智能商业分析 Agent

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

✨ 项目亮点

Business Analyst Agent 是一个对话式商业数据分析系统，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。

🧠 核心能力

1️⃣ 自然语言数据分析

无需编写 SQL。

用户只需输入自然语言：

今年每个月的订单量趋势

系统自动完成：

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

分类	图表类型
对比类 COMPARING	Marimekko_ABS（马里美科-绝对值）、Marimekko_PCT（马里美科-百分比）、Bar_Chart（柱状图）、Grouped_Bar_Chart（分组柱状图）、Stacked_Bar_Chart（堆叠柱状图）、Diverging_Bar_Chart（对比条形图）、Dot_Plot（点图）、Waffle（华夫格）、Bullet_Chart（靶心图）、Sankey_Chart（桑基图）、Heatmap（热力图）、Waterfall（瀑布图）
时间趋势类 TIME	Line_Chart（折线图）、Circular_Line_Chart（圆形折线图）、Slope_Chart（斜率图）、Sparkline（迷你图）、Bump_Chart（凹凸图）、Cycle_Chart（周期图）、Area_Chart（面积图）、Stacked_Area_Chart（堆叠面积图）、Horizon_Chart（地平线图）、Connected_Scatter（连线散点图）
分布类 DISTRIBUTION	Histogram_Pareto_chart（直方图与帕累托图）、Pyramid_Chart（金字塔图）、Error_Bar_Chart（误差条形图）、Box-and-Whisker_Plot（箱线图）、Violin_Chart（小提琴图）、Ridgeline_Plot（山脊线图）、Beeswarm_Plot（分簇散点图）、stem_leaf（茎叶图）
地理类 GEOSPATIAL	Flow_Map（动态流向图）、Dot_Density_Map（点密度地图）、Choropleth_Map（面量图）
关系类 RELATIONSHIP	Scatter_Plot（散点图）、Bubble_Plot（气泡图）、Radar_Charts（雷达图）、Chord_Diagram（弦图）、Arc_Chart（弧图）、Network_Diagram（网络图）、Parallel_Coordinates_Plot（平行坐标图）
占比类 PART-TO-WHOLE	Treemap（矩形树图）、Sunburst_Diagram（旭日图）、Nightingale_Chart（南丁格尔玫瑰图）、Pie_Chart（饼图）

系统会根据查询结果自动推荐最合适的图表。

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：

DeepSeek
OpenAI
Claude
任意 OpenAI SDK Compatible API

支持自定义：

base_url
model
api_key

默认配置：

Provider	Default Model
DeepSeek	`deepseek-chat`
OpenAI	`gpt-4o-mini`
Anthropic	`claude-3-5-haiku-20241022`

6️⃣ 数据分析

目前支持的数据分析功能：

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 报告生成功能

支持导出：

整理后的Excel表格
docx格式报告
内置风格PPT

8️⃣MCP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

⚙️ 安装方式

方式 1：安装包下载（推荐）

1) 下载压缩包

2) 解压缩，在项目目录下双击直接运行：

Windows 用户

start.bat

注：首次启动 start.bat 会自动配置运行环境，时间可能较长，后续再次运行就无需等待。

Mac 用户

① 需要使用脚本 start.command

② 在终端（按 Command + 空格，输入 Terminal回车）里赋予执行权限：

chmod +x start.command

③ 双击 start.command 即可运行

注：首次运行可能会被 macOS 安全策略阻止，解决方法：右键点击 start.command → 选择“打开” → 再次确认“打开” 或在终端执行：xattr -d com.apple.quarantine start.command

2) 解压缩，命令行运行（备份方法）

① Windows：

进入项目目录（也可以直接在项目目录按住Shift右键打开Powershell）

cd ~/Data-Analysis-Agent（替换为你的真实路径）

安装依赖

pip install -r requirements.txt

启动服务

python app.py

② Mac

进入项目目录（按 Command + 空格，输入 Terminal回车）

cd ~/Data-Analysis-Agent（替换为你的真实路径）

安装依赖

pip3 install -r requirements.txt

启动服务

python3 app.py

3) 浏览器打开`http://localhost:5001`

注：此地址为本机地址，不会泄露信息，请放心使用

4) 配置API key

5) 后续更新

注：更新前请先重启

方式 2：一键安装 + 启动（还在测试，不稳定）

1) Windows（PowerShell）

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/main/install.ps1 | iex

安装完成后可用以下方式启动：

双击运行（Windows）：
```
%USERPROFILE%\data-analysis-agent.bat
```

或进入目录手动启动：

cd $env:USERPROFILE\.data-analysis-agent\Data-Analysis-Agent
.\.venv\Scripts\activate
python app.py

1) macOS / Linux（Shell）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent/main/install.sh | sh

安装完成后启动：

data-analysis-agent

如果提示 command not found，请先把 ~/.local/bin 加入 PATH（写入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc）：

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

2) 浏览器打开（同方式 1）

3) 配置API key（同方式 1）

4) 后续更新（同方式 1）

方式 3：通过 GitHub 安装（命令行）

1) 克隆仓库

git clone https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent.git

2) 进入项目目录

cd Data-Analysis-Agent

3）安装依赖

pip install -r requirements.txt

4）启动服务

python app.py

5) 浏览器打开（同方式 1）

6) 配置API key（同方式 1）

7) 后续更新（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

LLM 配置

在侧边栏 ⚙ 中填写：

API Key
Base URL
Model

即可切换模型。

🗺️ 项目里程碑

版本更新日志

当前版本 v3.0

本次升级聚焦于 外部生态集成与业务知识增强，大幅拓展了 Agent 的数据接入能力和领域适应能力。

1. MCP 工具调用能力

新增 MCP（Model Context Protocol）协议支持，Agent 可动态调用外部 MCP 工具
支持调用计算器、代码执行器、第三方 API 封装工具等，扩展分析能力边界
通过标准化协议，可接入符合 MCP 规范的任意工具生态
工具调用过程自动记录至日志，便于调试和审计

2. 业务知识库集成

新增业务数据库功能，支持导入企业内部的业务资料、产品文档、行业报告等
自动对资料进行向量化处理，构建可检索的知识库
Agent 在执行分析时会自动检索相关知识，提升对特殊业务场景的理解和洞察能力
支持多种格式：Word、Excel等，满足常见文档导入需求

3. 数据源扩展：Google Sheets 与自定义 API

Google Sheets API 集成：支持直接读取 Google Sheets 中的数据作为分析源
自定义数据库 API 接口：提供通用 API 适配器
所有外部数据源接入后均可使用数据清洗、预览、分析等全套功能

详细更新日志

❓ FAQ

Q：提示未配置 LLM？

A: 在侧栏 ⚙ 中填写 API Key 并保存。

Q：如何获取API Key？

A: 这里以Deepseek为例，步骤如下：

Q：图表链接重启后失效？

A: 生成的图表储存在本地内容*\outputs\charts目录下

Q：如何连接SQL数据库？

A: 请使用下面格式连接 mysql+pymysql://用户名:密码@主机:端口/数据库名

报错写法：mysql://user:pass@host:3306/dbname
正确写法：mysql+pymysql://user:pass@host:3306/dbname

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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：[email protected]（请备注“Contributor+擅长方向”）

📄 License

Apache License 2.0

⭐ 项目目标

让商业分析像聊天一样简单。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 99 Commits
Function		Function
Images		Images
Information		Information
LLM		LLM
agent		agent
api		api
data		data
static		static
templates		templates
uploads		uploads
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
SECURITY.md		SECURITY.md
app.py		app.py
install.ps1		install.ps1
install.sh		install.sh
log_setup.py		log_setup.py
requirements.txt		requirements.txt
start.bat		start.bat
start.command		start.command

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

智能商业分析 Agent

目录

✨ 项目亮点

🧠 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 报告生成功能

8️⃣MCP拓展

9️⃣知识库输入

⚙️ 安装方式

方式 1：安装包下载（推荐）

1) 下载压缩包

2) 解压缩，在项目目录下双击直接运行：

2) 解压缩，命令行运行（备份方法）

3) 浏览器打开http://localhost:5001

4) 配置API key

5) 后续更新

方式 2：一键安装 + 启动（还在测试，不稳定）

1) Windows（PowerShell）

1) macOS / Linux（Shell）

2) 浏览器打开（同方式 1）

3) 配置API key（同方式 1）

4) 后续更新（同方式 1）

方式 3：通过 GitHub 安装（命令行）

1) 克隆仓库

2) 进入项目目录

3）安装依赖

4）启动服务

5) 浏览器打开（同方式 1）

6) 配置API key（同方式 1）

7) 后续更新（同方式 1）

🛠 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

🤖 LLM配置说明

LLM 配置

🗺️ 项目里程碑

版本更新日志

1. MCP 工具调用能力

2. 业务知识库集成

3. 数据源扩展：Google Sheets 与自定义 API

详细更新日志

❓ FAQ

Q：提示未配置 LLM？

Q：如何获取API Key？

Q：图表链接重启后失效？

Q：如何连接SQL数据库？

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