Rows

Rows

Rows 是一个为团队构建的云端电子表格,旨在让用户无需使用 SQL、BI 仪表盘或手动复制粘贴工作流即可分析业务数据。你可以连接分析工具、广告平台、银行账户和数据库等数据源,然后用简洁的自然语言提问,便可以在熟悉的网格中创建报告、模型和图表。

该产品自称为 AI 数据分析师:你可以从 PDF 和图片中提取表格、合并数据集、进行预测,以及按计划自动刷新数据。Rows 还支持实时协作、可嵌入的报告和交互式表单,让电子表格可以在传统工作簿之外共享。

Rows 已加入 Superhuman,网站现在引导新用户转向 Coda,作为过渡的一部分。Rows 的产品、文档、模板和集成仍可在 rows.com 上使用,以支持现有工作流程和注册申请。

公司成立于 2016 年,在波尔图和柏林设有办公室,目标客户为已经习惯电子表格的商务团队、市场人员和分析师,他们需要在一个平台上实现实时数据连接和 AI 辅助分析。

主要功能:
  1. 用简单的语言提问,构建报表、修复公式并创建图表,无需编写SQL

  2. 从50多个集成平台实时导入数据,包括GA4、Google Ads、Facebook Ads、Stripe和Snowflake

  3. 利用AI视觉技术从PDF、发票和截图中提取表格,转换为可编辑的电子表格行

  4. 根据您的计划,自动化数据表的每日或每分钟刷新

  5. 在网站、Notion文档及其他页面嵌入图表、计算器和仪表板

  6. 内置Python分析功能,支持队列分析、预测及高级统计,无需手动编写代码

  7. RowsX Chrome扩展支持一键从网站导入表格

  8. 支持实时协作,包括工作区、文件夹、访客访问及版本历史记录

Pros:
  1. 结合电子表格的熟悉操作与 AI 分析以及 50 多种实时数据集成

  2. 通俗易懂的界面减少对 SQL、公式和手动报告拼接的依赖

  3. 强大的自动化功能支持定时数据表刷新和可嵌入仪表板

  4. 提供免费计划,无需信用卡

Cons:
  1. Rows 已加入 Superhuman,因此新的注册路径更强调 Coda,而非单独的 Rows 未来。

  2. 专业版定价采用基础费用加每用户收费,对于较大的团队来说费用可能会累积。

  3. 免费计划限制 AI 任务、集成账户和自动刷新次数。

常见问题:

Rows 是免费使用的吗?

是的。Rows 提供免费计划,价格为 $0,无需试用期或信用卡。付费的 Plus 和 Pro 计划增加了更多的 AI 任务、自动数据刷新、集成账户和访客席位。

Rows 中的 AI 任务是什么?

AI 任务统计使用 Rows AI 的操作,例如向 AI 分析师发送消息、使用 AI Vision 导入文件,或通过 API 运行 AI。免费计划每月包含 5 个任务;Plus 包含 200 个,Pro 包含 1,000 个。

Rows 支持哪些集成?

Rows 连接营销、分析、财务、CRM、数据库和 AI 服务。例如 Google Analytics 4、Google Search Console、Facebook Ads、LinkedIn、Stripe、HubSpot、Snowflake、BigQuery、Zapier、Make 以及自定义 HTTP API。

Rows 能从 PDF 和图像中提取数据吗?

可以。Rows AI Vision 可将 PDF、发票和截图转换为可编辑的表格。每处理一个文件,通常计为工作区计划中的一个 AI 任务。

Rows 会使用我的数据来训练 AI 模型吗?

不会。Rows 表示您的数据不会被用于训练他人的 AI 模型。仅会发送最少的上下文信息,如表头、最多五行样本和基本统计数据给模型。

Rows 加入 Superhuman 后发生了什么?

Rows 已加入 Superhuman,网站推荐新用户继续使用 Coda。现有的 Rows 账户、文档、模板和 rows.com 上的支持仍可使用,您也可以发送询问至 [email protected]

Rows 的工作区和计费如何运作?

每个工作区有自己的计划和计费。Plus 和 Pro 按工作区成员计费,当成员中途添加或移除时,会进行按比例收费。您可以用同一个邮箱运行多个工作区。

分类:

定价:

免费试用和收费混合

标签:

Spreadsheets
Built-In Integrations
Team Collaboration
Real-Time Sharing
Data Management
Natural Language Processing
AI Analysis
Business Intelligence
Data Extraction
Decision Making
Marketing Analytics
PDF Import

使用的技术:

Natural Language Processing
Cloud-based Spreadsheets
API Integrations
Real-time Collaboration Frameworks
Next.js
Ant Design
Google Cloud
Font Awesome
GraphQL
Python
Ruby
GitHub
Webpack

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By Rishit