AI智能体|扣子(Coze)搭建【一键转化成各种可视化数据图表】 – 今日头条

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说到各种图表,我觉得对我影响比较大的就是泳道图,流程图,以及思维导图,尤其是思维导图。

为什么说思维导图对我的影响最大呢?

因为很多事情,它不是由单个因素构成的,而是由一整个系统构成的。

最简单的例子就是挣钱这件事了,它不是单个因素构成的,而是很多方面构成的。

比如拿最简单的摆摊卖吃的挣钱来说,一般情况下都是先线下调研一下哪个产品好卖,然后学习一波,再购买一批设备,原料,自己生产产品,最后再找一个风水宝地搭建一下摊位等人来买。

但其实如果你没有供货的渠道,有些东西也是没办法做成的,如果没有好的摆摊摊位消息渠道,也非常难做得动。

当然我说的只是这两个因素,还有很多其它的因素自己思考。

我说的是线下的摆摊,那么网上的摆摊(有些)可能就是招一批演员,然后通过媒体制造一些声势,再通过炫富一波每天捞多少。

最后就是割一波求带的人,当然也得需要会互联网的运营,不然也没这么好割!

我们分析一个小的商业模式,就涉及了很多的因素,更别是那些大的商业模式了,但人一般来说都没办法思考的那么全面,只能着重某个点。

此时思维导图的重要性就体现出来了,我们通过思维导图去把可能的因素都拆解出来。

然后通过分析这些因素,那些很重要,那些没那么重要,那些是自己具备的,那些是自己不具备的。

如果这些因素你都具备了,那你就能形成一个系统,那你大概率就能成功。

就像读书时代的数学选择题一样,如果每个答案你都会算,那么算出来一个你的正确率就会增加,如果都算出来了,那就是 100% 。

当然现实中很少有 100% 的事情,因为存在一些不可控的因素,比如摆摊的时候,天气不可控等等。

只有通过理性的分析,理性的思考,我们做成一件事情的成功率才会增加,如果啥也不懂就开干,很可能干了几年,还在原地不断试错。

有些东西,想清楚了,就没那么难了。

好了,主包吹完牛了,我们看看今天这个工作流的效果是怎么样的。

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注意:这个思维导图是可以自行更改的。

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需求分析

需求一:数据表明人类 50% 的脑皮层参与视觉处理,图形信息处理的速度比文章快 6 万倍。

所以说数据可视化不是拿来装呗,给大家看花里胡哨的东西的,而是人类认知的增强外脑,提升人类理解,学习事物的速度。

因此从某种程度上来说,这就是一个很明显的需求。

需求二:思维导图它的价值不仅仅在提升效率,更加贴合人脑的思维模式,让复杂的信息变得可管理和可创作。

其实每天我们都会接收非常非常多信息,比如短视频,日常生活,学习,工作等等,而且这些信息大多数都是非常非常碎片化的,

我们的脑子基本上想问题都是单线程的,很少说多线程的去思考一个问题,所以我们思考想法的时候就会出现想法模糊零散。

那么思维导图就可以将抽象思维转化为具象节点然后连线,让思考的路径可视化,避免想法在脑子里打转却理不清。

工作流流程分析

整体事件的工作流程如下。

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整体 Coze 的工作流程如下。

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保姆级工作流教程

第一步,开始节点

开始节点我们设置两个参数,chart,word,一个是.doc的文件,后面转成思维导图的,一个是excel类的文件,后面转成图表的。

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第二步,文件解析(excel)

文件解析节点的作用就是把我们上传的 excel 解析成工作流能使用的一个文件。

我们设置输入参数 url 数据来源为开始节点的 chart 。

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第三步,思维导图(TreeMind)

TreeMind 树图是扣子官方的一个插件,这个插件提供智能思维导图制作工具和丰富的模板,支持脑图、逻辑图、树形图、鱼骨图、组织架构图、时间轴、时间线等多种专业格式。

我们设置输入参数的值来源为开始节点的 word 。

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第四步,饼图数据转化(大模型)

这一步的作用是将数据的格式转化成为可导入饼图插件的数据。

这里我们设置 DeepSeek v3 模型,设置输入参数 input 数据来源为文件解析节点的 output 。

我们在设置输出的参数,areaStyle,data,Iegend,name,subtitle,title,这些参数都是下一个插件所需的,具体参数意思可以看插件的解释。

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第五步,饼图(图表大师)

图标大师也是扣子的一个官方插件,可以帮助用户生成饼图。

这里我们设置输入参数,数据来源为饼图提示词节点的输出参数值,其它具体参数可以看图。

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第六步,折线图数据转化

这一步的作用是将数据的格式转化成为可导入折线图插件的数据。

我们设置输入参数 output ,数据来源为文件解析节点的 output ,设置输出参数如下图所示,选择豆包模型。

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第七步,折线图

这一节点的作用就是生成折线图了,具体的参数设置,我们直接看图就行了。

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第八步,雷达图数据转化

这一步的作用是将数据的格式转化成为可导入雷达图插件的数据。

我们设置输入参数 output ,数据来源为文件解析的 output ,其余输出参数,我们看图,我们选择 DeepSeek v3 模型。

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第九步,雷达图

这一节点的作用就是生成雷达图了,具体的参数设置,我们直接看图就行了。

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第十步,柱状图数据转化

这一步的作用是将数据的格式转化成为可导入柱状图插件的数据。

我们设置输入参数 output ,数据来源为文件解析的 output ,其余输出参数,我们看图。

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第十一步,柱状图

这一节点的作用就是生成柱状图了,具体的参数设置,我们直接看图就行了。

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第十二步,结束节点

结束节点我们设置几个参数,output,output1,data,data1,word,来承接我们生成的图表,以及思维导图。

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总结

我们设置这个图表,思维导图类的工作流整体一共十二步。

整体的思路框架是这个,当然还有更多的玩法大家可以根据自己的情况去开发。

前提是自己需要的时候再去做,或者说想熟悉学习一下工作流。

对了,文中有些提示词,我没有放出来,其实是担心文章出现了 AI 味,各位见谅哈!

如果有需要这方面的提示词的话,直接来找我要即可!

本期的内容就到这里了,感谢你的耐心。

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