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一、共学课程来源

Datawhale通过开源学习模式，助力AI学习者与知识连接，与人连接，与场景连接，推动AI人才培养。
「AI+办公」的课程地址为：http://www.datawhale.cn/learn/summary/104
感谢课程负责人红星老师、各位优秀的助教及各位一起学习进步的大佬儿们！

思考

AI发展速度之快，不学习感觉跟不上时代，AI逐渐渗透在我们生活和工作中。学习资料相信大家一抓一大把，但真正学起来，真正利用起来的有多少呢？我也一样，收藏99+，总觉得收藏=学了，但…
现在学也不晚啦！被小伙伴安利了这个宝藏开源学习平台Datawhale，通过组队来互相监督学习，共同进步！有不足指出，还望大家指点～ 让AI为我们打工，我们即刻「下班！」
本次共学旅途暂时告一段落，激动又不舍，学到了很多实用办公小技巧，结识到了很多有意思的小伙伴儿，与各位大佬共同学习进步，是我的荣幸！再次感谢红星老师和各位助教的辛勤付出～

二、题目1

结合这次组队学习课程内容，想一下自己生活中/工作中有哪些场景/问题，可以用到这次的文本大模型/处理表格的AI工具/自动设计PPT的AI工具，尝试使用AI工具进行探索和解决，并对比AI方法和传统方法的效果差异，用PPT来完成一次成果展示和汇报。
回答：
本次组队学习，都是非常实用的，比如：

• 提示词的学习：【角色+背景+输出要求】，让AI更懂我们的需求；
• AI+表格处理：帮我们提供分析思路和协助分析复杂的数据；
• AI+PPT制作：能半自动化帮我们写PPT，给我们打工人送赛博血包。

三、题目2

分析一份电商销售数据，分别从人货场的角度来给出结论。

回答：

文件拆分

用小浣熊作为AI辅助工具（https://xiaohuanxiong.com/office）

由于本文件超出20M，无法上传。

使用python脚本将该文件进行拆分，此处拆分为3份。（让AI协助写脚本即可，如：我想把一份xlsx文件均匀拆分成3份，3份文件均要有表头，帮我写一份python脚本。）

import pandas as pd
import math
import osdef split_excel_with_headers(input_file, num_parts=3):"""拆分Excel文件为多个带表头的子文件:param input_file: 输入文件路径:param num_parts: 需要拆分的份数"""try:# 读取整个文件（适合小于1GB的文件）df = pd.read_excel(input_file)# 基础校验if len(df) < 1:print("错误：文件没有可拆分的数据行")return# 准备拆分参数total_rows = len(df)base_name = os.path.splitext(os.path.basename(input_file))[0]output_dir = os.path.dirname(input_file)header = df.iloc[0:1]  # 提取表头data = df.iloc[1:]     # 数据部分（排除表头）# 计算实际需要拆分的数据行数rows_per_part = math.ceil(len(data) / num_parts)# 执行拆分for i in range(num_parts):start = i * rows_per_partend = start + rows_per_partchunk = pd.concat([header,  # 添加表头data.iloc[start:end].reset_index(drop=True)])# 生成输出路径output_path = os.path.join(output_dir, f"{base_name}_part{i+1}.xlsx")# 保存文件（使用openpyxl引擎）chunk.to_excel(output_path,index=False,engine='openpyxl')print(f"成功拆分为{num_parts}个文件")except FileNotFoundError:print(f"错误：文件不存在 - {input_file}")except Exception as e:print(f"发生未知错误：{str(e)}")if __name__ == "__main__":# 配置参数input_file = "电商数据源.xlsx"  # 修改为实际文件路径split_excel_with_headers(input_file, num_parts=3)

同时选中3个拆分完的数据源上传到小浣熊。

确定提示词

角色：数据分析师；
背景：需要分析电商数据源，分析的时候要把这三份合在一起分析；
输出要求：把这份数据分别从人货场的角度来给出结论。

分析结论

1. 人（消费者分析）
   用户分布：
   数据表明，25-34岁的用户是主要消费群体，占总用户的40%以上。女性用户的购买频率略高于男性用户。海南、广东等地区的用户较为活跃。
   购买力分析：
   高消费能力的用户主要集中在一线城市，如北京、上海、广东等地。这些用户倾向于购买高价电子产品，如智能手机和笔记本电脑。
   复购率：
   约30%的用户有复购行为，其中品牌忠诚度较高的用户更倾向于重复购买同一品牌的产品，如Apple和Samsung。

2. 货（产品分析）
   热销产品：
   电子产品（如智能手机、平板电脑）和家用电器是最受欢迎的类别，其中Apple和Samsung的品牌产品销量最高。
   价格策略：
   中高端产品（价格在200-600美元之间）最受欢迎，低价产品（低于100美元）也有一定市场，但利润率较低。高端产品（超过1000美元）的销量较少，但对品牌忠诚度高的用户有较强吸引力。
   库存管理：
   建议增加对热销电子产品的库存，同时减少对低销量、高库存产品的采购，优化库存周转率。

3. 场（场景与渠道分析）
   销售渠道：
   一线城市的销售额占比最高，尤其是在电子产品和高端家电的销售上表现突出。二三线城市的增长潜力较大，特别是在日常消费品和低价电子产品方面。
   促销效果：
   数据显示，在大型促销活动期间（如黑色星期五、双十一），销售额有显著提升，尤其是折扣力度大的产品销量激增。建议继续加大促销力度，并结合用户偏好进行精准营销。
   用户场景：
   节假日和特定时间段（如晚上8点至10点）是用户购买的高峰期，建议在这些时段加强营销推广和库存准备。

综合建议：

• 个性化推荐： 基于用户的年龄、性别、地区和历史购买行为，提供个性化的产品推荐，提高转化率。
• 品牌合作： 与热销品牌的深度合作，推出独家产品或限定款，以吸引更多忠实用户。
• 区域扩展： 考虑在二三线城市加大市场推广力度，尤其是针对年轻用户的营销，以抓住潜在的高增长市场。

四、用AI画思维导图

案例：大学生涯的述职

提示词

此处使用Deepseek R1大模型为例

角色：你是一名国内985院校优秀的应届毕业大学生、校内优秀的“明日之星”候选人。

背景：你现在在参加“明日之星”评选大赛，需要进行论述和报告，大赛规模很大，标准很高。

在学习上，只拿了三次奖学金，专业排名前十，绩点4.2（满分5.0）。社会活动中，做过一次三下乡队员、一次农村支教教师、一次大学生军训带训教官。比赛方面，拿到过数据竞赛二等奖、羽毛球比赛单打冠军、排球院赛前三、合唱比赛全球赛银奖。

要求：你现在要写一份述职汇报的思维导图，要求条理清晰、逻辑合理、概述精要，思维导图只需要两个层级即可。思维导图按照Markdown的格式生成发给我。

生成结果

# 明日之星述职汇报## 一、学术素养
1. 持续学习能力  - 3次校级奖学金获得者  - 专业排名前10%（GPA 4.2/5.0）  - 数据科学竞赛全国二等奖  ## 二、实践历练
1. 基层服务经验  - 三下乡社会实践核心成员（乡村振兴项目）  - 山区支教教师（完成128课时教学）  
2. 军政素质培养  - 新生军训带训教官（带队120人）  - 校国旗护卫队骨干成员  ## 三、综合素质
1. 文体竞技实力  - 校羽毛球单打冠军（蝉联2届）  - 排球院际联赛前三强主力  
2. 艺术修养积淀  - 世界合唱比赛银奖（混声部领唱）  - 校庆主题曲创作组成员  ## 四、发展蓝图
1. 专业进阶规划  - 攻读人工智能硕士学位  - 筹建数据科学学生工作室  
2. 社会价值延伸  - 发起"科技支教"公益项目  - 打造退役军人技能培训平台  ## 五、参选宣言
1. 价值主张  - "用算法解构世界，用温度重构未来"  
2. 精神内核  - 军旅铸就的钢铁意志 × 人文滋养的赤子之心

本地新建一个文本文档，把生成的结果复制粘贴到内，并重命名为XX.md

导入Markdown文件

打开【思维导图】软件，此处以Xmind为例，点击【文件】，点击【导入】，选中【Markdown】。

生成思维导图

选择test.md文件，即可生成思维导图，可编辑内容，或点击【格式】可以更换配色、样式等内容。