# Data-Analysis-Agent
**Repository Path**: jiwei0311/Data-Analysis-Agent
## Basic Information
- **Project Name**: Data-Analysis-Agent
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-18
- **Last Updated**: 2026-07-13
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
English
[](https://trendshift.io/repositories/29216?utm_source=trendshift-badge&utm_medium=badge&utm_campaign=badge-trendshift-29216)
> 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**。
> 💬 **官方交流群：** QQ 群 `991636855` · [Telegram 群](https://t.me/+cdRNfS68u9BlYjJl) · [Discord](https://discord.gg/EEG4Sw7tde)
📝 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](#changelog)
- [🙏 赞助商](#sponsors)
- [✨ 项目亮点](#features)
- [🧠 核心能力](#capabilities)
- [⚙️ 安装说明](#install)
- [🛠 斜杠命令](#commands)
- [📈 使用示例](#examples)
- [🤖 LLM 配置说明](#llm-config)
- [❓ FAQ](#faq)
- [🤝 贡献指南](#contributing)
- [📄 License](#license)
- [⭐ 项目目标](#goal)
---
# 📝 更新日志
> **当前版本 [`v1.1.0 LTS`](https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/releases/latest)** · 2026 年 7 月 2 日 · [📦 下载安装包](https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/releases/latest)
本次升级新增 **斜杠命令系统、文件时光回退、Hooks 自动化、AI 预填建议** 等多项功能，同时全面提升聊天界面与 Dashboard 的交互体验。
1. 全新斜杠命令系统
2. Hooks 用户自动化
3. AI 预填下一步建议
4. 工作目录时光回退
5. 工作目录管理增强
## 📖 详细更新日志
- [Version Update Log（中文）](./Information/Version_Update_Log.md)
- [Version Update Log (English)](./Information/Version_Update_Log_EN.md)
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# 🙏 赞助商
感谢以下赞助商对本项目的支持！
## ☁️ 赞助 · Sponsored by Bloome
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。
👉 **[试试 Bloome](https://bloome.im/login?ref=ZaferLiu)**
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👉 **[了解更多](https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=data-analysis-agent)**
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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：
```text
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：
1. 理解问题意图
2. 分析数据结构（Schema）
3. 自动生成 SQL
4. 执行查询
5. 自动推荐图表
6. 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。
https://github.com/user-attachments/assets/4cc6f9d7-52d9-42c5-b3e7-059019f67275
演示视频 - 中文
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# 🧩 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
```text
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](https://github.com/Zafer-Liu/Agent_Manager)
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# 🧠 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：
```text
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：
```text
[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](./Information/MCP_tutorial.md)
## 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](./Information/repository_tutorial.md)
---
# ⚙️ 安装说明
### 🖥️ 方式 1：Windows 安装包（最简单，推荐）
从 [GitHub Releases](https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/releases/latest) 下载最新版本：
| 平台 | 文件 |
|------|------|
| Windows | `BusinessAnalyticsAgent_v1.0.0_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](https://www.python.org/downloads/)（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）：
```bash
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）：**
```powershell
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：
```powershell
cd $env:USERPROFILE\.data-analysis-agent\Data-Analysis-Agent
.\.venv\Scripts\activate
python app.py
```
**macOS / Linux（在终端中运行）：**
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/main/install.sh | sh
```
安装完成后运行：
```bash
data-analysis-agent
```
如提示 `command not found`，将以下内容添加到 `~/.zshrc` 或 `~/.bashrc`，然后重启终端：
```bash
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
```
---
### 方式 4：通过 GitHub Clone
```bash
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：
```text
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：
```text
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：
```text
/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：
```text
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：
```bash
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：
```bash
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：
```bash
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：
```bash
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：
1. 右键点击 `start.command`
2. 选择"打开"
3. 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：
```text
mysql+pymysql://用户名:密码@主机:端口/数据库名
```
示例：
❌ 错误写法：
```text
mysql://user:pass@host:3306/dbname
```
✅ 正确写法：
```text
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：
```text
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
1. **Fork 本仓库**
2. **创建特性分支**
```bash
git checkout -b feature/your-feature-name
```
3. **提交你的更改**
```bash
git add .
git commit -m "feat: 添加某某功能"
```
建议使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 规范提交信息。
4. **推送到远程**
```bash
git push origin feature/your-feature-name
```
5. **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](https://pep8.org/)
- 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](https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/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）
---
## 🚀 寻找一起改变世界的 Contributor
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。
### 急需你一起来攻克这些难题：
- **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。
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- 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
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### 如何加入？
- 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 `991636855` 或 [Telegram 群](https://t.me/+cdRNfS68u9BlYjJl) 或 [Discord](https://discord.gg/EEG4Sw7tde)
---
# 📄 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](./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。
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# ⭐ 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](https://github.com/Zafer-Liu)
