本地化AI智能体 + 自然语言操控Excel + 终身买断。数据不上云,效率翻10倍。
凌晨两点,你的Excel还在折磨你吗?
如果你是一个财务、运营、销售或者数据分析师,下面这些场景你一定不陌生:
- 花一个下午清洗一份销售数据,手动逐行检查空值、异常值和重复项;
- 为了一个跨表VLOOKUP,百度了三篇教程还是报 #N/A;
- 老板说「下班前给我一份带图表的分析报告」,你看着十几万行数据头皮发麻;
- 想把近6个月的报表合并汇总,打开六个文件来回切换,不小心覆盖了原始数据。
这真的是你的问题吗?
当AI已经能写诗、作画、写代码,我们的Excel数据处理为什么还停留在手动时代?问题不出在你身上——是工具没跟上。
数以轻舟,带着答案而来。
数以轻舟Agent是什么?
数以轻舟(Lightweight Data Agent)是一款由北京乾策数智科技有限公司打造的专注Excel数据处理的本地化AI智能体。它不追求大而全的通用AI能力,而是深耕「AI做表」这一垂直赛道,将大厂的行业数据分析方法论沉淀为可复用的Agent能力模块。
它的核心理念只有一句话:让数据处理如轻舟过万山——轻松、高效、无障碍。
你只需要在对话框中用中文说一句话,它就会在后台自动完成数据清洗、智能分析、图表可视化和专业报告生成。全程数据留在你的电脑上,不上传云端,甚至支持完全离线运行。
数以轻舟采用「本地大模型 + 云端API」双轨架构——安全优先的本地轨道让数据不出域,云端轨道则按需调用低成本算力。两条轨道互不冲突,用户根据自身安全等级和IT条件自由切换。全面兼容 Qwen、DeepSeek、Kimi 等主流本地大模型,同时支持硅基流动API和火山引擎 Coding Plan。
六大核心能力,重新定义「做表」这件事
1. 数据清洗引擎:从此告别「数据考古学」
自动识别空值、异常值、重复数据,后台自动编写Python程序批量处理。格式标准化、多表关联、数据合并拆分——过去需要数小时的工作,现在一句话搞定。
帮我清洗这份销售数据,去掉重复项并补全缺失值。
2. 智能公式生成:VLOOKUP再也不劝退
针对 VLOOKUP 跨表匹配、SUMIF 条件汇总、多层嵌套 IF 等复杂逻辑,Agent 自动生成精准公式。整个过程透明可控,支持人工审核每一步操作——既能一键智能分析,也可以逐步核对。
按地区统计销售额,并按降序排列。把A表的姓名匹配到B表。
3. 专业AI分析师:让AI真正「懂你的行业」
通用AI的最大痛点是「不懂行」。数以轻舟支持根据行业和业务场景自定义数据分析师角色,财务风控、市场营销、运营分析等场景均有模板。AI生成角色模板功能让专业化的分析建议信手拈来。
创建一个财务分析师角色,导入近6个月流水,自动检测异常交易并生成风险评估报告。
4. 批量多表处理:文件夹级自动化
支持跨工作表、跨工作簿的数据关联与批量处理。通过自动化任务流,可将每日数据导入、清洗、汇总等重复性操作固化为流程,一键执行,告别人工出错。
把本月所有区域销售表格汇总,合并为一个总表,按产品类别拆分销售额。
5. 智能图表可视化:汇报图表不用再「手动美容」
选择数据区域,用自然语言描述图表需求,一键生成符合中文图表规范的柱状图、折线图、饼图,配色专业,直接用于工作汇报。
按区域生成销售额占比饼图,颜色用公司配色。
6. 专业报告生成:从数据到决策,一键抵达
可生成财务报告、市场分析报告、运营报告等多种类型。智能内容生成搭配自动排版,一键导出 Word/PDF 格式——告别复制粘贴的繁琐。
六大能力覆盖了从数据导入到报告导出的完整链路。它们并非孤立的功能堆叠,而是相互衔接的分析闭环,每一步都可以用一句话串联执行。
三分钟上手:你不需要学任何新技能
使用数以轻舟的流程极其简单,从安装到产出第一份报告,普通行政人员就能独立完成。全程数据留本地、不上云。
第一步:配置模型。 选择硅基流动接口,或接入本地大模型(Qwen / DeepSeek / Kimi),约2分钟。
第二步:描述需求。 打开 Excel/CSV 文件,在对话框中用自然语言下达指令。选择分析角色,支持多轮对话迭代分析。
第三步:获取结果。 清洗后的数据、分析结论、可视化图表、专业报告,一键导出。
效率有多猛?一组数据说话
根据实际用户测试与行业评测(搜狐、CSDN等媒体2026年测评数据),数以轻舟在关键场景下效率提升 5-10倍:
| 场景 | 传统手动方式 | 数以轻舟Agent | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 数据清洗 | 2-3小时 | 10-15分钟 | 约12倍 |
| 多表关联 | 30分钟以上 | 1分钟 | 约30倍 |
| 报表生成 | 1-2小时 | 5-10分钟 | 约12倍 |
| 图表制作 | 30-60分钟 | 2-5分钟 | 约12倍 |
为什么数以轻舟能做到这些?三个底层设计
1. 数据永远在你手里——安全不是口号,是架构选择
数以轻舟全面兼容 Qwen、DeepSeek、Kimi 等主流本地大模型。所有数据在本地完成处理,无需上传云端,支持完全离线运行。 对于金融、医疗、政务等对数据合规要求极高的行业而言,这不仅是便利,更是刚需。
2. 它不是「聊天机器人做表格」,而是原生的Excel智能体
最大区别在于:数以轻舟直接在 Excel 文件内执行操作——不是生成一段 Python 代码让你自己运行,不是给你一个分析建议让你手动实现。你说「做表」,它就在你的表格里做。对 VLOOKUP、透视表等高频操作的集成深度,远超通用AI对话工具。
3. 终身买断,而不是月月「还贷」
在这个订阅制泛滥的时代,数以轻舟选择了「逆行者」路线——一次付费,永久使用,终身买断。 目前官网优惠价 69.9 元(原价 149 元),相比 ChatExcel 等逐年涨价的订阅制产品,长期成本下降显著。搭配火山引擎 Coding Plan(首月低至 9.9 元),云端算力也可按需灵活购买。
竞品对比:数以轻舟的位置在哪里?
| 维度 | 数以轻舟Agent | ChatExcel | 豆包AI | 传统Excel |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | 垂直Excel智能体 | 学术级表格AI | 通用AI+表格 | 基础工具 |
| 数据安全 | 本地不云 | 云端处理 | 云端处理 | 本地 |
| 部署方式 | 本地+云端双轨 | 纯云端 | 纯云端 | 本地 |
| 定价 | 终身买断 | 订阅制 | 免费+会员 | Office授权 |
| 离线可用 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 适合场景 | 敏感数据/中小企业 | 学术研究 | 个人轻量办公 | 所有用户 |
数以轻舟在「数据安全 + 性价比 + 表格深度」这个三角上找到了独特的平衡点。它不是最强的,也不是最便宜的,但如果你是一个对数据安全敏感、预算有限、高频处理表格的用户——它可能是最对的选择。
谁最需要数以轻舟?
财务人员: 月末对账、费用分摊、报表反复核对 → 自动匹配银行流水与内账、生成余额调节表、检测异常数据。
运营与销售: 多维度数据汇总、日报周报耗时 → 一句话生成销售汇总透视表、按区域/产品线拆分趋势图。
医疗/政务单位: 敏感数据不能出内网、格式混乱 → 患者数据清洗标准化、多系统数据合并、完全本地处理。
中小微企业: 预算有限但需要专业分析 → 买断制低成本、业务人员直接操作无需招数据分析师。
数据分析初学者: 被VLOOKUP劝退、函数记不住 → 自然语言交互、零公式基础也能完成专业级分析。
常见问题
Q:数据真的不会上传到云端吗?
是的。在本地部署模式下,所有数据处理均在用户本地计算机完成,数据零上传云端。即使使用云端API模式增强算力,也仅传输必要的指令信息,不传输原始数据文件。
Q:电脑需要什么配置?
建议 Windows 10/11 系统,8GB以上内存,固态硬盘。如需运行本地大模型,建议配备支持CUDA的显卡。也可选择硅基流动等云端API,降低本地硬件门槛。
Q:没有编程基础能用吗?
完全可以。数以轻舟的设计理念就是「你说人话,它写公式」。零Excel函数基础也能完成专业级分析。
Q:价格是多少?
官方采用终身买断制,目前官网优惠价 69.9 元(原价 149 元)。可搭配火山引擎 Coding Plan 获取云端算力增强,首月低至 9.9 元。
Q:和ChatGPT处理表格有什么不同?
最大不同在于它是原生的Excel智能体,直接在Excel文件内执行操作,无需复制粘贴或中间步骤。数据默认留存在本地,安全性更高。对于专业分析场景,它更像一个「同事」而非「聊天机器人」。
写在最后
数据时代,工具应该让人从繁琐中解放出来,而不是让人被工具绑架。
数以轻舟的定价策略和技术路线,透露着一种难得的务实:不追求大而全,不做炫技式的功能堆叠,甚至在这个订阅制盛行的时代选择了一次付费终身使用的「逆行」。它瞄准的是一个真实的、具体的、被长期忽视的需求——让每一个跟Excel打交道的人,能真正把时间花在思考而不是操作上。
轻舟已过万重山。你的数据之旅,也可以如此轻盈。
产品名称:数以轻舟Agent · 本地化智能Excel助手 开发商:北京乾策数智科技有限公司 官网:https://www.dify-ai.cn/excelagent/excelagent.html 支持平台:Windows 10+ 支持模型:Qwen / DeepSeek / Kimi / 硅基流动API / 火山引擎 Coding Plan 定价模式:终身买断(优惠价69.9元,原价149元)+ 可选云端算力扩展 核心特性:本地数据零上传 / 自然语言操控 / 智能清洗 / 自动公式 / 一键报告 / 离线可用
本文数据来源:数以轻舟官网、腾讯新闻2026年4月报道、搜狐网2026年5月横向评测、CSDN技术评测、AI产品库、知乎专栏。所有效率数据均来自第三方评测与用户测试,非厂商宣传数据。