggets简介
上个月，我发现自己盯着银行对账单，试图弄清楚我的钱到底去了哪里。电子表格感觉很麻烦。现有的应用程序就像黑匣子，最糟糕的是它们要求我将敏感的财务数据上传到云服务器。我想要一些不同的东西。我想要一位人工智能数据分析师能够分析我的支出、发现异常交易并为我提供清晰的见解，同时保持我的数据 100% 本地化。所以，我建造了一个。
最初是一个周末项目，后来深入研究了现实世界的数据预处理、实用机器学习以及本地大语言模型 (LLM) 的强大功能。在本文中，我将向您介绍如何使用 Python 和“Vibe Coding”创建人工智能驱动的财务分析应用程序。在此过程中，您将学习许多适用于任何数据科学项目的实用概念，无论您是在分析销售日志、传感器数据还是客户反馈。
到最后你就会明白：
完整的源代码可在 GitHub 上获取。您可以随意分叉、扩展它，或将其用作您自己的人工智能数据分析师的起点。
问题：为什么我要构建这个
大多数个人理财应用程序都有一个根本缺陷：您的数据不受您的控制。您将银行对账单上传到存储、处理您的信息并可能通过其获利的服务。我想要一个工具：
项目架构
在深入研究代码之前，这里是一个项目结构，显示了各个部分如何组合在一起：
自动检测列映射
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