Simon Willison 实战教程：用 Coding Agent 做数据分析

评分 7.7 · 来源：Simon Willison · 发布于 2026-03-16

评分依据：一手实战经验 + 可复现方法 + 完整工作坊材料，对 AI 工具使用者直接有用

要点

Simon Willison 公开了他在 NICAR 2026（全美数据新闻大会）上的 3 小时工作坊讲义，主题是用编程 Agent 做数据分析：

工作坊内容：

• 编程 Agent 入门 — Claude Code 和 OpenAI Codex 基础
• 数据库提问 — 用 Agent 对 SQLite 数据库进行自然语言查询
• 数据探索 — 让 Agent 自主发现数据中的模式和异常
• 数据清洗 — 解码邻域代码等实际清洗任务
• 可视化创建 — 用 Agent vibe coding 生成交互式可视化（Leaflet 热力图）
• 数据抓取 — 用 Agent 编写和运行爬虫

技术栈： Python + SQLite + Datasette + Claude Code / Codex

亮点：

• 全场参与者共消耗 $23 的 Codex tokens（使用 GitHub Codespaces + 预算限制 API key）
• 一个有趣的演示：启动 Datasette 并让 Claude Code 在 viz/ 目录中直接 vibe coding 交互式可视化
• 材料开放，适合非参会者自学

适用人群： 数据记者、数据分析师、任何有数据需要探索的人

🤖 AI 点评

这是目前最好的”如何用 Coding Agent 做数据分析”实战教程之一。Simon Willison 的优势在于他不是在推销某个产品，而是以实践者视角展示 Agent 在真实数据分析工作流中的应用。

$23 的 token 消耗数据很有参考价值 — 一个 3 小时的工作坊，多名参与者共同使用，总成本不到 200 元人民币。这说明 Coding Agent 在数据分析场景中的成本已经很低。

讲义设计为可独立自学，不需要参加工作坊也能跟着做 — 这类高质量、可复现的教程在 Agent 生态中仍然稀缺。