Dify智能体Excel 数据到 ECharts 可视化图表

📊 Excel 数据到 ECharts 可视化图表

该工作流是一个强大的数据自动化可视化管道。其核心功能是，允许用户直接上传一个包含表格数据的文档（如 Excel 文件），工作流会自动提取并理解其中的数据，然后利用强大的 ECharts 图表库，生成一个复杂、多维度且可交互的数据可视化图表，并直接在聊天界面中进行渲染和展示。

上传数据文件

工作流的起点是用户通过“开始”节点，上传一个包含原始数据的文件。在本示例中，用户上传的是一个包含了“上证指数日线行情”的 Excel 表格。

AI 提取并结构化数据

在文件上传后，工作流会执行两步关键的数据预处理：

1. 文档提取器：该节点首先会从用户上传的 Excel 文件中，将表格内容解析并抽离成纯文本格式。
2. LLM 格式转换：纯文本格式的数据会被送入一个扮演“文档提取专家”的大语言模型（LLM）。根据一个非常明确的指令，LLM 会智能地识别文本中的数据结构，并将其转换为一个干净、标准的 JSON 格式，同时正确地映射好字段名（如 date, open, close, volume 等）。

代码生成 ECharts 图表配置

这是整个工作流最为核心和技术性的部分。一个“代码执行”节点会接收上一步生成的 JSON 数据，并执行一段 Python 脚本来构建图表：

1. 数据处理与转换：脚本首先会解析 JSON 数据，提取出日期、价格、成交量等多个维度的数据列表。同时，它还会对数据进行必要的处理，例如将巨大的成交量数值转换为以“亿”为单位，使其更具可读性。
2. 构建图表配置：脚本接着会以代码的形式，动态生成一个复杂但结构清晰的 ECharts 图表配置 JSON 对象。这个配置对象定义了图表的每一个细节，包括：
   • 双图表网格：创建了上下两个图表区域，上方用于展示价格走势，下方用于展示成交量。
   • 多 Y 轴：为价格和成交量分别设置了独立的 Y 轴，以适应它们完全不同的数值范围。
   • 多系列数据：定义了多个数据系列，包括 4 条价格折线图（开盘、收盘、最高、最低）和 1 条成交量柱状图。
3. 封装为 Dify 可渲染格式：最后，脚本会将整个 ECharts 的配置 JSON，封装在一个 Dify 平台特有的 ```echarts ``` Markdown 代码块中。

渲染并呈现交互式图表

“直接回复”节点接收到这个特殊的 Markdown 代码块后，Dify 的前端界面会智能地将其渲染成一个功能完善、可交互的 ECharts 图表，而不是简单地显示代码。用户可以在图表上进行悬停查看数据、缩放、切换数据系列等多种交互操作。

主要特点

• “文档到图表”的端到端自动化：实现了从原始数据文件到最终交互式图表的完整自动化流程，极大地简化了数据可视化的过程。
• LLM 作为智能数据解析器：出色地展示了 LLM 在数据预处理中的强大能力，能够将非结构化的文档文本，精准地转换为程序可用的结构化 JSON 数据。
• 程序化的高级图表生成：通过代码节点，实现了对复杂、多系列、双 Y 轴图表的动态配置和生成，展现了在 Dify 中进行高级数据可视化的潜力。
• 利用 Dify 的原生渲染能力：巧妙地运用了 Dify 对 echarts 代码块的内置支持，将原本需要复杂前端开发的交互式图表，无缝地嵌入到了聊天体验中。

重要提示

该工作流的成功运行，依赖于 LLM 能够准确地将上传的文档内容，解析成预期的 JSON 格式。因此，建议上传的表格数据在结构上保持一定的规范性和一致性。

非常适合数据分析师、金融从业者、市场研究员，以及任何需要将 Excel 或其他表格数据，快速转化为可视化报告的场景。它是一个无需编写前端代码，即可实现复杂数据可视化的强大工具。