Humata 是一款在线服务：对大量 PDF 文档提问并定位出处的工具。

这篇写给数据分析师：围绕取数与 SQL、清洗与可视化和分析报告这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

数据分析师的三个高频用法

1. 取数与 SQL

可直接复制到 Humata 里修改：

根据表结构写 SQL：按月统计新增用户与 7 日留存，说明关联条件、时间口径和可能的重复计数问题。

把关：口径说明清楚。

2. 清洗与可视化

提示词示例：

检查这份数据的质量：缺失、重复、异常值和格式问题，给出处理方案，并说明每种处理对结论的影响。

把关：说明了处理影响。

3. 分析报告

提示词示例：

根据分析结果写一页报告：结论先行、3 个关键发现、1 张建议图表、局限性和下一步建议。

把关：结论有数据支撑。

也可以试试：学术语言润色

这是「研究与学术」类工具的通用任务，数据分析师同样用得上。

润色这段学术英语：改正语法、提升简洁性，不改变论点和数据，用修订模式列出每处修改及原因。

边界与合规

确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

  • 产出由数据分析师本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Humata 的同类还有 ChatPDF、NotebookLM。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Humata 纳入日常流程。

更多可以试的用法

综述框架

输入：已收集的 20 篇文献笔记。

根据这些笔记设计一份综述框架：按研究主题或方法分组，指出各组之间的分歧和研究空白。

交付前确认：指出了研究空白。

论文精读

适用情况：手头有一篇 PDF 论文时。

帮我精读这篇论文：研究问题、方法、数据、主要结果、局限性，以及作者没有讨论但值得追问的问题。所有结论请标注对应页码。

验收标准：结论标注了页码。

研究报告初稿

适用情况：手头有一个需要调研的行业问题时。

围绕【问题】生成一份调研报告初稿，每个观点后附来源；区分事实、观点和推测；最后列出需要人工核实的内容。

检查点：区分事实与推测。

常见问题：摘要遗漏关键限制

要求单独列出局限性和样本说明。

常见问题：AI 给出不存在的论文

只使用能查到 DOI 或原文链接的文献，逐条核验。

常见问题：报告观点缺少依据

要求每段观点附来源，没有来源的删除或标注。

概念补充：预印本

未经同行评审公开的论文，引用时需注明。

概念补充：深度研究

让 AI 进行多轮检索并生成长报告的功能。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Humata 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

写在最后

本文基于 Humata 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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