AI导哈

电子表格自然语言分析工具

Data Lens是一款允许用户通过自然语言提问来分析电子表格数据的本地化工具，支持多种文件格式并提供即时分析结果。

  • by cornelcroi
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 cornelcroi/data-lens

使用说明

数据镜头

用简单的英语询问有关电子表格的问题。立即获得答案。

什么是Data Lens？

别再纠结于数据透视表和SQL查询了。 数据镜头 将您的电子表格转换为对话式AI助手。只需用简单的英语提问，即可获得DuckDB提供的即时、准确的答案。

使用数据镜头： “按地区划分的平均销售额是多少？”→ 立即获得答案

不需要SQL知识。没有公式错误。只有问题和答案。

在行动中看到它

演示即将推出-电子表格分析正在进行中

为什么选择Data Lens？

  • 🗣️ 自然语言 -像问别人一样问问题
  • ⚡ 即时结果 -DuckDB驱动的分析，无需等待
  • 🔒 100%本地 -您的数据永远不会离开您的机器
  • 🆓 完全免费 -没有API密钥，没有订阅，没有限制
  • 📊 多种格式 -Excel、CSV、TSV、Parquet——我们都能处理

特性

  • ✅ 多种文件格式：Excel（.xlsx）、CSV（.CSV）、TSV（.TSV）、拼花地板（镶木地板）
  • ✅ 多表Excel支持：每张表都变成一张单独的表
  • ✅ 智能模式检测：自动列类型推断
  • ✅ SQL安全：阻止破坏性操作（DROP、DELETE、UPDATE）
  • ✅ 示例数据预览：查询前请参阅示例
  • ✅ 内存性能：基于DuckDB的快速分析

试试看

想立即测试Data Lens吗？存储库包括您可以使用的示例数据集：

示例文件

从存储库下载这些文件或创建自己的文件：

  1. sample_commerce_data.csv -包含产品、地区、付款的电子商务订单
  2. sample_员工_数据.csv -员工与部门、工资、绩效的记录
  3. sample_stock_prices.csv -包含价格和行业的股市数据

快速测试查询

配置Data Lens后，尝试以下对话：

电子商务分析：

You: Load sample_ecommerce_data.csv

You: What's the total revenue by region?

结果：

  • 北美：2153.96美元
  • 欧洲：578.97美元
  • 亚洲：399.85美元

员工分析：

You: Load sample_employee_data.csv

You: What's the average salary by department?

结果：

  • 工程费用：76666.67美元
  • 营销：73500美元
  • 销售额：71500美元
  • 财务：70000美元
  • 人力资源：68000美元

股票市场分析：

You: Load sample_stock_prices.csv

You: Which company had the highest trading volume?

结果：

  • 特斯拉（TSLA）：平均销量9150万辆

这些示例展示了Data Lens在没有任何SQL知识的情况下即时分析数据的能力！

快速设置

克劳德桌面版

添加到您的Claude Desktop配置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-data-lens": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-data-lens"]
    }
  }
}

重新加载：设置→ 开发者→ 重新加载MCP服务器

开发 IDE

添加到 .kiro/settings/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-data-lens": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-data-lens"],
      "autoApprove": ["list_tables", "list_columns", "preview_rows"]
    }
  }
}

重新加载：命令选项板→ “MCP:重新加载服务器”

其他MCP客户端

对于Cursor、Continue.dev或任何兼容MCP的客户端，请参阅 设置.md 了解详细的配置说明。

对话示例

商业分析

You: Load sales_data.xlsx and show me revenue by region

Claude: I've loaded your sales data. Here's the revenue breakdown:
- North America: $2,456,789
- Europe: $1,892,345
- Asia Pacific: $3,124,567

Asia Pacific is your top-performing region with 43% of total revenue.

You: Which products sold best in Europe?

Claude: Top 5 products in Europe by revenue:
1. Premium Widget Pro - $487,234
2. Standard Widget - $312,456
3. Widget Plus - $245,123
4. Mini Widget - $198,765
5. Widget Starter - $156,432

数据探索

You: I've uploaded customer_data.csv. What insights can you find?

Claude: I've analyzed your customer data (2,847 customers). Here are key insights:

- Average customer lifetime value: $3,245
- 68% of customers are in the 25-45 age group
- Email marketing has 3.2x higher conversion than other channels
- Top 10% of customers generate 41% of total revenue

Would you like me to dig deeper into any of these?

You: Show me monthly growth trends

Claude: Monthly customer acquisition:
- January: 234 new customers (+12% vs Dec)
- February: 267 new customers (+14% vs Jan)
- March: 312 new customers (+17% vs Feb)

You're seeing accelerating growth - Q1 ended 33% higher than it started.

快速问题

You: Load inventory.csv. How many items are below reorder level?

Claude: 47 items are currently below their reorder levels.
Here are the most critical (< 25% of reorder level):
- SKU-2847: 12 units (need 100)
- SKU-1923: 8 units (need 75)
- SKU-3456: 15 units (need 90)

You: Export a list of all items to reorder

Claude: Here's the full list of 47 items needing reorder:
[Table with SKU, Current Stock, Reorder Level, Qty Needed]

更多示例： 看 用法_ GIDE.md 了解详细的工作流程和查询模式。

可用工具

服务器公开了8个数据分析工具：

工具 说明
load_file 将电子表格文件加载到DuckDB中
list_files 显示当前加载的文件
list_tables 列出所有可用表格
list_columns 显示特定表的列
preview_rows 显示表格的前N行
get_schema 获取包含类型和示例值的完整模式
run_sql 执行SQL查询（只读）
clear_all 重置数据库并清除所有数据

支持的文件格式

  • Excel（.xlsx）：多页支持，每张纸都变成一张桌子
  • CSV（.CSV）：单表，自动检测分隔符
  • TSV（.TSV）：制表符分隔值
  • 拼花地板：柱状格式，原生DuckDB支持

局限性

  • 单文件模式：加载新文件将替换以前的数据集
  • 只读：只允许SELECT查询，不允许修改数据
  • 文件之间没有连接：一次只有一个文件处于活动状态

MCP注册表

Data Lens发布给官方 模型上下文协议注册表 作为 io.github.cornelcroi/data-lens.

安装方式：

uvx data-lens

技术深潜： 看 技术.md 了解架构细节、DuckDB内部结构和性能特征。

常见问题解答

这与Excel公式有何不同？ Excel要求您编写公式并了解单元格引用。Data Lens允许您用简单的英语提问。而非 =AVERAGEIF(B:B,"North",C:C)，只需问“北方地区的平均水平是多少？”

其他SQL客户端呢？ 传统的SQL客户端要求您了解SQL语法。Data Lens会自动将您的问题转换为SQL。你不用学习SQL就能获得它的强大功能。

我的数据安全吗？ 100%安全。所有内容都在您的机器上本地运行。Data Lens从不将您的数据发送到任何地方。没有云，没有API调用，完全私有。

它能处理多大的文件？ Data Lens使用内存分析，因此它受到RAM的限制。100MB以下的大多数电子表格都很好用。对于较大的数据集，考虑使用数据库连接（路线图功能）。

我可以在生产中使用这个吗？ 对！Data Lens已准备好生产。它的设计是只读的（没有DROP/DELETE/UPDATE），因此它对生产数据是安全的。将其用于报告、分析和见解。

为什么选择DuckDB？ DuckDB类似于用于分析的SQLite——快速、嵌入式，无需设置。它可以立即处理数百万行的复杂查询。非常适合电子表格分析。

故障排除

安装问题

找不到命令：uvx

pip install uv

导入错误

pip install --upgrade data-lens

文件加载问题

  • 验证是否支持文件格式（.xlsx、.csv、.tsv、.plack）
  • 检查文件路径是绝对路径还是相对于当前目录的路径
  • 确保文件未损坏或受密码保护

贡献

欢迎投稿！请看 贡献.md 作为指导方针。

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

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