在「数据与分析」类工具里，Quadratic 的定位是：支持 Python、SQL 与 AI 的新型在线表格。

如果你刚开始接触它，可以按下面 7 天的安排练习，每天 20 到 40 分钟。

每日安排

  • 第 1 天：注册与熟悉界面：用工作邮箱注册，开启双重验证；先在免费额度或试用期内体验核心功能。
  • 第 2 天：完成第一个任务「自然语言问数」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「图表建议」，对比两次结果的质量。
  • 第 4 天：学习关键概念：口径、文本转 SQL、语义层。
  • 第 5 天：用真实工作材料做一次「评测大模型应用」，记录省下的时间和需要返工的地方。
  • 第 6 天：排查问题：对照常见问题「AI 算出的数字和报表不一致」等检查自己的用法。
  • 第 7 天：复盘：保留有效的提示词，写下继续使用或放弃的理由。

第 2 天的练习材料

自然语言问数

准备材料：一张销售明细表。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

验收标准：给出了可复核的计算过程。

一周后怎么判断值不值得继续

  • 是否稳定地节省了时间，而不只是第一次觉得新鲜。
  • 返工次数是否在下降。
  • 与 Rows 等同类相比，是否更适合你的场景。
  • 数据与费用是否在可接受范围内。

更多可以试的用法

写 SQL 查询

适用情况：手头有数据库表结构说明时。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

验收标准：说明了口径问题。

数据清洗方案

输入：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

检查点：说明了处理对结论的影响。

指标异动解读

适用情况：手头有一个突然下降的业务指标时。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

验收标准：先排查数据本身问题。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

常见问题：图表结论被过度解读

区分相关与因果，在报告中标注假设。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

概念补充：异常检测

自动发现偏离正常范围的数据点。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Quadratic 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。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 Quadratic 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

注意事项

本文基于 Quadratic 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。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Quadratic 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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