AI 会让你成为更好的分析师 🎨
传统的数据分析常被束缚在僵硬的表格和流程里，但优秀分析师的思维本该是流动的、开放的。试想，如果有一张无限延展的画布，你的洞察还能被怎样重新表达？
察言观数 AskTable AI 画卷正是为此而生。
作为一个沉浸式的 AI 数据分析与创作平台，我们将自由的无限画布、智能的多数据源连接与可沉淀的模板体系完美融合。在这里，你可以打破系统的桎梏，像艺术家一样自由挥洒，让数据分析不再是日复一日的“重复劳动”，而是“知识积累”；不再是孤芳自赏的“个人技艺”，而是可被传承的“团队资产”。
我们要解决的问题
1. 数据孤岛的困扰
现代企业的数据散落在 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse 等各类数据库中，还有 Excel、CSV 等文件数据。传统的做法是建立数据仓库，通过复杂的 ETL 流程将数据统一汇集。但这带来了新的问题：
- 维护成本高：数据源变更需要修改 ETL 流程
- 灵活性不足：临时分析需求难以快速响应
- 方案过重：轻量跨数据源的分析无需数仓，却缺少替代方案
2. 重复劳动的循环
每个分析项目都像是从零开始：
- 同样的查询逻辑要反复编写
- 类似的图表要重新配置
- 相同的分析思路无法复用
- 团队成员各自为战，缺乏协作
3. 技术门槛的鸿沟
传统 BI 工具功能强大，但学习曲线陡峭：
- SQL 编写需要专业技能
- 图表配置复杂繁琐
- 数据处理需要编程基础
- 业务人员难以独立完成分析
产品理念：从工具到平台的思维转变
为什么选择画布？
画布代表自由与创造。我们观察到，数据分析师的思维过程本身就是非线性的——他们需要同时查看多个数据视图，在不同图表间建立关联，快速尝试各种可视化方案。
传统的固定布局限制了这种创造性。AI 画卷采用无限画布设计，让分析师可以：
- 自由布局：随心所欲地摆放组件，构建自己的分析叙事
- 空间组织：用二维空间表达分析逻辑的层次关系
- 视觉思维：像思维导图一样组织数据洞察
这种设计哲学源于我们的信念：好的分析不仅是数据的呈现，更是思维的表达。
为什么直连数据源？
我们挑战了“必须建立数据仓库”的传统观念。通过实时多源连接技术，AI 画卷让你：
- 跳过 ETL：直接从源系统拉取最新数据
- 混合查询：在一个画布上同时使用多个数据源
- 灵活探索：不必等待数据工程师配置新的数据管道
这背后的思考是：数据分析的本质是探索，而探索需要即时反馈。当你能够立即验证假设、快速迭代分析，创新就会自然发生。
为什么强调模板？
模板不是限制，而是知识的结晶。每一次深入的数据分析，背后都蕴含着业务理解、分析方法和技术实现。传统方式下，这些宝贵的知识随着项目结束而散佚。
AI 画卷的模板体系实现了：
- 思路固化：将优秀的分析方法论沉淀为可复用的模板
- 快速启动：新项目基于模板修改，而非从零开始
- 团队协作：最佳实践在团队内自然传播
- 持续进化：模板随着业务发展不断迭代优化
这体现了我们的核心理念：数据分析能力应该是可积累、可传承的组织资产。
AI 的角色定位
人机协作理念
我们不认为 AI 会取代数据分析师，AI 的价值在于消除重复性工作，让人类专注于创造性思考。
AI 画卷的 AI 能力设计遵循“人机协作”原则：
- AI 负责执行：生成 SQL、JavaScript、Python 代码
- 人类负责决策：提出需求、验证结果、优化方向
- 双向反馈：AI 从人类的修正中学习，人类从 AI 的建议中获得灵感
核心能力详解
1. 画布创作：自由表达的分析空间
- 是什么：AI 画卷提供一个无限延展的二维画布，你可以在上面自由地添加、移动和组织各种分析组件：数据表格、图表、文本说明、图片等。
- 为什么重要：数据分析不是线性的报告生成，而是探索性的思维过程。画布给予你：
- 空间自由：不受模板限制，随创意而动
- 关联表达：通过位置关系表达逻辑关联
- 迭代友好：轻松调整布局，快速尝试不同呈现方式
- 典型使用场景：
- 探索性分析：在画布上同时展开多个分析方向，对比不同假设
- 分析演示：将画布导出为 PPT，向管理层汇报洞察
- 协作看板：团队成员共同在画布上构建分析仪表板
2. 多源连接：打破数据孤岛
- 技术创新：AI 画卷支持直接连接多种数据源，无需数据搬运：
- 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 等
- 大数据平台：ClickHouse、StarRocks、Doris 等
- 本地文件：Excel、CSV 等
- 更重要的是，你可以在同一个画布上混用不同数据源，AI 会智能地处理数据融合。
- 业务价值：
- 实时性：始终使用最新数据，告别“数据延迟”困扰
- 灵活性：临时分析需求不再需要“走流程”
- 成本节约：减少数据仓库的建设和维护成本
- 风险控制：数据留在原系统，符合安全合规要求
3. 模板沉淀：让知识流动起来
- 知识管理哲学：每个模板都是一次“分析方法论”的封装：
- 数据连接配置：预定义好的数据源连接
- 查询逻辑：经过验证的 SQL 查询模板
- 可视化方案：精心设计的图表和布局
- 分析思路：通过组件排列体现的分析逻辑
- 使用流程：创建模板 → 分享传播 → 快速复用 → 持续迭代
- 典型应用：业务监控模板、专题分析模板（用户行为/营销效果）、行业方案模板（电商/金融风控）。
AI 智能操作：让分析触手可及
查数：AI 生成 SQL
- 工作原理：你用自然语言描述需求，AI 理解后自动生成 SQL 查询。
- 何时使用：
- 快速探索：不确定数据结构，需要快速验证想法
- 复杂查询：涉及多表关联、窗口函数等高级 SQL
- 学习 SQL：通过 AI 生成的 SQL 学习最佳实践
- 人机协作要点：AI 生成 SQL 后，你仍可以手动编辑优化；提供清晰的上下文信息，帮助 AI 理解需求；验证结果，必要时调整提示词重新生成。
生图：AI 生成 JavaScript
- 灵活性的来源：与传统 BI 工具预定义图表类型不同，AI 画卷通过生成 JavaScript 代码来创建图表。这意味着：
- 无限可能：不受图表库限制，任何可视化都能实现
- 深度定制：精确控制图表的每个视觉元素
- 多源融合：轻松组合来自不同数据源的数据
- 工作方式：
- 使用建议：从简单开始，先用自然语言描述让 AI 生成基础图表；逐步优化，基于生成的代码进行微调；将满意的可视化方案保存为模板。
处理数据：AI 生成 Python
- 数据转换的新方式：需要对数据进行清洗、计算或转换时，告诉 AI 你的需求。
- 技术能力：
- Pandas 操作：数据清洗、聚合、透视等
- NumPy 计算：统计分析、数学运算
- 自定义逻辑：复杂的业务规则实现
- 适用场景：数据预处理（标准化/缺失值处理）、特征工程（衍生指标/用户分群）、复杂计算（同比环比/趋势预测）。
支持的数据源
AI 画卷完全复用 AI 引擎的数据库问答能力，已经支持包含下列数据库（数据仓库）在内的 20 多种类型的数据源：
- 关系型数据库
- MySQL / MariaDB
- PostgreSQL
- SQL Server
- Oracle
- ……
- 大数据 / OLAP
- ClickHouse
- Apache Doris
- StarRocks
- ……
- 文件 / 其他
- Excel（.xlsx, .xls）
- CSV
谁应该使用 AI 画卷？
| 角色 | 价值主张 | 核心收益 |
|---|---|---|
| 数据分析师 | 将时间从 SQL 编写和图表配置，转移到洞察挖掘和价值创造 | • 快速响应临时需求• 构建可复用模板• 专注分析思路 |
| 业务分析人员 | 无需深厚技术背景，也能独立完成数据分析 | • 自然语言查数• 基于模板生成报告• 固化业务洞察 |
| 数据团队管理者 | 构建团队的分析知识库，沉淀组织能力 | • 沉淀最佳实践• 降低培训成本• 提升团队效率 |
| 产品经理 | 用数据驱动产品决策，无需依赖数据团队排期 | • 实时监控指标• 快速验证假设• 制作数据提案 |
开始使用 AI 画卷
典型工作流程
- 创建画布
- 从空白画布开始
- AI 查数 & AI 处理数据
- 选择数据库或上传一个 Excel 文件
- 用自然语言描述需求
- AI 生成 SQL 并执行查询 / AI 生成 Python 处理数据
- 预览和验证数据
- AI 生图
- 告诉 AI 你想要的可视化效果
- AI 生成交互式图表
- 调整样式和配置
- 创建看板
- 自由拖拽组件
- 添加文本说明
- 构建分析叙事
- 分享与协作
- 将看板链接分享给同事
- 导出为 PDF、PPT
设计原则：我们的产品哲学
- 人类智慧为主，AI 为辅
- AI 是强大的助手，但最终的分析判断来自人类。我们确保人类保持对分析过程的掌控，AI 的输出透明可验证，且人类可随时介入修正。
- 降低门槛，不降低天花板
- 新手能够快速上手（自然语言）；专家能够深入定制（SQL/代码）；中级用户能够通过学习 AI 代码不断提升。
- 知识应该流动和积累
- 分析不应该是“一次性工作”，而应该沉淀为可复用的模板，在团队内传播和演进，随时间积累成为组织资产。
- 灵活性与标准化并重
- 画布的自由（不限制创造力）+ 模板的规范（确保一致性）+ AI 的智能（平衡自由与效率）。
开始你的 AI 画卷之旅吧！ 🚀
无论你是经验丰富的数据专家，还是刚刚接触数据分析的业务人员，AI 画卷都将成为你得力的伙伴。
