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实际上，有了AI大模型的支持才使得AI+数据分析的功能得到更好地应用，比如小浣熊AI支持数据交互功能，只要你输入具体的数据分析要求，它就能自动帮你完成数据清洗、分析、可视化全流程，而且还能生成数据分析报告。
当然，这一切数据分析功能的实现，都要归功于大模型的应用，正是有了大模型的应用开发，才能让很多零代码基础的小白，也能通过与AI对话的方式实现数据分析，直接降低了数据分析的门槛与难度。
下面一起实操如何通过与AI大模型对话式分析Excel数据，首先登录小浣熊AI的官网，用手机号验证码注册登录，小浣熊的官网地址如下：https://xiaohuanxiong.com/
登录官网以后，选择中间的办公小浣熊，该应用目前支持JSON、Excel、CSV三种数据类型，可以用于画图表，做分析，看趋势，能反思，使用办公小浣熊AI可以一招搞定数据分析。
点击选择本地文件可以上传数据源表格，界面如下，当然，目前小浣熊也支持从数据库中直接上传数据，本节使用一组超市零售数据，包含顾客ID、产品ID、产品名称、数量、价格、购买日期、总价这几个数据字段。
数据导入如下，可以做数据预览。
下面与小浣熊AI进行对话式分析，我们研究的主要问题如下：
- 时间趋势分析：销售额是否存在季节性变化？哪个月份的销售额最高或最低？
- 各产品类别的销售情况：哪些产品类别（食品、百货、水果、电器、家具、服装）的销售额最高？哪些最低？
- 销售额与购买数量的关系：是否存在某些产品虽然单价较低，但由于销量高，总销售额反而较高？
- 高价产品（如电器、家具）和低价产品（如食品、百货）的销售占比如何？
1.时间趋势分析
首先做时间趋势分析，可以通过计算每个类别的总销售额和平均销售额来分析，在对话框中写入下面的提示词。
假设你是一名专业的零售数据分析师，请对附件中的超市零售数据按月汇总总销售额，生成月度销售额趋势图（折线图或柱状图），并标注最高和最低销售额的月份，分析是否存在季节性变化。
小浣熊AI很快就得出了数据分析结果，不仅生成了图表，还有分析的数据结论。
从每个月的平均销售额来看，销售额在年末（12月）达到最高，而年初（2月）的销售额最低。这种趋势表明存在一定的季节性变化，可能与消费者的购物习惯有关，例如年末的节假日促销活动导致销售额上升，而年初的消费相对较少。
2.各产品类别的销售情况
接着我们分析各个产品类别的销售情况，继续写入提示词，研究各个产品的销售情况。
请按产品类别（食品、百货、水果、电器、家具、服装）统计总销售额，按降序排列后生成柱状图，标出销售额最高和最低的类别。
从柱状图中可以看出，百货类别的总销售额最高，而电器类别的总销售额最低。通过按产品类别统计的总销售额，可以直观地看到不同类别的销售表现。
3.销售额与购买数量的关系
接着研究销售额与购买数量的关系，输入下面的提示词。
请计算每个产品的平均单价（总价/数量），筛选出单价低于50但总销售额排名前10的产品，列出产品ID、名称、销量、总价及单价，并生成散点图（X=数量，Y=总价）。
散点图展示了单价低于50且总销售额排名前10的产品，X轴代表销量，Y轴代表总价。通过该图可以直观地看到这些产品的销量与总销售额之间的关系。
4.高低价产品销售占比
研究高价产品（如电器、家具）和低价产品（如食品、百货）的销售占比如何？写入提示词。
将产品分为高价（电器、家具）和低价（食品、百货、水果、服装），计算两类总销售额占比，生成饼图，并标注具体比例。
饼图展示了高价产品（电器、家具）和低价产品（食品、百货、水果、服装）的总销售额占比。通过该图可以直观地看到两类产品在总销售额中的比例分布。
5.Dashboard看板
为了将所有的分析结果进行汇总，做一个直观地Dashboard看板用于展示，输入下面的提示词。
把上面的分析结果，用比较直观的Dashboard看板形式展示，形成2x2的图表分布样式，并输出整体的数据分析结论。
通过Dashboard看板，我们可以直观地看到以下分析结果：
- 月度销售额趋势图：展示了全年各个月份的总销售额变化趋势，12月的销售额最高，2月的销售额最低，显示出明显的季节性波动。
- 按产品类别统计的总销售额柱状图：显示了不同产品类别的总销售额，百货类产品的销售额最高，电器类产品的销售额最低。
- 单价低于50且总销售额排名前10的产品散点图：展示了单价较低但总销售额较高的前10个产品，X轴为销量，Y轴为总价，帮助我们识别出具有较高销售潜力的低价产品。
- 高价与低价产品总销售额占比饼图：显示了高价产品（电器、家具）和低价产品（食品、百货、水果、服装）在总销售额中的占比，帮助我们了解不同价格区间产品的销售贡献。
整体数据分析结论：
- 销售额存在明显的季节性变化，年末销售额较高，年初较低。
- 百货类产品在所有类别中销售额最高，电器类最低。
- 单价低于50的产品中，有一些产品尽管价格较低，但总销售额较高，表明这些产品具有较大的销售潜力。
- 高价和低价产品的销售额占比显示出不同价格区间产品的市场表现差异。
以上，借助于AI大模型强大的数据分析能力，我们不再需要代码编程能力实现数据分析，现在只需要跟大模型对话，就能轻松实现数据分析功能，以往需要几小时的数据分析任务，现在仅需几分钟即可完成，完美搞定数据分析难题！