AI自动生成Excel图表教程详解
IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《AI自动生成Excel图表教程》,聊聊,我们一起来看看吧!
可借助AI技术实现Excel数据可视化图表的自动化生成,具体包括:一、Excel内置“洞察”功能;二、Power BI Desktop的AI视觉对象;三、Python脚本调用AutoViz等库;四、WPS AI插件自然语言指令;五、Tableau Prep Conductor企业级流水线。

如果您希望快速将Excel中的数据转化为可视化图表,而无需手动操作图表工具,则可以借助AI技术实现自动化生成。以下是实现AI自动生成Excel图表的具体方法:
一、使用Microsoft Excel内置的“洞察”功能
Excel 365及Excel 2021版本集成了基于AI的数据洞察引擎,可自动识别数据模式并推荐适配图表类型。该功能无需额外安装插件,直接在数据选中状态下触发。
1、打开Excel文件,选中包含数值与标签的连续数据区域(如A1:C10)。
2、在“数据”选项卡中点击“分析数据”按钮(图标为放大镜加图表)。
3、等待右侧“数据分析窗格”加载完成,系统将自动列出多个AI生成的图表建议,包括柱状图、折线图、散点图等。
4、点击任意建议图表下方的“插入图表”按钮,即可一键插入至工作表。
二、通过Power BI Desktop连接Excel并启用AI视觉对象
Power BI Desktop提供原生AI驱动的视觉对象,支持对导入的Excel数据自动推荐并生成动态图表,尤其适用于多维数据聚合分析。
1、启动Power BI Desktop,点击“获取数据”→“Excel”,选择目标工作簿并加载数据表。
2、在“报表视图”中,从“可视化”窗格拖入“AI视觉对象”(图标为蓝色大脑)。
3、将字段拖入“分析”区域,例如将“销售金额”放入“值”,“月份”放入“类别”,系统将实时生成预测趋势线或异常点标注图表。
4、右键点击已生成的AI视觉对象,选择“优化视觉对象”,触发AI重新评估并替换为更匹配的图表形式。
三、调用Python + Pandas + Plotly AI图表生成脚本
通过轻量级Python脚本结合预训练的图表推荐模型(如AutoViz或Lux),可在本地环境对Excel文件执行全自动可视化分析,输出交互式HTML图表。
1、在命令行中运行pip install pandas plotly autoviz openpyxl安装必要库。
2、新建Python脚本,输入以下核心代码:
import pandas as pd
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class
df = pd.read_excel("data.xlsx")
AV = AutoViz_Class()
AV.AutoViz("data.xlsx", dfte=df)
3、运行脚本后,系统将自动生成多个HTML格式图表文件,包含相关性热力图、分布直方图、分类对比箱线图等。
4、双击打开生成的“AV_*.html”文件,在浏览器中查看并交互操作所有AI推荐图表。
四、使用WPS AI插件一键生成图表
WPS Office 2024版集成WPS AI引擎,支持在表格界面中以自然语言指令驱动图表创建,适合非技术人员快速响应业务需求。
1、打开WPS表格,选中目标数据区域。
2、点击顶部菜单栏的“WPS AI”按钮,输入指令如:“生成2023年各季度销售额对比柱状图,并标出最高值”。
3、等待AI解析语义并调用图表引擎,约3秒后弹出预览图表窗口。
4、点击“插入到当前sheet”,图表即嵌入表格指定位置,同时保留原始数据联动关系。
五、接入Tableau Prep Conductor配置AI驱动的自动化仪表板流水线
针对企业级批量处理场景,Tableau Prep Conductor可编排Excel数据清洗与AI图表生成任务流,支持定时触发与邮件分发。
1、在Tableau Prep Builder中导入Excel数据源,完成字段类型校验与缺失值填充。
2、添加“输出”步骤,选择“发布到Tableau Server”,勾选“启用AI增强型摘要”选项。
3、在Tableau Server端打开对应数据源页面,点击“探索数据”→“AI Insights”,系统自动运行NLP模型识别关键指标并生成三类默认图表组合(趋势、构成、对比)。
4、点击任一图表右上角的“⋯”菜单,选择“设为仪表板默认视图”,后续刷新即同步更新图表内容。
到这里,我们也就讲完了《AI自动生成Excel图表教程详解》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!
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