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| 編輯推薦： |
（1）作者背景资深：微软MVP连续10年获得者谢佳标与首都师范大学博导李猛坤联合撰写，近20年数据科学经验与深厚学术背景相结合。
（2）无需任何基础：不需要数学背景、不需要编程基础、不需要死记硬背，专为零基础人群打造的保姆级教程。
（3）使用前沿AI工具：深度融合DeepSeek大语言模型与Excel/WPS，构建“自然语言交互+自动化生成+傻瓜式执行”的全新数据分析工作流。
（4）内容系统全面：覆盖数据分析思维、数据预处理、描述性分析、静态/动态可视化全流程，形成完整学习闭环。
（5）实战案例丰富：100+实战案例贯穿全书，财务数据清洗、销售分析、培训报告生成等真实业务场景，学完就能用上。
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| 內容簡介： |
这是一本专为零基础读者打造的AI数据分析实战指南。不需要数学背景、不需要编程基础、不需要数据分析基础、不需要死记硬背——你只需要保持好奇心，学会“提问”，剩下的交给AI和本书的指导。
本书由资深数据科学与AI算法专家（微软MVP连续10年获得者）、首都师范大学副教授、博士生导师联合撰写。两位作者将深厚的专业经验与教学经验融于一书，确保内容既权威又易懂。
掌握本书内容，您将收获：
（1）掌握DeepSeek+Excel/WPS的智能办公工作流，实现“附件上传+自然语言交互”的数据分析新模式；
（2）学会用自然语言驱动数据清洗与预处理，几分钟完成原来几小时的重复性工作；
（3）精通从基础饼图到多维热力图的静态可视化技术，零安装、一键出图；
（4）掌握pyecharts交互可视化，制作带筛选、悬停、联动的高级仪表盘；
（5）学会Mermaid文本绘图，实现从纯文字到流程图、时序图、甘特图的自动生成；
（6）构建“AI构思-AI绘图-AI排版”的端到端文档生产解决方案。
在数据成为核心生产要素的今天，本书为文员、行政、财务、市场、学生等非技术背景人群提供了成为“公民数据科学家”的可行路径，是一本让零基础人群也能玩转数据分析的案头必备手册。
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| 關於作者： |
谢佳标
资深数据科学与AI算法专家，拥有近20年数据科学、算法研发和团队管理经验。曾就职于平安人寿，现就职于某国资寿险公司，负责大数据、数据建模及人工智能相关工作的技术研发及团队管理工作。对如何利用Python工具进行计算机视觉有丰富的实战经验。
社会荣誉：
2017—2026年连续10年获得微软最具价值专家（MVP）
中国现场统计研究会大数据统计分会第一届理事
51CTO、CSDN、三节课等平台知名讲师
历届中国R语言大会演讲嘉宾
WOT2017全球软件开发技术峰会演讲嘉宾
撰写书籍：
《动手学YOLO：技术原理与项目实战》
《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》
《Keras深度学习：入门、实战与进阶》
《深度学习从入门到精通：基于Keras》
《R语言数据分析与挖掘（微课版）》
《R语言游戏数据分析与挖掘》
《R语言与数据挖掘》
李猛坤
副教授、硕士生导师、博士后，首都师范大学管理学院公共管理信息化理论与技术二级学科负责人、北京市总体国家安全观研究中心副主任、首都师范大学大数据分析与应用研究中心主任、北京城市创新与发展研究中心研究员。博士后（清华大学经管学院技术经济方向）；博士就读于中国石油大学（北京），研究方向为分布计算与并行计算；硕士就读于大连理工大学，研究方向为搜索引擎。发表学术论文四十余篇，主编专著1部，参编教材6本，参与制定国家级行业标准1项。
目前主要从事国家安全技术、新能源战略、大数据分析及教育评价改革等方面的研究工作。主持/参与横纵向科研课题40余项，项目涉及电力、公安、石油、地质、医疗、物流、电子商务、电子政务、智慧景区、数字经济等行业领域。熟悉系统集成、大数据技术平台、海量数据分析处理、计算机视觉、物联网等新兴技术；拥有国家能源结构调整战略分析、可再生能源消纳预测及调度、政企数字化转型、企业运营模式、收益模式及管理服务模式的分析和咨询经验。
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| 目錄：
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目 录 Contents
前 言
第1章 数据分析基础入门 1
1.1 数据分析基础 1
1.1.1 为什么需要数据分析 1
1.1.2 数据分析基本流程 2
1.1.3 数据分析所需技能 3
1.2 使用大模型辅助数据分析 5
1.2.1 使用大模型学习理论知识 6
1.2.2 使用大模型基于Excel进行
数据分析 7
1.2.3 使用大模型基于Python进行
数据分析 9
1.3 本章小结 11
第2章 工具介绍及使用 12
2.1 DeepSeek介绍及使用 12
2.1.1 DeepSeek介绍 12
2.1.2 DeepSeek的使用方式 14
2.1.3 DeepSeek快速上手 15
2.2 WPS表格介绍及使用 20
2.2.1 WPS Office下载及安装 20
2.2.2 基础入门 23
2.2.3 公式及函数 31
2.2.4 绘制图表 40
2.3 使用WPS灵犀实现高效办公 47
2.3.1 WPS灵犀介绍 47
2.3.2 WPS AI搜索能力 48
2.3.3 WPS AI写作能力 49
2.3.4 WPS AI PPT能力 51
2.3.5 WPS AI阅读能力 52
2.4 使用WPS AI实现高效数据
分析 58
2.4.1 AI表格助手 58
2.4.2 AI写公式 62
2.4.3 AI函数 65
2.4.4 AI条件格式 69
2.4.5 AI数据分析 71
2.5 使用WPS智能表格执行Python
脚本 74
2.5.1 主要特点 75
2.5.2 开始使用 75
2.5.3 使用智能表格进行数据
描述分析 80
2.5.4 使用智能表格进行数据
可视化 87
2.6 OfficeAI助手介绍及使用 95
2.6.1 OfficeAI助手简介 95
2.6.2 OfficeAI助手下载及安装 96
2.6.3 接入DeepSeek大模型 100
2.6.4 OfficeAI助手入门 103
2.7 本章小结 105
第3章 使用AI工具快速完成数据
预处理 106
3.1 使用AI工具进行数据基础
处理 106
3.1.1 数据去重操作 106
3.1.2 数据排序操作 110
3.1.3 数据查找操作 113
3.2 使用AI工具进行数据清洗 117
3.2.1 数据缺失值操作 117
3.2.2 数据异常值操作 123
3.3 使用AI工具进行数据变换 128
3.3.1 数据标准化操作 130
3.3.2 数据归一化操作 131
3.3.3 数据分箱操作 132
3.4 案例：使用AI工具进行财务
数据预处理 133
3.4.1 数据排序操作 133
3.4.2 数据去重操作 134
3.4.3 数据缺失值操作 135
3.4.4 数据归一化操作 135
3.4.5 数据分箱操作 136
3.5 本章小结 137
第4章 使用AI工具完成数据描述
分析 138
4.1 使用AI工具了解描述统计
分析 138
4.2 使用AI工具分析数据集中
趋势 139
4.2.1 使用AI工具掌握平均值 140
4.2.2 使用AI工具掌握中位数 141
4.2.3 使用AI工具掌握众数 142
4.2.4 案例：对财务报销数据
进行集中趋势分析 144
4.3 使用AI工具分析数据离散
程度 145
4.3.1 使用AI工具掌握极差 145
4.3.2 使用AI工具掌握方差 146
4.3.3 使用AI工具掌握标准差 147
4.3.4 使用AI工具掌握四分位距 148
4.3.5 案例：对销售数据进行离散
程度分析 149
4.4 使用AI工具分析数据分布形态 153
4.4.1 使用AI工具掌握偏度 153
4.4.2 使用AI工具掌握峰度 154
4.4.3 案例：对电商数据进行分布
形态分析 156
4.5 案例：超市交易数据描述分析 157
4.5.1 超市交易数据理解 157
4.5.2 数值型变量描述统计分析 158
4.5.3 按照客户会员等级进行描述
统计分析 160
4.5.4 对订单总金额进行分布
形态分析 162
4.6 本章小结 163
第5章 使用AI工具进行数据静态
可视化 164
5.1 使用AI工具了解数据可视化 164
5.1.1 什么是数据可视化 164
5.1.2 数据可视化工具 165
5.1.3 常见图表类型 166
5.2 数据静态可视化入门 167
5.2.1 绘制饼图 167
5.2.2 绘制柱状图 173
5.2.3 绘制条形图 178
5.2.4 绘制折线图 180
5.2.5 绘制面积图 185
5.2.6 绘制散点图 186
5.2.7 绘制气泡图 188
5.2.8 绘制雷达图 191
5.3 数据静态可视化进阶 195
5.3.1 绘制箱线图 196
5.3.2 绘制小提琴图 201
5.3.3 绘制直方图与核密度曲线 207
5.3.4 绘制线性相关图 210
5.3.5 绘制散点图矩阵 213
5.3.6 绘制热力图 215
5.3.7 绘制分面板图 217
5.4 本章小结 219
第6章 使用AI工具进行数据动态
可视化 220
6.1 使用AI工具了解数据动态
可视化 220
6.1.1 数据动态可视化工具 220
6.1.2 pyecharts交互式可视化绘图
方法 224
6.2 数据动态可视化入门 225
6.2.1 绘制交互式饼图 225
6.2.2 绘制交互式柱状图 227
6.2.3 绘制交互式条形图 234
6.2.4 绘制交互式折线图 235
6.2.5 绘制交互式面积图 239
6.2.6 绘制交互式漏斗图 241
6.3 数据动态可视化进阶 245
6.3.1 绘制交互式象形柱图 246
6.3.2 绘制交互式K线图 247
6.3.3 绘制交互式仪表盘 251
6.3.4 绘制交互式水球图 252
6.3.5 绘制交互式旭日图 254
6.3.6 绘制交互式桑基图 258
6.3.7 绘制交互式树状图 262
6.3.8 绘制交互式词云图 267
6.3.9 绘制交互式关系图 269
6.3.10 绘制交互式组合图表 273
6.4 更多动态可视化图表 280
6.4.1 参考pyecharts官网示例 280
6.4.2 修改示例代码 281
6.4.3 使用自己的数据集 284
6.5 本章小结 287
第7章 使用DeepSeek+Mermaid轻松
搞定专业图表 288
7.1 Mermaid专业图表介绍 288
7.1.1 Mermaid概述 288
7.1.2 Mermaid支持的图表类型 289
7.2 Mermaid绘图工具介绍及安装 294
7.2.1 常用Mermaid绘图工具
介绍 295
7.2.2 Mermaid Live Editor介绍
及使用 296
7.2.3 Typora介绍及使用 300
7.2.4 VS Code+Mermaid插件介绍
及使用 304
7.3 快速生成Mermaid专业图表 308
7.3.1 绘制流程图 308
7.3.2 绘制序列图 313
7.3.3 绘制类图 316
7.3.4 绘制状态图 317
7.3.5 绘制实体–关系图 321
7.3.6 绘制甘特图 323
7.3.7 绘制用户旅程图 325
7.3.8 绘制时间轴图 326
7.3.9 绘制思维导图 327
7.3.10 绘制四象限图 329
7.3.11 绘制看板图 331
7.4 案例：智能电商供应链优化
系统 333
7.4.1 绘制系统架构图 333
7.4.2 绘制订单履约时序图 335
7.4.3 绘制订单状态图 336
7.4.4 绘制仓储作业泳道图 337
7.4.5 绘制库存构成比例饼图 339
7.4.6 绘制系统实施甘特图 339
7.5 案例：智慧医院患者诊疗
全流程优化系统 340
7.5.1 绘制医院科室拓扑图 340
7.5.2 绘制患者就诊旅程图 341
7.5.3 绘制检验科工作状态图 342
7.5.4 绘制医疗设备使用甘特图 343
7.5.5 绘制多学科会诊序列图 344
7.6 本章小结 345
第8章 使用DeepSeek+Napkin AI
轻松将文本转为可视化
图表 346
8.1 Napkin AI工具介绍 346
8.1.1 Napkin AI的特点 346
8.1.2 Napkin AI的应用场景 348
8.1.3 Napkin AI的注册方式 349
8.2 Napkin AI工具使用 351
8.2.1 创建新的Napkin文档 351
8.2.2 选择与编辑视觉内容 356
8.2.3 导出视觉内容 360
8.3 案例：DeepSeek+Napkin AI
快速生成专业培训报告 363
8.3.1 使用DeepSeek生成培训
报告文案 363
8.3.2 使用Napkin AI对培训内容
进行可视化 364
8.4 案例：DeepSeek+Napkin AI快速
生成专业规划报告 370
8.4.1 使用DeepSeek生成规划
报告文案 371
8.4.2 使用Napkin AI对规划内容
进行可视化 373
8.5 本章小结 376
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| 內容試閱：
|
Preface 前 言
为什么写这本书
数据分析能力已从专业岗位的硬技能逐渐转变为职场人士的通用素养。然而，传统的数据分析学习路径往往需要掌握复杂的编程语言（如Python、R）或专业工具（如Excel函数、SQL），这给非技术背景的新手用户设置了较高的门槛。
DeepSeek等AI大模型的出现彻底改变了这一局面。本书通过深度融合DeepSeek的智能分析能力与WPS等办公工具，提出“自然语言交互+自动化生成+‘傻瓜式’执行”的学习范式，让零基础用户也能快速完成数据清洗、数据分析、可视化呈现等全流程任务。
本书主要特点
本书是面向初学者的实战指南，通过AI工具将复杂的数据分析任务简化为自然语言交互，帮助用户高效完成从数据整理到洞察挖掘的全过程，适用于办公、学习及科研等场景。无论你是学生、职场新人还是管理者，都能通过本书快速获得“用数据说话”的能力，在数字化竞争中赢得先机。
本书的主要特点如下：
AI工具驱动：全书围绕 AI大模型展开，结合WPS Office、WPS灵犀、OfficeAI助手、Napkin AI等工具，实现从数据操作、数据分析到数据可视化的全流程智能化。通过自然语言交互即可完成复杂任务，降低技术门槛，适合零基础用户阅读。
学习路径清晰：从工具介绍到实际应用逐步深入，每章配有小结和实操示例，强调“不需要有函数和编程基础”，在AI辅助下快速上手。
实战导向：以实际案例演示操作步骤，涵盖数据清洗、变换、描述统计、可视化等核心场景。提供清晰的截图和代码示例，便于读者跟随练习。
适应技术变革：在AI重构办公场景的浪潮下，本书敏锐地捕捉到DeepSeek与Excel的深度协同能力，帮助读者抢占人机协作的办公效率高地。
资源丰富：提供配套数据集、代码模板及操作演示，方便读者复现结果。
本书阅读对象
本书专为非技术背景但需高效处理数据的用户设计，通过AI降低学习成本，让“小白”也能玩转数据分析。
零基础小白：对数据分析完全陌生，但希望快速入门的人群。
办公效率提升者：需处理数据但未受过专业培训的职场人士（如文员、财务人员、市场人员）。
学生与教师：教师可借鉴教学案例，了解如何用AI工具简化数据分析教学；学生可完成课程作业、科研数据处理或简单统计分析。
跨领域业务人员：非技术岗位（如运营、人力资源、销售）需要通过数据驱动决策，且依赖低代码/无代码工具。
AI工具探索者：希望了解如何将大模型融入实际工作的人员。
如何阅读本书
本书共分为8章，系统介绍了利用AI工具进行数据分析的理论基础、工具应用及实践方法。各章内容安排如下：
第1章首先阐述数据分析的必要性，详细介绍数据分析的基本流程和所需技能；随后重点讲解如何利用大模型辅助数据分析，包括自动生成Excel函数和Python代码的方法，以及如何在相应工具中高效执行这些代码以获得分析结果。
第2章系统介绍DeepSeek大模型和WPS表格的基本功能及使用方法。内容包括WPS灵犀办公效率提升技巧、WPS AI数据分析功能详解、WPS智能表格执行Python脚本的方法。最后详细说明如何通过安装OfficeAI助手插件实现智能问答功能。
第3章讲解如何使用AI工具完成数据去重、数据排序、数据查找等基础操作，以及对数据缺失值和异常值的清洗，数据标准化、归一化及分箱等数据变换；最后，通过财务数据预处理的实际案例进行综合演示。
第4章重点介绍使用AI工具进行数据描述分析的方法，包括数据集中趋势分析（平均值、中位数等）、数据离散程度分析（方差、标准差等）和数据分布形态分析（偏度、峰度等），并通过超市交易数据的实际案例进行完整演示。
第5章系统讲解数据静态可视化的实现方法。首先介绍常见可视化工具及图表类型，随后通过具体案例详细演示以下图表的绘制方法，包括饼图、柱状图、条形图、折线图、面积图、散点图、气泡图、雷达图、箱线图、小提琴图、直方图与核密度曲线、散点图矩阵等。
第6章深入探讨数据动态可视化技术。首先介绍主流的动态可视化工具及pyecharts交互式可视化绘图方法，随后通过案例详细讲解以下交互式图表的绘制方法，包括交互式饼图、交互式柱状图、交互式漏斗图、交互式象形柱图、交互式K线图、交互式仪表盘、交互式旭日图、交互式桑基图等。
第7章讲解如何使用DeepSeek+Mermaid工具轻松完成各种专业图表的绘制。首先介绍Mermaid支持的图表类型，以及常用Mermaid绘图工具的安装及使用。接着通过案例讲解流程图、序列图、类图、状态图、实体–关系图、甘特图、用户旅程图、时间轴图、思维导图等图表的绘制。最后通过两个综合案例进行完整展示。
第8章讲解如何使用DeepSeek+Napkin AI工具轻松将文本转换为可视化图表。首先介绍了Napkin AI的特点、应用场景及注册方式，接着讲解如何快速使用Napkin AI工具，最后通过两个案例讲解如何借助DeepSeek+Napkin AI快速生成专业培训报告和专业规划报告。
勘误
本书第1～3章由李猛坤撰写，其余内容由谢佳标撰写。由于笔者水平有限，加之编写时间仓促，书中难免存在错误或不够准确之处，恳请读者批评指正。欢迎将意见或建议直接发至我的邮箱（jiabiao1602@163.com）。如有问题，也可以发邮件来咨询，我将尽力予以解答，期待你们的反馈。书中全部数据及源代码都可以从 />致谢
首先感谢机械工业出版社华章分社杨福川的信任，感谢编辑李艺帮助我审阅全部章节，因为有了他们的支持、鼓励和帮助，本书才得以顺利出版。其次感谢家人，感谢他们一直以来的理解、陪伴和支持。谨以此书献给我最亲爱的家人以及众多数据分析爱好者及从业者！
谢佳标
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