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# 使用 MapX AI 对话界面进行空间分析

> MapX 的 AI 对话让你用自然语言完成缓冲区、空间连接、热力图和选址评分。学习如何写出高效的空间分析提示词。

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。

## 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。

## 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](/zh/concepts/plan-mode)；把已批准的计划变成可复用工作流见[工作流与计划](/zh/concepts/workflows)。

## 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。

<CodeGroup>
  ```text 缓冲区分析 theme={null}
  显示地铁站 800 米范围内的所有咖啡店
  ```

  ```text 热力图 theme={null}
  创建一张全市客户密度热力图
  ```

  ```text 选址评分 theme={null}
  按人口密度、与竞品的距离和客流量给这 50 个位置评分
  ```

  ```text 空间连接 theme={null}
  为我的每个门店位置附加所在街区名称
  ```

  ```text 筛选与样式 theme={null}
  只显示营收超过 $500k 的门店，按区域着色
  ```
</CodeGroup>

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”*）。

## 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。

## 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”*。

<Note>
  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。
</Note>


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