我司背景是白酒电商公司，手上有10万多客户、沉淀多年，接近百万条订单。

这次我用WorkBuddy，基于腾讯OpenClaw生态，只动嘴，没写一行代码，一下午就把这些数据变成了一个全公司能用的交互仪表板。

以前每年花几万成本做的报表，现在AI免费干完了。

没有专门数据分析岗 仅靠助理整理某个单点数据  从来没有系统性整理过 

这些数据不是没有，是没专人去整理并且分析。

一共7个模块，50多张图表，全部实时联动：

仪表板结构： ├── 👥 客户维度分析    （省份/分类/LTV/复购/渠道分布） ├── 📦 订单/商品分析  （TOP商品/业务员排名/渠道占比） ├── 🔗 交叉联动分析    （省份×商品 / 客户分类×购买行为） ├── 🎯 RFM与渠道分析  （RFM九宫格 / 渠道质量雷达图） ├── 🏆 销售维度分析    （销冠排名 / ABCDE客户占比柱） ├── 🍷 品鉴酒专项      （品鉴酒vs普通客户复购率对比） └── 🍶 定制酒专享       （定制/首单/复购全链路）

侧边栏可以按年份、省份、客户分类、渠道、业务员筛选。选一个业务员，整个仪表板只显示他一个人的数据。

全程写了0行代码。所有代码都是AI写的。包括提需求的提示词。

把原始Excel数据源发给AI，整理错误数据

定义客户类型 比如等级划分之类的

做一个Streamlit仪表板，7个Tab，侧边栏能按年份、省份、客户分类、渠道、业务员筛选，所有图表联动。”

AI生成了第一版。然后我一边看一边提修改：前后改了十几轮。核心就是我描述问题，它改代码。

知道自己的需求 善于让ai整理核心提示词

不要上来就说“帮我做个图”。先问自己：需要什么？数据怎么定义，以及让ai给你思考更完整的需求，完善最开始的提示词。

AI写规则可能跟你想的不一样。每一步让它说清楚，看懂了再继续。光“某个渠道客户的定义”我就跟AI聊了几轮。

AI是基于统计学给你理出合适不出错的答案和可能性，自己要做精准的业务判断

ai不可能一步到位，你需求提的越精准它给你的答案越完美，过程就是运行→看效果→提修改意见→反复优化

下一步我准备把可视化数据看板再次做升级，后续有数据更新数据看板也需要更新，甚至对接公司现有的erp 数据系统

公司每年上万成本做报表，AI一下午盘活：10万客户数据可视化实战

这次我用WorkBuddy，基于腾讯OpenClaw生态，只动嘴，没写一行代码，一下午公司上亿交易数据变成了一个全公司能用的交互仪表板。

人工智能

大数据

低代码

白酒电商公司利用WorkBuddy和腾讯OpenClaw生态，零代码打造交互式数据仪表板，7大模块50+图表实时联动，解决无专人分析痛点。AI自动清洗数据、定义指标、开发可视化看板，实现客户、订单、销售等多维度分析，筛选联动功能强大，大幅降低企业数据分析成本。

数据清洗

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