一个面向商业分析场景的 AI Agent。
连接数据源后，用户只需使用自然语言提问，系统即可自动完成：
- 数据结构识别
- SQL 生成与执行
- 图表生成
- 业务洞察分析
© 2026 Zafer-Liu · 已申请中国计算机软件著作权（受理号 2026R11S0817877，软件名称：自然语言交互式经营数据分析软件 V1.0）· 采用 CC BY-NC 4.0 授权，禁止未授权商业使用，商用请联系作者。
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📝 更新日志 · ✨ 项目亮点 · 🧩 推荐管理 · ⚙️ 安装说明 · 📈 使用示例 · 🤖 LLM配置 · ❓ FAQ
当前版本
v1.2.0 LTS· 2026 年 7 月 17 日 · 📦 下载安装包
v1.2.0 LTS 聚焦更顺畅、更可靠的数据分析体验：
- AI 团队协作：将复杂任务拆分给多个专长 Agent 协同完成，进度与结果一目了然。
- 业务画布与 Skills：更方便地梳理业务关系、复用分析方法，并快速生成仪表盘与可视化结果。
- 更稳健的数据处理：长时间任务与本地数据使用体验进一步优化，分析过程更安心。
- 本地数据清理：在“设置 → 存储”中查看占用与可清理内容；文件会先进入回收站，重要数据受到保护。
- 界面与使用体验优化：聊天、工作目录与常用操作更清晰、更易上手。
感谢以下赞助商对本项目的支持！
感谢 Bloome 对本项目的赞助！Bloome 让多个 AI agent（Claude、ChatGPT、DeepSeek 等）在同一个对话里协作——零配置、云端运行，网页和手机都能用，还能把配好的 agent 分享给团队。
感谢 DolOffer 对本项目的支持！DolOffer 是一个专注于数字产品推荐与优惠分享的平台，帮助用户快速发现值得关注的工具、服务和限时福利。平台提供 YouTube Premium、Claude、ChatGPT Plus、Spotify、Apple Music 等多种热门订阅服务，价格低至官方价的 3 折甚至更低，正版稳定，售后无忧。现在通过我们的专属链接注册，并在充值时输入优惠码 AI8888，即可额外享受 9 折优惠。
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感谢 Atlas Cloud 对本项目的支持！Atlas Cloud 是一个全模态 AI 推理平台，为开发者提供统一的 AI API 接口，涵盖视频生成、图像生成和大语言模型 API。您无需分别集成多个供应商，只需一次连接即可统一访问 300 多个精选的全模态模型。快来查看 Atlas Cloud 新推出的编程套餐推广活动，获取更经济实惠的 API 访问。
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智析Agent是一个对话式商业数据分析智能体，目标是让非技术用户也能像"聊天"一样完成数据分析。
上传 Excel / CSV，或连接数据库后，用户可以直接提问：
最近三个月销售额趋势如何？
哪个地区利润最高？
帮我生成用户增长图
系统会自动：
- 理解问题意图
- 分析数据结构（Schema）
- 自动生成 SQL
- 执行查询
- 自动推荐图表
- 输出业务洞察
并通过 SSE（Server-Sent Events）流式输出，实时展示分析过程。
一图胜千言，一段演示胜万图。
demo.mp4
演示视频 - 中文
智能商业分析 Agent 可以独立运行，也可以搭配 智管-Agent Manager 使用，获得更方便的桌面端管理体验。
了解智管-Agent Manager 如何管理本项目
智管-Agent Manager 是一个本地 AI Agent 的统一管理中心，适合管理多个本地 Agent 项目。 将智能商业分析 Agent 添加到智管后，你可以：
- 一键启动 / 停止智能商业分析 Agent
- 实时查看运行日志与端口状态
- 在桌面应用内直接打开 Web 分析界面
- 使用 Manager Agent 通过自然语言启动或打开本项目
- 开会演示时一键生成临时公网分享链接
示例：
帮我启动智能商业分析 Agent，并打开它的界面
这对于需要频繁演示、调试或同时运行多个 Agent 的用户尤其有用。
👉 项目地址：智管-Agent Manager
无需编写 SQL，只需输入自然语言：
今年每个月的订单量趋势
系统即可自动完成：
- SQL 生成
- 数据查询
- 图表推荐
- 分析总结
支持上传和连接多种数据源：
- 文件：Excel / CSV
- 数据库：SQLite、MySQL、PostgreSQL、SQL Server
- 未来计划：DuckDB、Spark
系统会根据查询结果，从以下 6 大类 43 种图表中自动推荐最合适的一种：
| 分类 | 图表类型 |
|---|---|
| 对比类 | Marimekko_ABS、Marimekko_PCT、Bar_Chart、Grouped_Bar_Chart、Stacked_Bar_Chart、Diverging_Bar_Chart、Dot_Plot、Waffle、Bullet_Chart、Sankey_Chart、Heatmap、Waterfall |
| 时间趋势类 | Line_Chart、Circular_Line_Chart、Slope_Chart、Sparkline、Bump_Chart、Cycle_Chart、Area_Chart、Stacked_Area_Chart、Horizon_Chart、Connected_Scatter |
| 分布类 | Histogram_Pareto_chart、Pyramid_Chart、Error_Bar_Chart、Box-and-Whisker_Plot、Violin_Chart、Ridgeline_Plot、Beeswarm_Plot、stem_leaf |
| 地理类 | Flow_Map、Dot_Density_Map、Choropleth_Map |
| 关系类 | Scatter_Plot、Bubble_Plot、Radar_Charts、Chord_Diagram、Arc_Chart、Network_Diagram、Parallel_Coordinates_Plot |
| 占比类 | Treemap、Sunburst_Diagram、Nightingale_Chart、Pie_Chart |
分析过程实时可见：
[1/4] 正在读取数据结构...
[2/4] 正在生成 SQL...
[3/4] 正在执行查询...
[4/4] 正在生成图表与洞察...
相比传统 BI 工具，更透明、更具交互感。
支持以下模型服务：
- DeepSeek
- OpenAI
- AtlasCloud
- 任意 OpenAI SDK Compatible API
并支持自定义 base_url、model、api_key。默认配置如下：
| Provider | Default Model |
|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-flash |
| OpenAI | gpt-4o-mini |
| AtlasCloud | deepseek-v4-pro |
目前支持的数据分析功能包括：
- 异常值处理（截尾、缩尾处理）
- 十分位分组分析
- K-Means 聚类分析
- 决策树建模
- ……
支持导出：
- 整理后的 Excel 表格
- docx 格式报告
- 内置风格 PPT
支持连接本地或远程 MCP，拓展 Agent 技能。
- 教程：MCP_tutorial
支持上传业务知识，让 Agent 更加了解你的数据。
从 GitHub Releases 下载最新版本：
| 平台 | 文件 |
|---|---|
| Windows | BusinessAnalyticsAgent_v1.2.0_LTS.exe |
前置要求：Python 3.10+、Windows 10 / 11 64 位。
双击安装包并按提示安装。安装完成后，从桌面或开始菜单启动 Business Analytics Agent。
前置要求：Python 3.10+
还没装？点此下载（Windows 安装时请勾选 "Add Python to PATH"）
第一步：下载并解压
第二步：双击启动
| Windows | 双击 start.bat |
| macOS |
① 打开终端（Command + 空格 → 输入 Terminal → 回车） chmod +x ~/Downloads/Data-Analysis-Agent/start.command
xattr -d com.apple.quarantine ~/Downloads/Data-Analysis-Agent/start.command③ 双击 |
首次启动会自动创建虚拟环境并安装依赖，约需 3–5 分钟，请耐心等待。之后启动无需等待。
第三步：启动后浏览器自动打开 http://localhost:5001
第四步：配置 API Key
第五步：后续更新
Windows（在 PowerShell 中运行）：
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/main/install.ps1 | iex安装完成后双击桌面的 data-analysis-agent.bat 启动，或：
cd $env:USERPROFILE\.data-analysis-agent\Data-Analysis-Agent
.\.venv\Scripts\activate
python app.pymacOS / Linux（在终端中运行）：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/main/install.sh | sh安装完成后运行：
data-analysis-agent如提示 command not found，将以下内容添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc，然后重启终端：
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"git clone https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent.git
cd Data-Analysis-Agent
pip install -r requirements.txt
python app.py浏览器打开 http://localhost:5001，然后配置 API Key（同方式 1）。
| Command | Status | Description |
|---|---|---|
/chart |
✅ | 强制优先生成图表 |
/sql |
✅ | 直接执行 SQL |
/analyze |
✅ | 深度统计分析 |
/tree |
✅ | 决策树分析 |
/kmeans |
✅ | K-Means 聚类分析 |
/data |
✅ | 数据探查与预览 |
/inset |
✅ | 缺失值插补处理 |
/winsorize |
✅ | 缩尾处理（极值替换） |
/trimming |
✅ | 截尾处理（极值剔除） |
/export |
✅ | 导出数据文件 |
/report |
✅ | 导出 Word/PDF 报告 |
/ppt |
✅ | 导出 PPT 演示文稿 |
/status |
✅ | 查看任务状态 |
用户输入：
最近 12 个月销售趋势
系统输出：
- SQL 查询
- 趋势折线图
- 销售增长分析
用户输入：
哪个地区利润最高？
系统输出：
- 地区利润排行
- 柱状图
- 区域经营洞察
用户输入：
/chart 用户增长情况
系统会优先生成可视化图表。
在侧边栏 ⚙ 中填写：
API Key
Base URL
Model
即可切换模型。
📦 安装与启动
安装依赖时网络超时？
脚本会自动切换清华源重试。
若仍失败，请手动执行：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install 报错 / 安装依赖失败？
脚本会自动切换国内镜像（清华源）重试。
若仍失败，请手动指定镜像：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple同时请确保磁盘至少保留 2 GB 可用空间。
Python 版本不对（需要 3.10+）？
查看当前版本：
python --version如果版本低于 3.10，请前往：
https://www.python.org/downloads/
下载并安装最新版本。
start.bat 双击没反应或一闪而过？
Python 未正确加入系统 PATH。
重新安装 Python 时勾选 "Add Python to PATH"，然后重启电脑再试。
macOS 运行 start.command 被系统阻止？
在终端执行以下命令解除限制：
xattr -d com.apple.quarantine /你的路径/start.command如果提示：
"无法打开，因为无法验证开发者"
可以：
- 右键点击
start.command - 选择"打开"
- 再次点击"打开"
🔑 API 配置
提示未配置 LLM？
在侧栏 ⚙ 中填写 API Key 并保存。
如何获取 API Key？
这里以 DeepSeek 为例：
🗄️ 数据库连接
如何连接 SQL 数据库？
请使用以下格式连接：
mysql+pymysql://用户名:密码@主机:端口/数据库名
示例：
❌ 错误写法：
mysql://user:pass@host:3306/dbname
✅ 正确写法：
mysql+pymysql://user:pass@host:3306/dbname
📊 图表与文件
图表链接重启后失效？
生成的图表保存在本地目录：
outputs/charts
可直接使用浏览器打开对应的 HTML 文件。
我们欢迎任何形式的贡献！无论是修复 Bug、改进文档还是添加新功能。
- Fork 本仓库
- 创建特性分支
git checkout -b feature/your-feature-name
- 提交你的更改
建议使用 Conventional Commits 规范提交信息。
git add . git commit -m "feat: 添加某某功能"
- 推送到远程
git push origin feature/your-feature-name
- 开启 Pull Request
- 描述你的改动内容
- 如果是功能新增，请附上截图或录屏
- 关联相关的 Issue（如有）
- Python 代码遵循 PEP 8
- 提交前运行
flake8检查代码风格 - 新增功能请添加对应的测试
- 保持 Commit 信息清晰、简洁
请使用 GitHub Issues 报告 Bug，并包含：
- 📋 复现步骤
- 🎯 预期行为
⚠️ 实际行为- 📸 截图（如适用）
- 💻 环境信息（操作系统、Python 版本）
一个好的开源项目，从来不是一个人的独角戏。
我们正在打造一个能真正应对复杂业务场景的数据工具——它需要在海量数据中极速穿梭，在多表逻辑间游刃有余，在可视化看板上洞察先机。
- 多 Sheets 场景下的表间逻辑判断优化 — 如何智能梳理几十张表之间的依赖与计算？
- 可视化看板的交互与性能优化 — 让数据故事讲得更流畅、更直观、更震撼。
- 特殊业务场景下的模型能力提升 — 那些通用工具搞不定的边缘业务。
- 远程服务器调用 — 搭建远程 GPU 调用框架。
- 你将直面真实、有深度、非玩具级的技术挑战
- 你的代码会直接影响一线业务用户的工作效率
- 自由贡献，灵活协作——提 PR 或直接沟通，完全由你
- 优秀 Contributor 将有机会成为项目 Committer
- 直接 Pull Request，我们会在 24 小时内 review
- 或联系邮箱：
rusboldtshanti34@gmail.com（请备注"Contributor + 擅长方向"） - 加入官方交流群：QQ 群
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本软件采用 CC BY-NC 4.0 授权，并已申请中国计算机软件著作权（受理号 2026R11S0817877，软件名称：自然语言交互式经营数据分析软件 V1.0）。
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把过程交给"智析"，把时间留给思考。
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