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。
](https://badge.fury.io/py/data-lens)  
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：
- sample_commerce_data.csv -包含产品、地区、付款的电子商务订单
- sample_员工_数据.csv -员工与部门、工资、绩效的记录
- 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 ( **更多示例：** 看 [用法\_ GIDE.md](USAGE_GUIDE.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](https://registry.modelcontextprotocol.io/) 作为 `io.github.cornelcroi/data-lens`.
安装方式：
uvx data-lens
> **技术深潜：** 看 [技术.md](TECHNICAL.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](CONTRIBUTING.md) 作为指导方针。
## 许可证
MIT许可证-请参阅 [许可证](LICENSE) 了解详情。