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data-formulator

SHA-256
17.6k stars·AI 生产力·已提供 SHA-256 校验码,下载后可自行核对文件完整性

微软开源的 AI 数据可视化工具,用自然语言连接数据、提问并生成交互图表。

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v0.8b1 · 255.8 MB

用聊天方式把数据变成图表的开源神器

核心功能

  • 自然语言生成图表:用大白话提问,AI 自动生成 30 多种可编辑图表
  • Data Thread 数据线程:从任意步骤分支探索,对比不同分析路径不丢上下文
  • 多数据源连接:支持 CSV、Excel、JSON、截图、文本,以及 MySQL、PostgreSQL、Databricks、S3 等数据库和平台
  • 多模型支持:通过 LiteLLM 接入 OpenAI、Azure、Anthropic 或本地 Ollama 模型
  • 数据提取:能从截图和文字段落中识别并提取表格数据

避坑指南

  • •需要自备大模型 API Key 才能使用 AI 功能,云端模型按用量收费,且你的数据会发送给模型服务商,敏感数据建议改用本地 Ollama 模型;桌面预览版未做代码签名,Windows 和 macOS 首次打开会弹安全警告,需手动允许;AI 生成的分析结论和图表可能有错,重要决策前务必人工核对原始数据;它偏向探索式分析,不具备企业 BI 工具的权限管理、定时刷新、多人协作等能力,不能完全替代 Tableau 或 Power BI。

适用场景

  • 业务人员不写代码,直接用说话的方式探索 Excel 或 CSV 数据并出图
  • 数据分析师快速验证想法,为报告和汇报制作可视化原型
  • 连接公司数据库,用自然语言查询并实时监控业务指标
  • 把论文、网页截图里的数据表格快速变成可交互图表

Data Formulator 是微软研究院开源的 AI 数据分析工作台:上传 CSV、Excel、截图或文本,或直连 MySQL、PostgreSQL、Databricks、S3 等数据源,用自然语言提问即可生成 30 多种可编辑图表。独创的 Data Thread 数据线程支持从任意步骤分支探索、对比不同分析路径,不会像普通 AI 聊天那样丢失上下文。通过 LiteLLM 可接入 OpenAI、Anthropic 或本地 Ollama 模型,支持完全离线运行。相比 ChatGPT 数据分析或 Tableau,它免费开源、模型可自由切换、分析路径可回溯可分支,适合不会写代码的业务人员和需要快速出图的分析师。一行命令即可通过 uvx 或 pip 安装,也提供 Docker 与 Windows/macOS 桌面版。

标签

data-visualizationai-agentsdata-analysisllmchartsnatural-languagemicrosoft-research

快速上手

1

下载安装包

点击上方按钮下载对应系统的安装包

2

安装软件

打开下载的 dmg 文件,将应用拖入 Applications 文件夹

3

最省事的方式:打开官网 data-formulator.ai 直接在线体验,无需安装

4

本地安装:在终端运行 uvx data_formulator,或先 pip install data_formulator 再运行 python -m data_formulator

5

在浏览器中打开自动弹出的 http://localhost:5567 页面

安装指引
  1. 最省事的方式:打开官网 data-formulator.ai 直接在线体验,无需安装
  2. 本地安装:在终端运行 uvx data_formulator,或先 pip install data_formulator 再运行 python -m data_formulator
  3. 在浏览器中打开自动弹出的 http://localhost:5567 页面
文件完整性

已提供 SHA-256 校验码,下载后可自行核对文件完整性

该校验码提取自 GitHub 官方 Release 页面

SHA256 校验码

78b2bab08a9a6260c4e8255cd2baaa6946d6599d398bd55559f3d1e3ac084ad7

该校验码提取自 GitHub Release 页面,下载后请自行核对文件完整性

本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件,未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。

运维指引

卸载说明

pip 安装的在终端运行 pip uninstall data_formulator 即可;用 uvx 运行的可执行 uv cache clean 清理缓存;Docker 部署的运行 docker compose down 并删除对应镜像;桌面版直接删除应用程序或 exe 文件。用户数据默认保存在本地目录,卸载后手动删除即可。

无额外依赖

下载后即可直接使用,无需安装其他运行环境

项目信息
开源协议MIT
最后更新2026-10-22 17:37:56
GitHub 仓库官方网站

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