关于 DataSense：产品、工作方式与信任边界

为什么做 DataSense

许多分析和研究任务并不是缺少工具，而是问题、材料、方法、图形和文档分散在不同环节，导致范围难以确认、过程难以复查、成果难以继续使用。

DataSense 希望让这些复杂工作变得更清晰：先确认目标和材料，再按任务类型组织步骤，保留需要复核的依据与边界，最后由用户决定如何采用成果。

我们希望解决的问题

• 只有数据或文件，却没有清晰的问题、字段说明和工作范围。
• 分析、研究写作、图形和文档排版彼此脱节，修改时难以追溯上游依据。
• 自动生成内容看起来完整，但来源、假设、限制和待确认事项没有被说明。
• 材料数量较多、结构不统一，用户需要花费大量时间进行重复整理和检查。

四类任务路径

• 数据分析：围绕问题、真实数据、字段含义和适用方法形成可复核的分析与解释。
• 科研研究支持：围绕研究问题组织数据分析、证据、图表和写作材料，并明确学术责任边界。
• 可视化：把数据、概念或流程关系转化为便于检查和沟通的图形表达。
• 文档格式排版：依据已有内容、模板或现行规则统一标题、编号、图表、目录和参考文献等呈现。

DataSense 如何组织一次任务

• 确认目标：明确希望回答的问题、预期用途和最终需要检查的成果。
• 检查输入：识别已有材料、字段与格式，以及缺失信息、质量问题和使用限制。
• 按任务执行：根据数据分析、研究支持、可视化或格式排版路径组织具体步骤。
• 保留检查点：呈现中间依据、关键假设、异常情况和需要用户判断的内容。
• 完成复核：用户回到原始材料、来源和适用规则，对采用、提交或发布作最终决定。

开始前需要准备什么

• 真实、可使用并且有权提供的数据、文档、图片或其他项目材料。
• 任务目标、读者或使用场景，以及希望得到的成果类型。
• 字段定义、样本背景、研究设计、模板或其他会影响判断的上下文。
• 已知的数据缺口、质量问题、时间范围和必须遵守的现行规则。

可以获得哪些成果

• 一份说明任务范围、输入状态、已完成工作和待确认事项的成果说明。
• 与原始材料相对应的分析表、图形、证据结构或整理后文档，而不是脱离输入的结论包装。
• 对关键发现、采用方法、来源或规则限制的清晰说明，便于后续复核和修改。
• 需要用户核验的异常、假设、引用、标签或格式问题清单。
• 成果形式取决于任务范围和输入条件，不代表特定学术、业务或审批结果。

AI 在工作中的角色

AI 可以帮助识别材料结构、组织步骤、执行部分分析、生成初步表达并发现需要复核的内容。它适合辅助处理重复、复杂或需要多轮整理的工作。

AI 输出仍会受到输入质量、方法选择、上下文和模型能力限制。DataSense 不把自动生成等同于事实正确，用户仍需核对数据、来源、引用、图形和文字。

我们的工作与质量原则

• 真实材料优先：不使用缺失的结果、引用或案例填补证据空白。
• 任务边界清楚：区分平台可以协助的工作、输入限制和用户需要作出的判断。
• 过程可以复核：尽量保留问题、输入、方法、发现和解释之间的联系。
• 不确定性明确：对缺失信息、异常数据、方法限制和适用条件保持说明。
• 最终确认归用户：是否采用、修改、提交或发布由用户根据具体场景决定。

运营、隐私与信任信息

DataSense 由内蒙古数感互联网科技有限责任公司运营。用户可通过 datasense@yeah.net 联系我们，服务条款、隐私政策和站点备案信息可从页面底部访问。

为生成分析与撰写结果，输入与上传数据会按隐私政策所述的最小必要原则发送给第三方 AI 或大模型服务商处理；云存储、计算和支付等服务商也可能在提供相应功能所必需的范围内参与处理。

提交材料前，请确认自己有权提供相关内容，并删除与任务无关的个人信息、敏感字段或内部标识。完整处理规则和用户权利以现行隐私政策为准。