在人工智能和大数据现在已经融为一整体的时候, 使用Excel加上AI这个搭配的东西, 开始让大家在弄数据分析的地方感到效率上的大变化和冲击。这篇文章会一点一点地教你怎么把Excel里面藏着的、能被AI使用的力量打开来看清楚。好让你在处理那些最开始就要做的数据工作, 以及在做出可以预知未来的聪明判断方面, 能够一步一步地完成全面的提升和改进。在最后面的结束部分, 大家可以看到可以直接拿来用的代码的模板, 号码是123号。一、环境配置与工具准备, 这个部分主要分成了两个具体的步骤, 第一个步骤是进行环境的搭建工作, 第二个步骤是关于作为交互工具的Excel。二、核心应用场景与代码实战, 场景1是智能数据清洗。痛点体现在, 当使用Excel来处理数量超过十万条的大规模数据时, 电脑会经常出现运行卡顿的情况。同时, 那些用于进行复杂数据清洗的公式, 也非常容易出现错误。[4e]35第3个具体的用例, 也就是自然语言如何生成最终报告。创新点用AI自动生成文字分析结论python复制from transformers import pipeline# 加载文本生成模型generator pipeline(text-generation, modelgpt2)# 生成分析结论analysis_text generator(f根据预测数据未来三个月销售额将分别为{future_data[预测销售额].values}万元。,max_length200)[0]()# 写入Excel注释import xlwings as xwwb xw.Book(分析报告.xlsx)wb.sheets[AI 预测].range(E2).add_comment(analysis_text)三、这是一个属于进阶范畴的技能, 它的核心内容是去打造由人工智能来进行分析的仪表盘, 而这个过程中第一步要做的事就是搭建出能够看到实时数据的看板。python复制import dashfrom dash import html, dccimport plotly.express as pxapp dash.Dash(__name__)# 创建动态图表fig px.line(df, x月份, y销售额, titleAI销售预测趋势)app.layout html.Div([dcc.Graph(figurefig)])# Excel按钮绑定刷新xw.funcdef refresh_dashboard():app.run_server(debugTrue, use_reloaderFalse)152. 关键指标预警系统[6d]四、这里有一份避坑的指南, 同时还有关于性能优化的内容,这些都是在进行大数据处理时所用到的一些技巧。版本兼容问题关于安全防护的具体建议相关内容。五、学习资源推荐请大家马上行动起来, 把文章里面的那段代码片段复制到这个位置去, 同时要把“原始数据.xlsx”这个部分换成你自己手里的数据文件, 这样子的话就能够体验到被人工智能技术加持的智能分析流程是怎么一回事了。建议大家从头开始的「场景1」这里起步, 一点一点的、分步骤地去实践, 这样一来就能慢慢把自己的智能分析系统给搭建起来了。这是福利环节, 大家可以直接去下载那个EXCEL模板, 里面有足足9000套Excel表格模板可供使用。