拿到一份数据，第一反应是什么？打开 Excel 手动做图表？还是写 Python 调 Matplotlib？对于非数据分析师来说，最大的纠结其实是——这堆数据到底用什么图才合适？

VizPilot_AI 解决了这个问题：上传 Excel 或 CSV，AI 自动分析数据特征，推荐最合适的图表类型，点几下就能生成可交互的 HTML 图表。

核心功能

数据上传与自动识别

拖入 .xlsx 或 .csv 文件，系统自动识别每列数据类型——数字、文字、日期，并显示数据维度（行数、列数）。不需要提前整理格式，原始数据直接扔进去就能用。

AI 智能推荐图表

接入了 DeepSeek、MiniMax 等国产大模型，也兼容 OpenAI 接口。AI 分析完数据后推荐 3-5 种图表方案，附带推荐理由、星级评分，甚至直接标注好 X 轴和 Y 轴该放哪个字段。

对选择困难症来说，这一步省去了大量"这个数据该用什么图"的决策时间。

45+ 种图表类型

内置图表库覆盖常见和偏门类型：

• 常用图表：柱状图、折线图、饼图、散点图、面积图
• 高级图表：弦图、沃罗诺伊图、南丁格尔玫瑰图、热力图、桑基图

单击选中图表，双击查看详细说明和示例，支持 Markdown 渲染。

交互式导出

选好图表类型后，系统自动映射数据字段，调用 Plotly 生成交互式 HTML。缩放、悬停提示等基础交互开箱即用，下载后直接分享或嵌入网页。

扩展架构

所有图表元数据集中在 charts/registry.py 管理。新增一种图表只需要四步：

1. 新建目录
2. 写实现文件
3. 注册进 registry
4. 重启服务

前后端列表自动同步，不需要到处改代码。

快速上手

环境要求

Python 3.7+，有 pip 即可。

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python app_pro.py

Windows 用户可直接双击 start.bat。启动后浏览器访问 http://localhost:5017 即可使用。

配置 LLM API

两种方式：

• 环境变量：export DEEPSEEK_API_KEY=***（Mac/Linux）或 set DEEPSEEK_API_KEY=***（Windows）
• 网页设置：打开 Settings 面板，粘贴 API Key，保存即可

支持 DeepSeek、MiniMax 及任意 OpenAI 兼容接口，base_url 和 model 均可自定义。

苏米注：这个项目最大的亮点是把"选图"这个决策环节交给了 AI。很多人不是不会画图，而是不知道什么数据配什么图。AI 推荐 + 星级评分的设计，让数据可视化门槛降到了最低。

适用场景

• 数据分析入门：拿到数据不知道从哪下手，AI 帮你选对方向
• 快速出图：汇报、文档需要配图，几分钟搞定
• 探索性分析：用不同图表类型快速浏览数据特征
• 教学演示：交互式 HTML 图表适合课堂和会议展示

GitHub：github.com/Zafer-Liu/VizPilot_AI