画卷
什么是画卷
画卷是 AskTable 的可视化数据分析画布。通过拖拽节点、连接数据流的方式，构建从数据获取到分析呈现的完整流程。
核心价值： 让数据分析流程可视化、可复用、可协作。
为什么需要画卷
传统数据分析面临三个困境：
- 流程不透明 - SQL 查询、数据处理、图表生成散落各处，难以追溯
- 无法复用 - 每次分析都要重新编写代码，重复劳动
- 协作困难 - 分析逻辑藏在代码里，团队成员难以理解和接手
画卷通过节点化设计解决这些问题：
- 每个节点代表一个数据操作（查询、转换、可视化）
- 节点间的连线展示数据流动路径
- 整个画卷即完整的分析流程，可保存、分享、复用
快速开始
创建第一个画卷
- 点击左侧导航栏"画卷"
- 点击"创建画卷"按钮
- 选择数据源类型开始构建
数据源类型
画卷支持四种数据源：
查询数据库
- 连接企业内部数据库
- 用自然语言查询和分析数据
- 适用场景：业务数据分析、运营报表
查询飞书表格
- 连接飞书多维表格
- 直接查询协同数据
- 适用场景：团队协作数据、项目管理数据
联网搜索
- 搜索公开市场数据、行业报告和趋势 分析
- 示例：2024年中国GDP增长率
- 适用场景：市场研究、行业分析
导入文件
- 上传 Excel、CSV 文件
- 即时分析表格数据
- 适用场景：临时数据分析、外部数据导入
画卷编辑器
界面布局
- 顶部工具栏 - 画卷命名、视图切换、保存
- 左侧面板 - 数据源选择、节点库
- 中央画布 - 节点编排区域
- 右侧面板 - 节点配置、属性设置
节点操作
添加节点 从左侧面板拖拽数据源或分析节点到画布
连接节点 拖拽节点输出端口到另一个节点的输入端口
配置节点 点击节点，在右侧面板配置参数
删除节点 选中节点，按 Delete 键或右键删除
使用场景
场景一：周期性业务 报表
构建一次画卷，每周自动执行：
- 数据库节点 → 查询本周销售数据
- 转换节点 → 计算同比环比
- 图表节点 → 生成可视化报表
- 分享节点 → 自动发送给团队
场景二：市场趋势分析
组合多个数据源：
- 联网搜索节点 → 获取行业报告数据
- 数据库节点 → 查询自有业务数据
- 对比分析节点 → 找出差距和机会
- 报告节点 → 生成分析文档
场景三：临时数据探索
快速分析上传的文件：
- 导入文件节点 → 上传 Excel
- 数据清洗节点 → 处理异常值
- 统计分析节点 → 计算关键指标
- 图表节点 → 可视化呈现
最佳实践
命名规范
- 画卷名称：描述分析目标，如"2024年Q1销售分析"
- 节点名称：说明节点作用，如"查询订单数据"
结构设计
- 从左到右：数据源 → 数据处理 → 结果呈现
- 避免交叉连线：保持流程清晰
- 模块化设计：复杂流程拆分为多个子画卷
性能优化
- 数据源节点：添加时间范围限制，避免全表查询
- 转换节点：尽量在数据库层面完成计算
- 缓存策略：对不常变化的数据启用缓存
与其他功能的关系
画卷 vs 对话
- 对话：一次性问答，适合临时查询
- 画卷：可复用流程，适合周期性分析
画卷 vs 报告
- 报告：静态文档，展示分析结果
- 画卷：动态流程，可持续更新数据
画卷 vs 速查
- 速查：快速查询单个指标
- 画卷：复杂分析流程，多步骤处理
常见问题
Q: 画卷可以定时执行吗？ A: 可以。在画卷设置中配置定时任务，系统会自动执行并更新结果。
Q: 如何分享画卷给团队成员？ A: 点击右上角分享按钮，选择团队成员并设置权限（查看/编辑）。
Q: 画卷的数据会实时更新吗？ A: 取决于数据源。数据库和飞书表格会实时查询，联网搜索和导入文件需要手动刷新。
Q: 一个画卷最多可以有多少个节点？ A: 建议不超过20个节点。过于复杂的流程应拆分为多个子画卷。