众所周知数据可视化在数据分析行业的重要性不容忽视。
数据可视化可以帮助我们：
1.直观呈现数据
2.快速识别模式和趋势
3.增强数据洞察
4.提高沟通效率
5.辅助决策制定
6.适应性和灵活性
最近了解到国内一家大模型初创公司搞了个产品，堪称重新定义数据分析——“数据分析零门槛”。
说到数据分析大部分人都会想到数据可视化工具，PowerBI、FineBI、Smartbi、Tableau等等，不得不说现在数据可视化软件层出不穷，那么我们到底该怎么选择呢？
答案肯定是：好用、易上手、功能全、门槛低、不需要花费太长时间和精力专门去学习的才是我们最需要的。
今天我就用同一数据集同一个问题来对PowerBI和DeepBI的数据可视化功能做一下对比：
PowerBI 和 DeepBI 需解决的问题
问题：用折线图展示各子类别商品的平均单价（销售额除以数量）和子类别销售数量
数据集
该数据集是一家全国连锁的超市数据，共有9935条数据，根据上方问题我就截了数据集部分图，这样方便各位理解：
标红地方就是我们会用到的字段。
让我们一起来看一下 PowerBI 与 DeepBI 之间的对比
PowerBI
按照“要求”求“各子类别商品的平均单价”，各子类别商品的平均单价=各相同子类别的“销售额”的和/各相同子类别“数量”的和
学习前
对于不懂PowerBI DAX函数的我来讲以为“销售额”除以“数量”会得出一个汇总”各子类别商品的平均单价“，看一下错误的结果吧
然后回到“主页”再点左上方的“关闭并应用”，说实话这还是跟着视频找到的如何进入可视化工具，整个页面密密麻麻的，感觉要是精通PowerBI怎么样也得下功夫学个把月吧！
先确定X/Y轴关系，然后选择对应的坐标，最后发现根本不对，又通过各平台查找如何表达出“各子类别的平均单价”才知道需要DAX 函数。又找到自己需要的对应函数，整个过程就不多赘述了，总之要崩溃。
学习后
在进入PowerBI 后正上方有一个“新建度量值”进去后来看截图
没点知识还真不行啊！
然后再确定X/Y轴关系，“对号入座”。
大功告成，太不容易了，本来想测试一下可视化工具，哪想到还得需要那么多知识储备啊！
对于没有点基础经验的人来说门槛还是很高的。
我们再来看一下DeepBI怎么样
DeepBI
先看一下进入DeepBI页面，一目了然，有四大模块，而且自动帮我们把数据集字段给到我们。
把我们的需求直接给DeepBI粘贴上，来看一下结果：
你敢相信？
对的！没有错，简直不要太方便，就需要我们一句话，可视化自动生成，不需要我们懂什么代码和函数甚至其他知识。先不说别的，就这一功能DeepBI已经实现了“数据可视化零门槛”！
DeepBI是如何做到的
让我们以上面的问题为例，来看一下DeepBI中的Agent（AI智能体们）是如何工作的：
1、问题理解阶段：Multi-Agent（AI智能体们）中的“助理”负责深入理解提出的问题。
2、字段理解与选择：“团队中”的“执行者”深入理解各字段的含义，然后挑选出需要用于分析的关键字段。
3、任务步骤和代码生成：base_echart_assistant提供了详细的解决方案并自主生成相应的Python代码。
4、结果分析与解释：解决方案得到执行后，select_analysis_assistant对结果进行深入分析与解释。
5、可视化总结和报告：成功执行的结果传递给后续组件，进行可视化总结和报告的生成输出给到我们。
总结
不知道各位看完PowerBI 与 DeepBI 可视化方法对比有什么感想，一个需要自己理解字段、组件关系、还得学习DAX函数，我这还没有接触其他的，不知道后面还要学什么，而DeepBI 可以说是零基础都能上手，只要你提需求，剩余的工作都有AI智能体们为我们完成。
如果单纯的看可能感觉没有很大差距，但是你亲自操作一下感受感受，你会很明确知道哪款才是适合你的可视化工具。
DeepBI已在GitHub开源地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI
对了，上方提到了DeepBI官宣可以“随便问，问不倒”，这个功能如果有时间有兴趣的朋友可以去挑战一下，还有现在部署可以免费领 Token ！
