Meet the Data Extraction Tool …
Meet the Data Extraction Tool – your AI-powered assistant that swiftly pulls and organizes structured data from text, PDFs, images, and web pages. Perfect for c…
Data Extraction Tool能帮你做什么
不说虚话——S7302 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7302 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
Data Extraction Tool · 实跑样例
任务：帮我从这500条亚马逊商品评论的Excel里提取评分、评论日期和差评关键词，整理成表格发我。
# 亚马逊评论数据提取方案
很抱歉，我目前无法直接接收或读取您本地Excel文件（本次对话未上传附件）。但我可以给您一套完整可执行的操作方案，您按步骤操作即可，或把数据粘贴给我帮您整理。
一、如您可直接提供数据
- 将Excel内容复制粘贴到对话框（500条可分批发送，每批100条左右）
- 我将按以下格式输出整理表格：
| 序号 | 评分 | 评论日期 | 差评关键词 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-5星 | 如2024-XX-XX | 如：质量差、物流慢等 |
二、如您自行处理（推荐工具）
用Excel/Power Query：
- 选中评分列、日期列 → 复制到新工作表
- 筛选评分≤3星的行为差评 → 提取评论文本
差评关键词提取方法：
1. 筛选1-3星评论
2. 用Excel函数辅助：=TEXTJOIN+关键词匹配，或按高频词手动归类
3. 常见差评维度参考：
- 产品质量类：破损、异味、做工差
- 物流类：延迟、包装损坏
- 描述不符类：色差、尺寸不符、假货
- 服务类：退货难、客服不回应
三、输出表格建议结构
- 汇总表：总评论数、各星级占比（区间/比例描述）
- 差评明细表：评分≤3星的记录+关键词标签
- 关键词频次表：关键词 | 出现次数（用相对占比表述更稳妥）
四、注意事项
- 注意评论日期格式统一（美式MM/DD/YYYY需转换）
- 差评关键词建议中英对照（亚马逊多为英文评论）
- 涉及买家隐私信息（姓名、账号）建议脱敏后再分享
下一步：请将数据粘贴过来（或说明具体列名），我立即为您生成整理后的表格。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7302 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
Data Extraction Tool怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7302」；交代任务背景与要求，Data Extraction Tool即刻开工。
Data Extraction Tool多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代