# DataTk
**Repository Path**: elfbobo_admin_admin/data-tk
## Basic Information
- **Project Name**: DataTk
- **Description**: 一款基于AI的与数据进行自然语言对话进行数据分析以及报告生成的Web应用,可以让原先的业务系统轻松实现数据对话,数据分析,报告生成等功能
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-09-03
- **Last Updated**: 2025-09-08
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 析语 Datatk - 智能数据分析平台
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://vuejs.org/)
[](https://nodejs.org/)
[](https://www.typescriptlang.org/)
> 🚀 现代化的智能数据分析和可视化平台,让数据分析变得简单易懂
[English](./README_EN.md) | 中文
## 📖 项目介绍
析语 Datatk 是一款创新型的智能数据管理与分析平台,旨在通过现代化的技术手段和自然语言交互方式,帮助用户更高效地利用数据。系统前端基于 Vue.js 和组件库 Element Plus 开发,后端采用 Python 的 FastAPI 构建,具备友好的用户界面和强大的功能模块。
**产品简介:Datatk 是一款专为中小型企业设计的AI赋能平台。它采用非侵入式集成方案,无缝嵌入您的现有业务系统,零代码改造即可接入AI能力。通过自然语言交互,用户可直接进行数据查询、分析、异常检测并自动生成报告。同时,Datatk支持构建企业专属知识库,AI智能解析用户问题,精准定位知识内容并提炼关键信息输出,显著提升信息获取与决策效率。**
- **该项目是本人的探索性项目,采用AI编程工具开发,所以肯定存在Bug,一些功能都是个人想法的实践,存在不成熟的情况,请理性使用**
### 🏗️ 系统架构
整个系统分为两个主要部分:
- **🛠️ 管理端**:主要面向系统管理员和技术人员,提供全面的数据管理和系统配置功能。管理员可以通过该端对数据源进行维护、权限分配、系统参数配置等操作,确保系统的稳定运行和数据的安全性。
- **💻 客户端**:面向普通用户,采用自然语言处理(NLP)技术,允许用户通过对话形式直接提问,而无需复杂的操作或专业的数据分析技能。系统能够根据用户的问题,自动提取相关数据并生成可视化图表、报告或分析结果,为用户提供直观的数据洞察。
## 🌟 项目起源
### 🤖 AI 时代的思考
AI 的时代已经悄然来临,尤其是像 **DeepSeek** 这样的开源大模型,带给我极大的冲击和启发。作为一名资深的码农,我对传统业务软件的痛点有着深刻的体会:
**🏢 传统业务软件**
- ✅ 高效保存数据
- ❌ 数据利用率低
- ❌ 缺乏智能分析
- ❌ 操作复杂繁琐
|
**🚀 DataTK 析语**
- ✅ 智能数据分析
- ✅ 自然语言交互
- ✅ 深度挖掘价值
- ✅ 简单易用
|
> 📖 **现实案例**:教育领域中,学校积累了大量的教学数据(学生成绩、课表、学习记录等),但这些数据通常只是存放在数据库中,缺乏智能化的分析工具来帮助管理者做出科学决策。
正是基于这样的背景,我萌生了开发 DataTK 析语的想法。我希望借助 AI 技术,打造一个能够真正解放数据潜力的平台,让用户不再需要依赖复杂的专业知识或繁琐的操作流程,只需通过简单的自然语言提问,就能快速获得所需的数据分析结果。
### 🔄 技术转型与探索
本人之前一直从事 .NET 平台的开发,DataTK 是我首次尝试使用 Python 编写的项目。所以项目的很多地方肯定还不够成熟,但这是一次重要的技术转型和学习过程。
选择 Python 是因为它在 AI 领域的强大生态支持,以及其简洁优雅的语法特性。同时,我也深信,随着 AI 编程技术的不断发展,传统的业务软件必须与 AI 结合,才能满足未来的需求。
> 🔮 **未来预测**:随着 AI 技术的发展,未来的软件交互将更多依赖**自然语言对话**,而非传统的点击操作。因此,这次尝试不仅是为了提升个人技能,更是为了探索业务软件的未来方向
### 🚀 AI 辅助开发的力量
#### 📊 项目开发数据统计
本项目的 99% 的代码都是由 Cursor 自动生成的。它极大地提升了本人的开发效率。在整个开发过程中,我的角色更像是一个“创意总监”,负责提供思路和修改意见,而具体的编码实现则交给了 Cursor。此外,本项目的名称(DataTK 析语)、Logo 设计、网站图片素材,甚至是 README 文档的内容,都是由 AI 工具完成的。这让我深刻感受到 AI 在软件开发中的巨大潜力。我现在已经完全离不开这玩意了
### 💡 项目愿景
DataTK 析语不仅是一个技术项目,更是一次关于如何将 AI 融入传统业务软件的**实践探索**。 希望通过这个项目,能够为行业带来一些新的思考和启发!
>
> 🤝 **期待与更多志同道合的朋友一起交流和改进** 🚀
### 🎯 核心理念
DataTK 析语的目标是将数据从"静态存储"转变为"动态资产",让每一位用户都能轻松地与数据互动,从而挖掘出潜在的价值。让你原有的业务系统都能轻松的集成 AI 功能。
### 🌐 快速体验
- **官网地址**: [datatk.cn](https://datatk.cn) AI做的
- **在线演示**: [http://ai.datatk.cn/](http://ai.datatk.cn/)
- **登录说明**: 第一次访问可使用手机号验证码快速登录
### ✨ 核心特性
- 🔍 **智能数据分析**:自动识别数据类型和结构,智能推荐最佳可视化方案
- 📊 **多样化图表**:支持表格、饼图、柱状图、折线图等多种展示方式
- 🤖 **对话式交互**:通过自然语言与数据进行交互分析
- 📱 **响应式设计**:完美适配各种设备和屏幕尺寸
- ⚡ **性能优化**:智能数据量检测,大数据集自动优化展示
- 🎨 **主题定制**:支持暗黑模式和自定义主题配色
- 💾 **多格式导出**:支持 CSV、Excel、图片等格式导出
### 🎯 技术亮点
- **组件化架构**:高度可复用的 Vue 3 组件系统
- **智能推荐算法**:基于数据特征的可视化方案推荐引擎
- **性能优化策略**:大数据量处理和渲染优化
- **现代化 UI/UX**:基于 Element Plus 的现代化界面设计
## 📋 功能介绍
### 💻 客户端功能
#### 📊 Excel智能分析
支持上传Excel文件,自动完成数据解析与智能分析
- 自动识别数据结构和类型
- 智能推荐最佳可视化方案
- 支持复杂数据关系分析
#### 💬 自然语言数据交互
通过对话形式与授权数据集进行交互,快速获取数据洞察
- 中文自然语言查询支持
- 智能理解分析需求
- 实时响应和数据反馈
#### 📋 AI智能报告生成
一键生成定制化分析报告(如《2024年新生信息分析报告》)
- 自动生成专业分析报告
- 支持多种报告模板
- 图表和数据完美融合
#### 🔗 外部系统AI赋能
通过API链接快速为老旧系统集成AI能力,无需改造原有架构
- RESTful API接口
- 快速集成方案
- 零代码AI能力接入
### 🛠️ 管理端功能
#### 👥 用户管理
用户信息维护、密码重置、角色分配
- 用户账号生命周期管理
- 批量用户操作支持
- 灵活的权限分配机制
#### 🔐 角色管理
配置角色权限,实现数据集精细化授权
- 基于角色的访问控制(RBAC)
- 细粒度权限配置
- 数据集级别的访问控制
#### ⚙️ 系统配置
全局参数设置与系统开关管理
- 系统全局参数配置
- 功能模块开关控制
- 个性化系统设置
#### 📝 操作日志
完整记录用户关键操作,保障系统安全
- 用户行为全程追踪
- 安全审计支持
- 异常操作预警
#### 🗄️ 数据源管理
支持MySQL/Oracle/SQL Server/PostgreSQL四大数据库对接
- 多种数据库连接支持
- 数据源健康监控
- 连接池管理优化
#### 📊 数据集管理
构建结构化数据集,优化AI对话准确性(核心功能)
- 数据集创建和维护
- 数据质量评估
- AI模型训练数据优化
#### 💭 会话审计
留存用户与系统的完整对话记录
- 完整对话历史记录
- 会话内容分析
- 用户行为模式洞察
#### 📈 模型调用监控
追踪大模型使用情况,优化资源分配
- AI模型调用统计
- 性能监控和优化
- 资源使用分析
## 📸 产品截图
### 🔐 用户登录

### 💻 客户端界面
#### 💬 智能对话分析

#### 📊 数据集管理

#### 📋 报告生成

### 🛠️ 管理端界面
#### 📈 报告管理

#### 🗄️ 数据源配置

#### 📊 数据集构建

#### 📈 模型调用监控

#### 💭 会话审计

## 🛠️ 技术栈
### 前端技术
- **框架**: [Vue 3](https://vuejs.org/) - 渐进式 JavaScript 框架
- **构建工具**: [Vite](https://vitejs.dev/) - 下一代前端构建工具
- **语言**: [TypeScript](https://www.typescriptlang.org/) - 类型安全的 JavaScript
- **UI 组件库**: [Element Plus](https://element-plus.org/) - Vue 3 组件库
- **图表库**: [ECharts](https://echarts.apache.org/) - 强大的数据可视化库
- **状态管理**: [Pinia](https://pinia.vuejs.org/) - Vue 3 状态管理
- **路由**: [Vue Router](https://router.vuejs.org/) - Vue.js 官方路由
### 开发工具
- **代码规范**: ESLint + Prettier
- **Git 钩子**: Husky + lint-staged
- **包管理**: npm/yarn/pnpm
- **类型检查**: TypeScript
- **样式预处理**: SCSS/Sass
### 依赖库
- **文件处理**: xlsx - Excel 文件解析
- **HTTP 客户端**: axios - Promise 基础的 HTTP 库
- **工具库**: lodash-es - 现代化工具函数库
## 🚀 快速开始
### 环境要求
- Node.js >= 16.0.0
- npm >= 7.0.0 (推荐使用 pnpm)
## 📁 项目结构
```
datatk/
├── public/ # 静态资源
│ ├── favicon.ico
│ └── logo.svg
├── src/
│ ├── api/ # API 接口定义
│ │ ├── analysis.js # 数据分析 API
│ │ └── dataset.js # 数据集 API
│ ├── assets/ # 资源文件
│ │ ├── styles/ # 全局样式
│ │ └── logo.svg # Logo 文件
│ ├── client/ # 客户端代码
│ │ ├── components/ # 通用组件
│ │ │ ├── ChatArea.vue # 聊天交互区域
│ │ │ ├── DataDisplayComponent.vue # 数据展示组件
│ │ │ ├── FileUpload.vue # 文件上传组件
│ │ │ └── layout/ # 布局组件
│ │ ├── stores/ # Pinia 状态管理
│ │ └── views/ # 页面组件
│ │ ├── chat.vue # 聊天分析页面
│ │ └── upload.vue # 上传页面
│ ├── router/ # 路由配置
│ │ └── index.js
│ ├── styles/ # 样式文件
│ │ ├── global.scss # 全局样式
│ │ └── variables.scss # 样式变量
│ ├── utils/ # 工具函数
│ ├── App.vue # 根组件
│ └── main.js # 应用入口
├── .eslintrc.js # ESLint 配置
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .prettierrc # Prettier 配置
├── index.html # HTML 模板
├── package.json # 项目配置
├── README.md # 项目说明
├── tsconfig.json # TypeScript 配置
└── vite.config.js # Vite 配置
```
## 📄 许可证
本项目基于 [GPL2](https://opensource.org/license/GPL-2.0) 许可证开源。
## 🙏 致谢
感谢以下开源项目和贡献者:
- [Vue.js](https://vuejs.org/) - 渐进式 JavaScript 框架
- [Element Plus](https://element-plus.org/) - Vue 3 组件库
- [ECharts](https://echarts.apache.org/) - 数据可视化库
- [Vite](https://vitejs.dev/) - 下一代前端构建工具
## 📞 联系我们
- 提交 Issue: [gitee Issues](https://gitee.com/YanPro/data-tk)
- 邮箱: chengyan1215@outlook.com
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