为什么我开始用 Data.olllo 做数据处理了？

之前我写过一篇文章，讲的是为什么我要做一个能打开 100GB CSV 的工具，叫 Data.olllo。

结果没想到，这篇文章不少人留言、私信我，问了一个类似的问题：

“打开是解决了，那你用这个工具到底能干嘛？能不能做点数据处理？”

今天我就来聊聊，我是如何把 Data.olllo 从一个“查看器”慢慢变成一个轻量数据处理平台的。

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🚪 以前打开大文件是门槛，现在只是起点

过去，当我拿到一个 60GB 的 CSV 文件，我的第一反应是：

「我用什么打开？Excel？Pandas？Notepad++？」

但现在有了 Data.olllo，这一步我基本不再焦虑。

几秒钟加载首屏，分页翻页、搜索列名、筛选数据……一切像浏览网页一样顺畅。

这时候就不满足于“能看”，我开始想：能不能直接在里面做点事？比如处理、分析、生成图表？

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✂️ 我开始用它做轻量数据清洗

一个典型场景是：我拿到一个客户导出的订单数据，里面有很多脏数据，比如：

• 某些列格式混乱（金额列里夹杂了文本）

• 有些字段是空值、重复值

• 有些编码格式错乱（中文列乱码）

• 某些行需要筛掉，比如 test 用户、0 金额订单

用 pandas 当然可以处理这些，但要写脚本、调试、加载、保存，一套流程下来就很重。

而在 Data.olllo 中，我可以：

• 直接点列名 → 排序 / 筛选 → 找出脏数据

• 右键导出当前筛选结果（另存为 CSV）

• 快速看出哪些字段有异常值 / 空值

• 实时搜索关键字，快速定位错误行

整个过程非常直觉，就像“把浏览器变成了数据清洗工具”。

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📊 后来我开始做分析和图表

数据清洗之后，自然想看点洞察。

我自己已经在内测中用上了正在开发的 AI 模块（即将上线 Pro 用户），用自然语言就可以让它分析，比如：

• “这个文件里哪个省份的订单最多？”

• “2023 年每个月销售额变化趋势图”

• “订单金额超过 5000 的用户有哪些特征？”

它会自动生成 pandas 代码，甚至用 plotly 画图。最妙的是，这些分析可以在你看到的一页数据里试运行，没问题再全表执行。

就像 Notion AI + Excel + pandas 融合在一起，但运行在本地，数据不用上传。

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🧠 Data.olllo 正在变成“本地数据工作站”

我做 Data.olllo 的初衷其实很简单：让打开文件变容易。

但没想到它开始变成一个“轻量级数据分析工作站”。

它适合那些场景：

• 不想搭数据库，只是临时查看或分析超大数据

• 不会写代码，也能做清洗、筛选、导出

• 数据不允许上传云端，只能本地运行

• 想快速对比两份大数据文件内容差异

说实话，很多 BI 工具太重了，动不动就 SaaS、部署、同步，还要权限审批。

而 Data.olllo 只有一个安装包，一键运行，点几下就能完成不少分析工作。

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🔜 接下来还会加入什么功能？

• ✅ 图表生成：支持拖拽 + 智能建议生成图（进行中）

• ✅ AI 助手：支持中文提问 → 自动分析生成代码（已开发，内部测试中）

• ✅ SQL 查询：像操作数据库一样操作 CSV（已集成原型）

• ✅ 处理结果导出：支持按条件筛选结果另存为 CSV、Excel 等格式

我想做的是一个本地无代码数据分析工具，面向每一个需要和大文件打交道的人。

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🏁 最后：一句话总结

以前，我打开 CSV 是为了“能看”；

现在，我打开 CSV 是为了“能干”。

而 Data.olllo，正好在“看”和“干”之间，找到了一个恰好的位置。

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🚀 下载方式（支持 7 天 Pro 试用）

👉 Microsoft Store 搜索：Data.olllo

或点击链接直达：https://olllo.top

支持 Windows 10 / 11 安装后注册后自动获得 7 天 Pro 版体验权限

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如果你也想摆脱 Excel 的束缚，用一种更轻松的方式处理数据，不妨来试试。

有任何建议、吐槽、功能想法，欢迎在评论区告诉我——这个工具还在成长，而你正好可以参与其中。