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AI 画卷

欢迎来到 AI 画卷 🎨

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 画卷是一个沉浸式的 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”。

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我们要解决的问题

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:

  • 时效性差:ETL 调度周期导致数据总是"昨天的故事"

  • 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

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

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?

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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?

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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?

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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

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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

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

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

这种能力带来的价值远超技术层面:

  • 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

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

  1. 创建模板:将优秀的画布保存为模板

  2. 分享传播:在团队或组织内共享模板

  3. 快速复用:基于模板创建新画布,修改参数即可使用

  4. 持续迭代:根据反馈优化模板,形成最佳实践

典型应用

  • 业务监控模板:日常运营指标看板

  • 专题分析模板:用户行为分析、营销效果分析等

  • 行业方案模板:电商分析、金融风控等行业通用分析

AI 智能操作:让分析触手可及

查数:AI 生成 SQL

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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:

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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

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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

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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,添加个性化元素

  • 保存为模板:满意的可视化方案保存下来,下次直接复用

处理数据:AI 生成 Python

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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:

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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、归一化、缺失值处理

  • 特征工程:创建衍生指标、用户分群

  • 复杂计算:同比环比、移动平均、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?

数据分析师

价值主张:将时间从 SQL 编写和图表配置,转移到洞察挖掘和价值创造

  • 快速响应业务部门的临时分析需求

  • 构建可复用的分析模板,提升工作效率

  • 专注于分析思路,让 AI 处理技术细节

业务分析人员

价值主张:无需深厚技术背景,也能独立完成数据分析

  • 用自然语言查询数据,不必学习 SQL

  • 基于现成模板快速生成业务报告

  • 将业务洞察固化为可分享的画布

数据团队管理者

价值主张:构建团队的分析知识库,沉淀组织能力

  • 将团队最佳实践沉淀为模板

  • 降低新人培训成本

  • 提升团队整体的分析效率和质量

产品经理

价值主张:用数据驱动产品决策,无需依赖数据团队排期

  • 实时监控产品核心指标

  • 快速验证产品假设

  • 制作数据驱动的产品提案

开始使用 AI 画卷

典型工作流程

1. 创建画布

  • 从空白画布开始

2. AI 查数

  • 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

  • 预览和验证数据

3. 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

4. 创建看板

  • 自由拖拽组件

  • 添加文本说明

  • 构建分析叙事

6. 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

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1. 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。我们设计每个功能时,都确保:

  • 人类保持对分析过程的掌控

  • AI 的输出是透明、可验证的

  • 人类可以随时介入、修正和优化

2. 降低门槛,不降低天花板

我们希望:

  • 新手能够快速上手,通过自然语言完成基础分析

  • 专家能够深入定制,编写复杂的 SQL 和可视化代码

  • 中级用户能够通过学习 AI 生成的代码,不断提升技能

3. 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

4. 灵活性与标准化并重

我们提供:

  • 画布的自由:不限制你的创造力

  • 模板的规范:确保团队协作的一致性

  • AI 的智能:在自由与效率间找到平衡


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。让我们一起,用数据讲述更精彩的商业故事。