表答 - 开启数据分析新范式

一、  做表答的初心

你是否遇到过这样的困扰？

● 电商运营，面对海量的商品评论，却不知道如何进行分析，发现产品优缺点，来优化选品策略？

● 自媒体博主，用户反馈量大，且难以量化，难以从用户评论中挖掘出用户兴趣点？

● 连锁零售，销售额连续下滑，无法快速定位原因，等待 IT 部门生成分析报告耗时太久，不能够及时响应？

图 1：传统数据分析模式和使用表答的对比

DeepSeek 横空出世，在当下大语言模型爆炸的时代，我们开始思考，能否通过大语言模型来解决用户数据分析的痛点呢？经过团队同学的多轮讨论后，一拍即合，我们决定做一款 AI 数据分析软件，解决用户以上痛点，帮助用户轻松完成数据分析

经过紧张而又兴奋的两个多月的开发和调试，表答 beta 版终于和大家见面了，使用表答和使用其他 AI 产品一样简单，通过自然语言对话即可获取准确的分析洞见。你只需要上传文件（目前仅支持 Excel 和 CSV），输入你的分析需求，如“帮我统计一下销售额排名前十的销售人员及其销售额”，表答将会自动分析你的数据，生成 Python 代码，通过代码分析你的数据，智能生成分析结论和可视化图表

产品定位和愿景

图二：表答 Slogan

定位

“表答是市场上唯一通过自然语言同时驱动网页采集和表格类数据分析的产品，支持将采集和分析纳入自动化工作流。 赋能用户数据连接、数据分析、数据可视化的自动化数据处理能力，实现数据驱动决策。”

愿景

"构建面向未来的数据智能体，实现从响应式流程到自主决策的跨越"

随着数据规模的激增与任务复杂度的提升，传统 SOP（标准作业流程）所依赖的“人工响应 + 工具驱动”模式，正逐渐面临效率与灵活性的双重瓶颈

我们相信，未来的数据系统，不应只是工具的集合，而应是具备自主感知、持续运行、智能决策能力的数据智能体

表答的终极目标，是构建这样一个系统：

• 需求方提出目标（如“监测市场舆情”“跟踪竞品价格变动”）

• 表答即能自动启动采集任务，实时获取多源数据

• 紧接着进行结构化整理与多维分析，包括文本理解、情感评估与趋势建模

• 最终输出洞察结果或初步决策建议，并可自动汇报、触发下一步任务

这一整套流程将由表答自主驱动，无需人工干预、全天候运行、持续学习优化

我们期待，表答未来能够成为嵌入式的智能基座，广泛应用于运营、市场、产品、风控等关键场景，真正推动标准流程（SOP）从被动响应式运作向主动智能化决策转型，实现组织的“数据自驱动”

二、  核心功能和亮点

自然语言对话，分析超简单

图三：对话模式入口

登录表答，进入到应用主界面，AI 时代熟悉的交互模式，上传你要分析的文件，Excel 或者 CSV，选择使用的大语言模型，目前支持满血版 DeepSeek R1 和 Qwen-QwQ-plus 两种模型，在未来我们也将提供更多的模型可选。输入你的分析需求即可开始数据分析之旅，同时我们还支持多轮对话，层层递进，让分析更加细致和准确

图四：对话模式中 AI 输出及数据预览

数据分析，可视化图表怎么能少呢？

表答支持常见的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、词云图、关系图等。多种图表可以自由选择切换，不同主题色任君挑选

图五：图表编辑样式及主题

一键生成智能分析报告

想要获取更加深入的分析洞见？表答也提供的数据分析报告功能，点击侧边栏【开始分析】按钮，选择【数据报告】，进入数据报告模式，使用和对话式分析基本一致，上传或者选择你要分析的文件，表答会为你生成数据源描述，你也可以进一步修改数据源描述，这也会让 AI 更好的理解你的数据，进入下一步，选择一个推荐的目标，生成报告，智能分析报告即开始生成，这可能需要花费几分钟时间，但美好的事物总是值得等待！

图六：填写分析目标

此时，你端起桌上的咖啡，小抿一口，稍作休息后，报告已为你生成好，数据分析报告将会根据你的分析需求，从不同维度围绕着目标进行分析，给出数据解读和核心发现，在报告结尾也会给到分析洞见和策略建议

图七：可编辑的数据分析报告

生成报告格式不满意？想编辑修改，报告提供的编辑能力，你可以自由修改和编辑报告中的图表和文字，然后分享给同事

三、  用户场景

电商用户评论智能分析

痛点描述

某新锐美妆品牌在 618 大促后收到 2 万+条用户评论，传统人工分类效率低下，难以快速提炼产品改进方向。市场团队需要从海量文本中识别用户对“持妆粉底液”的真实反馈，但缺乏文本分析的技术能力，外包分析公司报价高昂且周期长达 2 周

表答解决方案

第一步：使用表答的数据报告模式，将包含用户评论的 CSV 文件上传到表答

第二步：输入你的分析需求

● “分析用户对‘持妆粉底液’的情感倾向分布（积极/中性/消极）”

● “提取差评中的高频关键词，并关联具体产品问题”

第三步：智能输出分析报告

● 可视化输出：情感分析饼状图显示差评占比 12%，主要聚焦“脱妆快”（38%）、“色号偏暗”（25%）

● 文本总结：“建议优先优化防水配方，并增加浅色系库存比例”

成果与价值

● 原本需 2 周的分析任务缩短至 10 分钟，节省成本超 5 万元

● 根据洞见 1 个月内推出升级款，差评率下降至 5%，复购率提升 20%

连锁零售店销售诊断与决策

痛点分析

某连锁便利店品牌华东区总监发现 Q2 销售额环比下降 8%，但 Excel 手工交叉对比 20 家门店、5000+SKU 的销售数据耗时耗力，无法快速定位问题根源。IT 部门需 3 天时间搭建数据看板，但业务急需实时响应

表答解决方案

第一步：使用表答对分析模式，将包含销售数据的 Excel 表格上传

第二步：通过多轮对话连续提问

● 第一问：“对比 Q1 和 Q2 各门店销售额变化，标出降幅超 10%的门店”

● 第二问：“查看降幅最大门店（南京西路店）的品类销量 TOP5，对比去年同期数据”

● 第三问：“分析该店 6 月客流量与客单价与去年数据是否有明显差异”

第三步：总结和建议

● 问题定位：南京西路店饮料类销量下滑 32%，主因竞对在周边开设新店分流

● 智能建议：“建议在该店增加现磨咖啡促销，并推出‘早餐套餐’提升连带率”

成果与价值：

● 从提问到获取完整分析链仅需 15 分钟，较传统流程提速 97%

● 执行策略后，该店 3 周内日均销售额回升至 Q1 水平，区域整体业绩缺口缩减 60%

四、  技术优势与安全保障

了解我们团队的朋友可能知道，我们团队也在做开源办公套件，也就是Univer SDK，包括表格、文档等，表答的一些功能也是基于 Univer SDK 实现，比如对话中的表格预览和编辑，数据分析报告中的文档及图表编辑等

同时结合了大语言模型的能力，通过自然语言对话，自动生成数据处理和分析的代码，给出结果，使用户无需理解复杂的 Python 代码和 Excel 公式，便可以完成数据分析，给出洞见，以下是简要的技术架构图

图八：表答架构简图

目前表答仅支持 SAAS 版本，后续我们也将推出更多使用表答的方式，如提供 API 访问和嵌入式微件，以及为企业提供私有化部署，满足企业数据隐私需求

五、  欢迎试用

目前表答 beta 版已上线，开放申请试用

申请链接：https://biaoda.me/waitlist

官网地址：https://biaoda.me/