工具介绍
核心功能
Fabi.ai 把数据查询、Python 分析、AI 助手和结果记录放在同一个分析空间里。用户可以连接业务数据源，用自然语言提出问题，也可以直接写 SQL 或 Python 做更细的计算；AI 主要负责解释字段、生成查询、补全分析步骤和整理发现。它的价值不只是“问数据”，还在于把查询、代码、图表和结论留在可复查的上下文中。
适合场景
数据分析师可以用 Fabi.ai 加快临时分析、指标拆解和实验复盘；产品、运营和增长团队也能在不频繁切换表格、Notebook 与 BI 工具的情况下完成探索。对于需要把分析过程交给同事复核的团队，它比一次性问答更稳，因为过程、口径和结果可以一起保存。
使用边界
Fabi.ai 依赖接入的数据质量、权限配置和指标口径，底层表结构混乱时，AI 生成的 SQL 仍需要分析人员审阅。涉及财务、合规或重要经营决策时，建议把它产出的查询和图表当作分析草稿，最终口径仍以团队确认的数仓定义为准。
常见问题
Fabi.ai 可以直接替代 BI 吗？
它更适合探索分析和数据协作，固定看板、权限分发和高频经营报表仍可能需要与现有 BI 配合。
Fabi.ai 支持代码分析吗？
支持 SQL 与 Python 场景，适合在同一页面里完成查询、清洗、计算和解释。
使用 Fabi.ai 前需要准备什么？
最好先确认数据源、表权限、核心指标定义和常用维度，否则 AI 生成的分析容易偏离业务口径。
