在「研究与学术」类工具里，Undermind 的定位是：面向深度文献检索的 AI 研究助手。

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

在 Undermind 中可以这样提：

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

可直接复制到 Undermind 里修改：

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

在 Undermind 中可以这样提：

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：文献初筛

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。

围绕【研究问题】检索近年的相关论文，列出 10 篇最相关的文献：标题、年份、研究方法和一句话结论，并注明检索使用的关键词。

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；Undermind 的同类还有 Elicit、Consensus。

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 Undermind 纳入日常流程。

更多可以试的用法

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。

验收标准：区分事实与推测。

论文精读

输入：一篇 PDF 论文。

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。

交付前确认：结论标注了页码。

学术语言润色

适用情况：手头有一段英文论文草稿时。

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。

检查点：数据和论点未改变。

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。

常见问题：检索结果偏向英文文献

补充中文数据库检索，并调整关键词。

常见问题：期刊对 AI 使用有要求

投稿前阅读期刊政策，按要求披露 AI 使用情况。

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。

概念补充：引用网络

论文之间的引用关系，可用于发现相关研究。

适合人群：中小学老师

中小学老师可以用 Undermind 处理备课与分层练习、批改反馈与评语等工作。需要注意：学生个人信息和成绩不要上传到未经学校批准的工具。

写在最后

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Undermind 的数据处理条款，再决定能否使用。

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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