新手完整教程Data-Analysis-Agent上傳CSV/Excel到一鍵出圖的5步操作指南【免費下載鏈接】Data-Analysis-Agent你的私人數(shù)據(jù)分析助手。通過對話式交互自動生成可視化報表與商業(yè)洞察讓數(shù)據(jù)決策變得像聊天一樣簡單。 Your personal data analysis assistant. Say goodbye to complex SQL and Excel formulas. An LLM-powered data analysis agent. Chat with your data to instantly generate visualizations and business insights. Making>項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Data-Analysis-AgentData-Analysis-AgentVizPilot AI是一個基于 LLM 的智能圖表推薦與可視化生成工具上傳 CSV/Excel 數(shù)據(jù)文件后系統(tǒng)自動分析字段類型推薦最適合的圖表并一鍵生成交互式 HTML 報表。本教程面向零圖表經(jīng)驗的新手帶你用 5 個步驟完成「上傳數(shù)據(jù) → 智能推薦 → 一鍵出圖 → 下載報表」的完整流程告別復(fù)雜的 SQL 和 Excel 公式。準(zhǔn)備工作安裝依賴并啟動本地服務(wù)開始前只需滿足一個條件本機已安裝Python 3.7。一鍵啟動Windows雙擊項目根目錄下的 start.bat腳本會自動創(chuàng)建虛擬環(huán)境、安裝 requirements.txt 中的依賴并啟動服務(wù)手動啟動在命令行執(zhí)行pip install -r requirements.txt然后運行python app.py看到終端輸出Server: http://localhost:5017后打開瀏覽器訪問http://localhost:5017即可進入下方左側(cè)的「上傳數(shù)據(jù)」面板。后端由 app.py 驅(qū)動服務(wù)啟動后無需再操作。第 1 步上傳 CSV 或 Excel 數(shù)據(jù)文件在首頁左側(cè)虛線框中點擊或拖拽文件到上傳區(qū)支持Excel (.xlsx)與CSV (.csv)兩種格式見 templates/index.html。上傳成功后會顯示綠色提示例如「上傳成功6 行3 列」——系統(tǒng)已通過 core/data_profiler.py 自動識別字段類型數(shù)值/類別/日期并統(tǒng)計數(shù)據(jù)規(guī)模這一步無需你手動配置。 提示單文件大小上限為 50MB數(shù)據(jù)表建議以「一行一條記錄」的規(guī)范格式保存字段名清晰推薦效果更好。第 2 步配置 LLM 提供商與 API Key首頁左側(cè)的「配置設(shè)置」區(qū)域有三件事要做選擇 LLM 提供商內(nèi)置 DeepSeek、MiniMax、OpenAI 兼容接口配置定義在 LLM/llm_config.json填寫 API 密鑰在「API 密鑰」輸入框粘貼你的 Key點擊「保存配置」再點擊「測試配置」確認(rèn)連通性配置由 LLM/llm_config_manager.py 統(tǒng)一管理保存一次后下次啟動依然有效。不想用內(nèi)置提供商點擊下方橙色「 添加自定義模型」按鈕填入base_url、模型名和 Key 即可接入任意 OpenAI 兼容接口。第 3 步輸入分析需求獲取智能圖表推薦在「對話與分析」輸入框中用一句話描述你的需求例如「分析各部門預(yù)算流向」點擊發(fā)送。LLM 推薦引擎LLM/llm_recommender.py會分析數(shù)據(jù)并返回3-5 個候選圖表每項都附帶?星級評分感知排名幫你快速挑選推薦理由說明該圖表為何適合當(dāng)前數(shù)據(jù)字段映射建議自動給出 X / Y / Color / Size 列的對應(yīng)關(guān)系第 4 步在圖表網(wǎng)格中選擇目標(biāo)圖表首頁右側(cè)是全部 40 種圖表的網(wǎng)格由 charts/registry.py 統(tǒng)一注冊覆蓋對比類、趨勢類、分布類、地理類、占比類等。單擊選中圖表雙擊打開詳情頁查看該圖表的 Markdown 文檔說明、必要列要求和示例預(yù)覽如 charts/Sankey_Chart/README.md第 5 步一鍵生成并下載交互式圖表確認(rèn)圖表后點擊網(wǎng)格下方的藍色「生成圖表」按鈕。系統(tǒng)會自動完成字段映射調(diào)用對應(yīng)圖表模塊如 charts/Bar_Chart/chart.py基于 Plotly 繪圖生成結(jié)果保存在outputs/目錄并提供下載鏈接下載接口見 app.py 的/api/download。下載的 HTML 文件是完全交互式的可縮放、懸停查看數(shù)值、支持導(dǎo)出雙擊即可在瀏覽器打開直接用于匯報分享。常見問題推薦為空或生成失敗怎么辦現(xiàn)象排查方法推薦結(jié)果為空檢查 API Key 是否正確、網(wǎng)絡(luò)能否訪問 LLM 服務(wù)、上傳文件非空且字段可解析圖表生成失敗檢查字段類型是否匹配圖表要求如?；鶊D需要 source/target/value 三列并查看后端日志異常信息圖表數(shù)量與文檔不符以 charts/registry.py 注冊表為唯一準(zhǔn)源寫在最后到這里你已經(jīng)完成了 Data-Analysis-Agent 從上傳 CSV/Excel 到一鍵出圖的全部 5 步操作。整個過程無需編寫任何 SQL 或繪圖代碼——選圖交給 LLM繪圖交給系統(tǒng)你只負(fù)責(zé)看結(jié)論。如果想擴展自己的圖表類型只需在charts/新圖表名/下新建chart.py與README.md再在 charts/registry.py 中注冊一行元信息即可前端列表會自動同步。祝分析愉快【免費下載鏈接】Data-Analysis-Agent你的私人數(shù)據(jù)分析助手。通過對話式交互自動生成可視化報表與商業(yè)洞察讓數(shù)據(jù)決策變得像聊天一樣簡單。 Your personal data analysis assistant. Say goodbye to complex SQL and Excel formulas. An LLM-powered data analysis agent. Chat with your data to instantly generate visualizations and business insights. Making>項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Data-Analysis-Agent創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 新手完整教程：Data-Analysis-Agent上傳CSV/Excel到一鍵出圖的5步操作指南
新手完整教程Data-Analysis-Agent上傳CSV/Excel到一鍵出圖的5步操作指南【免費下載鏈接】Data-Analysis-Agent你的私人數(shù)據(jù)分析助手。通過對話式交互自動生成可視化報表與商業(yè)洞察讓數(shù)據(jù)決策變得像聊天一樣簡單。 Your personal data analysis assistant. Say goodbye to complex SQL and Excel formulas. An LLM-powered data analysis agent. Chat with your data to instantly generate visualizations and business insights. Making>項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Data-Analysis-AgentData-Analysis-AgentVizPilot AI是一個基于 LLM 的智能圖表推薦與可視化生成工具上傳 CSV/Excel 數(shù)據(jù)文件后系統(tǒng)自動分析字段類型推薦最適合的圖表并一鍵生成交互式 HTML 報表。本教程面向零圖表經(jīng)驗的新手帶你用 5 個步驟完成「上傳數(shù)據(jù) → 智能推薦 → 一鍵出圖 → 下載報表」的完整流程告別復(fù)雜的 SQL 和 Excel 公式。準(zhǔn)備工作安裝依賴并啟動本地服務(wù)開始前只需滿足一個條件本機已安裝Python 3.7。一鍵啟動Windows雙擊項目根目錄下的 start.bat腳本會自動創(chuàng)建虛擬環(huán)境、安裝 requirements.txt 中的依賴并啟動服務(wù)手動啟動在命令行執(zhí)行pip install -r requirements.txt然后運行python app.py看到終端輸出Server: http://localhost:5017后打開瀏覽器訪問http://localhost:5017即可進入下方左側(cè)的「上傳數(shù)據(jù)」面板。后端由 app.py 驅(qū)動服務(wù)啟動后無需再操作。第 1 步上傳 CSV 或 Excel 數(shù)據(jù)文件在首頁左側(cè)虛線框中點擊或拖拽文件到上傳區(qū)支持Excel (.xlsx)與CSV (.csv)兩種格式見 templates/index.html。上傳成功后會顯示綠色提示例如「上傳成功6 行3 列」——系統(tǒng)已通過 core/data_profiler.py 自動識別字段類型數(shù)值/類別/日期并統(tǒng)計數(shù)據(jù)規(guī)模這一步無需你手動配置。 提示單文件大小上限為 50MB數(shù)據(jù)表建議以「一行一條記錄」的規(guī)范格式保存字段名清晰推薦效果更好。第 2 步配置 LLM 提供商與 API Key首頁左側(cè)的「配置設(shè)置」區(qū)域有三件事要做選擇 LLM 提供商內(nèi)置 DeepSeek、MiniMax、OpenAI 兼容接口配置定義在 LLM/llm_config.json填寫 API 密鑰在「API 密鑰」輸入框粘貼你的 Key點擊「保存配置」再點擊「測試配置」確認(rèn)連通性配置由 LLM/llm_config_manager.py 統(tǒng)一管理保存一次后下次啟動依然有效。不想用內(nèi)置提供商點擊下方橙色「 添加自定義模型」按鈕填入base_url、模型名和 Key 即可接入任意 OpenAI 兼容接口。第 3 步輸入分析需求獲取智能圖表推薦在「對話與分析」輸入框中用一句話描述你的需求例如「分析各部門預(yù)算流向」點擊發(fā)送。LLM 推薦引擎LLM/llm_recommender.py會分析數(shù)據(jù)并返回3-5 個候選圖表每項都附帶?星級評分感知排名幫你快速挑選推薦理由說明該圖表為何適合當(dāng)前數(shù)據(jù)字段映射建議自動給出 X / Y / Color / Size 列的對應(yīng)關(guān)系第 4 步在圖表網(wǎng)格中選擇目標(biāo)圖表首頁右側(cè)是全部 40 種圖表的網(wǎng)格由 charts/registry.py 統(tǒng)一注冊覆蓋對比類、趨勢類、分布類、地理類、占比類等。單擊選中圖表雙擊打開詳情頁查看該圖表的 Markdown 文檔說明、必要列要求和示例預(yù)覽如 charts/Sankey_Chart/README.md第 5 步一鍵生成并下載交互式圖表確認(rèn)圖表后點擊網(wǎng)格下方的藍色「生成圖表」按鈕。系統(tǒng)會自動完成字段映射調(diào)用對應(yīng)圖表模塊如 charts/Bar_Chart/chart.py基于 Plotly 繪圖生成結(jié)果保存在outputs/目錄并提供下載鏈接下載接口見 app.py 的/api/download。下載的 HTML 文件是完全交互式的可縮放、懸停查看數(shù)值、支持導(dǎo)出雙擊即可在瀏覽器打開直接用于匯報分享。常見問題推薦為空或生成失敗怎么辦現(xiàn)象排查方法推薦結(jié)果為空檢查 API Key 是否正確、網(wǎng)絡(luò)能否訪問 LLM 服務(wù)、上傳文件非空且字段可解析圖表生成失敗檢查字段類型是否匹配圖表要求如?；鶊D需要 source/target/value 三列并查看后端日志異常信息圖表數(shù)量與文檔不符以 charts/registry.py 注冊表為唯一準(zhǔn)源寫在最后到這里你已經(jīng)完成了 Data-Analysis-Agent 從上傳 CSV/Excel 到一鍵出圖的全部 5 步操作。整個過程無需編寫任何 SQL 或繪圖代碼——選圖交給 LLM繪圖交給系統(tǒng)你只負(fù)責(zé)看結(jié)論。如果想擴展自己的圖表類型只需在charts/新圖表名/下新建chart.py與README.md再在 charts/registry.py 中注冊一行元信息即可前端列表會自動同步。祝分析愉快【免費下載鏈接】Data-Analysis-Agent你的私人數(shù)據(jù)分析助手。通過對話式交互自動生成可視化報表與商業(yè)洞察讓數(shù)據(jù)決策變得像聊天一樣簡單。 Your personal data analysis assistant. Say goodbye to complex SQL and Excel formulas. An LLM-powered data analysis agent. Chat with your data to instantly generate visualizations and business insights. Making>項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Data-Analysis-Agent創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考