Quadratic 该选哪个方案：按使用场景决策
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。
这篇不列具体价格（以官网为准），而是帮你判断自己属于哪类用户、该选什么方案。
先回答这 5 个问题
- 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
- 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
- 是否需要接入其他系统（API、集成）？
- 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
- 预算由个人承担还是公司报销？
对应的选择
| 你的情况 | 建议 |
|---|---|
| 偶尔使用、先体验 | 免费版或试用，先跑通一个任务 |
| 每天使用的个人 | 个人付费版，按月订阅便于随时调整 |
| 3 人以上协作 | 团队版，关注共享空间、权限与账单管理 |
| 需要接入系统 | API 或开发者方案，按用量计费并设上限 |
| 有合规要求 | 企业版或私有化，先审数据处理协议 |
不同产品的方案名称和权益差异很大，Quadratic 具体有哪些档位、价格多少，请以官方定价页为准，本文不引用可能过期的价格。
试用期内该测什么
写 SQL 查询
准备材料：数据库表结构说明。
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。
延伸练习
图表建议
适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。
根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。
交付前确认：指出了误导风险。
自然语言问数
输入：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。
交付前确认：给出了可复核的计算过程。
指标异动解读
输入：一个突然下降的业务指标。
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：AI 算出的数字和报表不一致
检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。
常见问题：问数结果看似合理但错误
准备几道已知答案的问题做抽检。
概念补充：评测集
用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。
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：HR 与招聘
HR 与招聘可以用 Quadratic 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。
适合人群：销售
销售可以用 Quadratic 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。
使用提醒
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。
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。