📝 更新日志

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

📚 完整目录

📝 更新日志
🙏 赞助商
✨ 项目亮点
🧠 核心能力
⚙️ 安装说明
🛠 斜杠命令
📈 使用示例
🤖 LLM 配置说明
❓ FAQ
🤝 贡献指南
📄 License
⭐ 项目目标

📝 更新日志

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。

📖 详细更新日志

🙏 赞助商

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✨ 项目亮点

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。

🎬 产品演示

一图胜千言，一段演示胜万图。

demo.mp4

演示视频 - 中文

🧩 推荐管理方式：智管-Agent Manager

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

🧠 核心能力

1️⃣ 自然语言数据分析

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

2️⃣ 多数据源支持

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

3️⃣ 智能图表系统

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

4️⃣ SSE 流式分析体验

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。

5️⃣ 多模型兼容

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`

6️⃣ 数据分析

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
……

7️⃣ 报告生成

支持导出：

整理后的 Excel 表格
docx 格式报告
内置风格 PPT

8️⃣ MCP 拓展

支持连接本地或远程 MCP，拓展 Agent 技能。

教程：MCP_tutorial

9️⃣ 知识库输入

支持上传业务知识，让 Agent 更加了解你的数据。

教程：repository_tutorial

⚙️ 安装说明

🖥️ 方式 1：Windows 安装包（最简单，推荐）

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。

方式 2：下载压缩包（推荐新手，跨平台）

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）
② 在终端中运行（把路径替换为实际解压位置）：

chmod +x ~/Downloads/Data-Analysis-Agent/start.command
xattr -d com.apple.quarantine ~/Downloads/Data-Analysis-Agent/start.command

③ 双击 start.command 即可

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

方式 3：一键在线安装

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.py

macOS / 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"

方式 4：通过 GitHub Clone

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）。

🛠 斜杠命令

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

📈 使用示例

示例 1：趋势分析

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

示例 2：区域分析

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

示例 3：图表优先模式

用户输入：

/chart 用户增长情况

系统会优先生成可视化图表。

🤖 LLM 配置说明

在侧边栏 ⚙ 中填写：

API Key
Base URL
Model

即可切换模型。

❓ FAQ

📦 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/simple

pip 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：

为什么 MySQL 能连接，但 SQL Server 无法连接？

SQL Server 连接除本程序安装的 pyodbc Python 包外，还依赖 Windows 中的 Microsoft ODBC Driver 17 或 18 for SQL Server。 pyodbc 仅负责让 Python 调用 ODBC；实际的 SQL Server 认证、加密和网络通信由 Microsoft ODBC Driver 完成。

安装驱动并重启程序后，使用与已安装驱动版本一致的连接串。例如安装 ODBC Driver 18：

mssql+pyodbc://用户名:密码@服务器:1433/数据库名?driver=ODBC+Driver+18+for+SQL+Server&TrustServerCertificate=yes

如果仍不能连接，请依次确认：SQL Server 已启用 TCP/IP；地址和端口正确（通常为 1433）；服务器防火墙已放行该端口；以及用户名、密码和数据库访问权限有效。命名实例建议改填实际 TCP 端口，例如 服务器:1433，避免实例发现被网络策略阻断。

🗄️ 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

SQL Server（Windows）请使用 ODBC 连接串；首次使用还需安装 Microsoft ODBC Driver 17 或 18 for SQL Server：

mssql+pyodbc://用户名:密码@服务器:1433/数据库名?driver=ODBC+Driver+18+for+SQL+Server&TrustServerCertificate=yes

若使用命名实例，请优先在 SQL Server 配置管理器中启用 TCP/IP，并填写实际 TCP 端口，例如 服务器:1433，以避免实例发现被网络或防火墙阻断。

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。

🤝 贡献指南

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。

贡献流程

Fork 本仓库

创建特性分支

git checkout -b feature/your-feature-name

提交你的更改
```
git add .
git commit -m "feat: 添加某某功能"
```
建议使用 Conventional Commits 规范提交信息。

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）

代码规范

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

报告 Bug

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）

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或联系邮箱：rusboldtshanti34@gmail.com（请备注"Contributor + 擅长方向"）
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📄 License

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）。
完整条款见 LICENSE 文件。

禁止未授权商业使用；商用请联系作者另行签署商业授权书。

⭐ 项目目标

把过程交给"智析"，把时间留给思考。

⭐️ 如果这个项目对你有帮助，请给它一个星标！

Made with ❤️ by Zafer-Liu

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 225 Commits
.github		.github
Function		Function
Information		Information
LLM		LLM
MCP/AtlasCloud		MCP/AtlasCloud
agent		agent
api		api
business_canvas		business_canvas
commands		commands
config		config
data		data
deploy/samples		deploy/samples
docs		docs
filehistory		filehistory
frontend		frontend
infrastructure		infrastructure
installer		installer
packaging		packaging
skills		skills
static		static
templates		templates
.dockerignore		.dockerignore
.gitignore		.gitignore
.prettierignore		.prettierignore
.prettierrc.json		.prettierrc.json
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
PRODUCT.md		PRODUCT.md
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
SECURITY.md		SECURITY.md
app.py		app.py
eslint.config.js		eslint.config.js
install.ps1		install.ps1
install.sh		install.sh
package.json		package.json
pnpm-lock.yaml		pnpm-lock.yaml
pnpm-workspace.yaml		pnpm-workspace.yaml
pyproject.toml		pyproject.toml
railway.json		railway.json
requirements-build.txt		requirements-build.txt
requirements.txt		requirements.txt
start.bat		start.bat
start.command		start.command
vite.chat-app.config.js		vite.chat-app.config.js
vite.config.js		vite.config.js

Uh oh!

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Latest commit

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🧩 推荐管理方式：智管-Agent Manager

🧠 核心能力

1️⃣ 自然语言数据分析

2️⃣ 多数据源支持

3️⃣ 智能图表系统

4️⃣ SSE 流式分析体验

5️⃣ 多模型兼容

6️⃣ 数据分析

7️⃣ 报告生成

8️⃣ MCP 拓展

9️⃣ 知识库输入

⚙️ 安装说明

🖥️ 方式 1：Windows 安装包（最简单，推荐）

方式 2：下载压缩包（推荐新手，跨平台）

方式 3：一键在线安装

方式 4：通过 GitHub Clone

🛠 斜杠命令

📈 使用示例

示例 1：趋势分析

示例 2：区域分析

示例 3：图表优先模式

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