1. Demo 简介
是什么：数视智析数据分析平台是一款面向企业的 Web 端数据可视化分析系统，支持多数据源接入、数据集构建、图表分析、大屏可视化设计及 AI 智能数据问答，帮助企业实现"数据接入 → 清洗加工 → 可视化呈现 → AI 洞察"的一站式数据闭环。
面向谁：核心用户包括企业数据分析师、业务运营人员、产品经理及管理层决策者——需要从多源异构数据中快速获取业务洞察、但不具备深厚 SQL 或编程能力的业务角色。
主要功能：
- 多源数据接入与数据集构建：支持 PostgreSQL / MySQL / Excel / Modbus HTTP 等多种数据源，通过可视化 SQL 构建器定义数据集（支持多表 JOIN、字段配置、类型转换、增量同步），形成可复用的标准化数据资产。
- 可视化图表与大屏设计：内置折线图 / 柱状图 / 饼图 / 散点图 / 面积图 / 表格等多种图表类型，支持维度/度量自由拖拽、聚合、筛选、排序；大屏支持多页面、自定义布局、对齐辅助线、全局字体主题，可分享给团队查看。
- AI 智能数据分析助手：内置基于通义千问（DashScope）的 AI 助手，支持自然语言交互，可自动调用工具完成页面跳转、数据查询、图表创建、配置管理等操作；支持动态切换 AI 模型提供商（DashScope / OpenAI / Claude / 文心 / DeepSeek 等）。
2. Demo 创作思路
灵感来源：
在企业数字化转型过程中，我们发现一个普遍痛点：数据散落在不同系统（业务库、设备网关、Excel 报表）中，非技术人员想看数据必须找开发写 SQL，等排期、改需求、再等排期……数据的价值在等待中被消耗。我们希望做一个"让业务人员自己就能用"的数据分析平台，把数据能力真正下沉到一线。
想解决的问题：
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数据孤岛：业务数据、设备数据、报表数据分散在异构系统中，难以统一分析
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技术门槛高：传统 BI 工具需要 SQL 基础，业务人员无法独立完成分析
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可视化效率低：从数据到图表需要开发介入，周期长、响应慢
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AI 能力落地难：大模型虽强，但缺乏与业务系统打通的工具调用能力
为什么做这个方向：
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数据分析是企业刚需，但现有工具要么太重（Tableau / PowerBI 学习成本高），要么太轻（Excel 无法多源关联），中间地带存在机会
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低代码 + AI 是明确趋势：用可视化降低门槛，用 AI 提供自然语言入口，双管齐下
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我们具备后端 + 前端 + AI 工程的完整能力栈，能把"多源接入 + 数据建模 + 可视化 + AI 工具调用"做成闭环，而非割裂的单点功能
3. Demo 体验地址
4. TRAE 实践过程
本项目从架构搭建到功能迭代，全程使用 TRAE IDE 完成。以下是完整的开发流程与关键节点。
4.1 开发流程概览
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项目脚手架搭建：使用 TRAE 初始化 Spring Boot 后端 + Vue 3 前端工程，配置 MyBatis-Plus / Flyway / Element Plus / Vite 等基础依赖
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数据库设计：通过 Flyway 迁移脚本管理 40 个版本的 schema 演进（V1 基础表 → V40 内置数据源字段）
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核心模块开发：数据源 / 数据集 / 图表 / 大屏四大核心模块的实体、Service、Controller、前端页面
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AI 能力集成：接入通义千问 DashScope，实现 function calling 工具调用框架，覆盖 30+ 工具
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业务功能扩展：设备管理（摄像头/门禁/道闸/SDK）、系统管理（用户/角色/菜单/短信/AI模型配置）
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细节打磨：数据删除引用校验、内置数据源保护、跨域处理、工作台统计优化等
5. 对话截图
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