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AI 对话界面是你与 MapX 交互的主要方式。你不需要翻菜单或写代码，只需像问一位资深同事一样描述你想看到的内容。输入问题，得到地图——这就是没有学习曲线的空间分析。

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工作原理

提交提示词后，MapX 会解析你的意图，识别最合适的空间操作——无论是缓冲区分析、热力图、空间连接还是筛选视图。然后它会解析上传数据中哪些列对应位置、数值或类别，在数据集上执行操作，几秒内把结果渲染成交互式地图图层。 你不需要说出操作名称。MapX 会从上下文中推断。例如说 “显示公交站点附近的客户”，就足以自动触发邻近/缓冲区分析。

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计划模式

对话默认先出计划再动手：MapX 先只读调研、写出一份计划供你审核，批准之后才改动项目。批准发生在对话里的决策卡上 —— 同一张卡也是提交修改或放弃计划的地方。
  • 你会照着结果做事时保持开启：涉及阈值、预算，或者有别人要读的交付物。
  • 只是调个样式、查一个数这类快速可逆的小事，可以关掉。
完整流程见计划模式；把已批准的计划变成可复用工作流见工作流与计划。

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按分析类型划分的示例提示词

下面的示例展示了你可以多么自然地表达请求。每个示例在底层都对应一个具体的空间操作。
你不必局限于这些措辞——它们是起点。MapX 能理解变体、同义词和组合请求（例如 “创建销售热力图，但只针对西部地区”）。

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细化分析

MapX 会保持整个对话的上下文，所以你可以像聊天一样用后续提示迭代结果。初始结果渲染后，可以尝试：
  • 调整参数： “把缓冲区改成 1 公里” 或 “改用 15 分钟步行时间”
  • 缩小范围： “只显示北区的结果”
  • 改变视觉： “切换到深色底图” 或 “改为按营收而不是类别给点着色”
  • 深入挖掘： “这些位置中哪些客流量最高？”
每次追问都会就地更新地图——你始终在上一个结果的基础上继续，而不是重新开始。

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写出更好提示词的技巧

多一分具体，结果大不相同。编写查询时请记住这些原则：
  • 明确距离和单位。 需要精确时，说 “500 米” 而不是 “附近”。
  • 说出列名。 提到 “营收列” 或 “store_type 字段” 有助于 MapX 消除歧义，尤其是数据列很多时。
  • 指定如何着色或缩放点。 想要视觉编码就提出来：“按销量缩放点的大小” 或 “按类别着色”。
  • 需要时要求对比。 类似 “对比 Q1 和 Q2 的门店表现” 的提示可以解锁多层或并排视图。
  • 在一个提示里组合筛选和操作。 MapX 能处理复合请求：“只显示市中心区域的事故热力图，并按严重程度加权”。
当数据列名清晰、有描述性时，MapX 的效果最好。如果文件使用 col_1、field_A 这类通用表头，建议在上传前重命名——像 store_revenue、latitude、neighborhood 这样的名称能让 MapX 更准确地理解你的提示词。