谷歌Data Science Agent实测：数据分析师的“抢饭碗”工具？_ai

最近， Google Colab推出了一项令人瞩目的新功能——Data Science Agent ，一个基于Gemini的AI数据分析助手。它号称能够自动创建Jupyter Notebook ，完成从数据加载到代码生成、分析建模等一系列任务，彻底改变了传统数据分析的流程。那么，这个工具到底有多强大？数据分析师的饭碗是不是真的要被抢了？今天就来一探究竟！
Data Science Agent：AI数据分析的“一键通”【谷歌Data Science Agent实测：数据分析师的“抢饭碗”工具？】Google的Data Science Agent堪称数据分析领域的“瑞士军刀” 。用户只需用自然语言描述需求， AI就能自动生成代码，导入数据，并执行数据处理、建模和可视化等任务。这一过程不仅大幅降低了数据分析的门槛，还让整个流程变得前所未有的高效。
在HuggingFace的DABStep基准测试中， Data Science Agent排名第4 ，领先于基于GPT-4.0、DeepSeek、Claude 3.5 Haiku等的AI智能体，其实力不容小觑。
实测：用Kaggle数据集挑战Data Science Agent为了测试Data Science Agent的真实能力，我选择了Kaggle上的经典入门比赛——预测泰坦尼克号乘客的存活率。上传数据集后，智能体首先给出了一个整体规划，并严格按照规划执行。这种交互方式非常人性化，支持反馈修正和人工确认，让人感觉仿佛在与一位经验丰富的数据分析师合作。
在数据探索阶段， Data Science Agent生成了大量的图表，整体风格非常符合Kaggle上那些高赞Notebook的特点。如果仅用于数据探索，它甚至有可能在Kaggle上拿到一些notebook的奖牌。

然而，在数据处理环节，智能体遇到了一些代码错误。不过，产品设计上有两个细节值得称赞：错误代码会自动标记波浪线，同时对错误代码自动增加推理思考步骤，帮助用户理解问题所在。
分析结果：入门级水平，但潜力巨大所有步骤执行完毕后， Data Science Agent进行了全面总结，提供了高价值的信息概览。总结分为三大块：Q&A部分指出了最佳模型、最优参数和最重要特征；数据发现部分总结了关键洞察；见解和后续规划部分提供了清晰的下一步建议。整体总结简洁有力，信息量大，体验非常出色。
不过，最终的leaderboard得分仅为0.76分，基本处于入门级notebook的水平。这表明，虽然Data Science Agent能够搭建一个非常合格的baseline ，但在模型优化上还有很大的提升空间。
数据分析师的饭碗稳不稳？从实测结果来看， Data Science Agent的表现并不完美。它能够快速生成一个合格的baseline ，但如果想要更优秀的结果，目前似乎还有局限。例如，规划功能只能在项目初期完成，后续无法添加新计划；如果规划中某个环节出现故障，必须开启新的聊天窗口重试，这也是一个待改进的地方。
然而，作为数据分析入门工具， Data Science Agent已经展现出了极大的潜力。它不仅能够快速生成代码，还能提供清晰的分析思路和结果总结。对于新手来说，这是一个非常友好的学习工具；但对于经验丰富的数据分析师来说，它还无法完全替代人类的专业能力。
总结Google的Data Science Agent无疑是一个强大的工具，它让数据分析变得更加简单、高效。虽然目前它还无法完全替代数据分析师的工作，但它的出现已经为数据分析领域带来了新的变革。未来，随着技术的不断进步， Data Science Agent可能会变得更加智能、更加强大。数据分析师的饭碗虽然暂时稳当，但提升自己的专业能力，学会与AI工具协同工作，才是未来发展的关键。

谷歌Data Science Agent实测：数据分析师的“抢饭碗”工具？

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