社保减员要怎么做 国税局网站单词优化和整站优化

在Excel中使用copilot对数据进行高级分析，我们已经领略过copilot的强悍能力：

零代码、超越DeepSeek：Excel高级数据分析，copilot加持、Python助力

Python in Excel高级分析：一键RFM分析

然而，很多时候我们面对的不只是数字，还有大量的文本，如商品评价等。这时候我们就需要copilot帮助我们提取关键词并根据文本内容来分析消费者评价语气和情绪：

打开excel中的copilot侧边栏，点击“生成文字云”：

copilot会直接调用Python进行高级分析：

将文本转为dataframe：

中间如果遇到问题会自动纠错、调整代码使用其他库来实现：

生成结果：

结果会自动插入页面，这效果还是很好的吧：

可点击将结果插入新页面，也可以点击查看Python代码。

如果我们想深入了解每一条评价的情绪和所指向的内容，可以要求copilot输出更详细的内容，比如按照以下的提示词：

请根据评价内容，分析出每条的主题（比如产品质量、物流、客服、价格等，你可以适当识别添加），以及情绪（正面、中立、负面），并在旁边插入列显示。

copilot迅速做出分析识别：

并得到分析结果：

左侧自动插入预览效果：

也可以将结果添加到新的sheet中：

下一步，我们就可以对这些情绪分类和主题分类进行统计分析了

总结

使用copilot for Excel，不仅可以快速添加公式列，还可以直接调用Python进行高级数据分析；不仅可以处理数值类数据进行RFM、ABC复杂数据分析，还可以对文本类型进行词云分析和情绪判断统计，简直是数据分析师的效率神器。

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