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"。
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
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
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
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
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
- •创建模板：将优秀的画布保存为模板
- •分享传播：在团队或组织内共享模板
- •快速复用：基于模板创建新画布，修改参数即可使用
- •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
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，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
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、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
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
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
典型工作流程
1. 创建画布
2. 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
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
6. 分享与协作
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。
