在数字化浪潮席卷的当下，数据已然成为驱动决策的核心力量。无论是在竞争激烈的商业战场，还是严谨的学术研究领域，亦或是日常的工作汇报场景中，能够快速且精准地将繁杂的数据转化为直观、易懂的可视化图表，已经成为一项不可或缺的关键技能。它不仅能够帮助我们从海量的数据中迅速挖掘有价值的信息，还能让信息传递更加高效、准确，助力决策者做出明智的判断。然而，传统的数据处理与可视化流程，宛如一座错综复杂的迷宫，从数据收集、清洗、分析，再到最终的可视化展示，每个环节都需要耗费大量的时间与精力，对于非技术背景的用户而言，更是充满了挑战。

 

传统数据可视化的困境

 

在过去，数据处理和可视化的过程极为繁琐。以一个简单的销售数据统计为例，企业首先要从各个渠道收集数据，这些数据可能存在格式不统一、缺失值等问题，需要进行清洗和整理。之后，运用数据分析工具进行深入分析，找出数据背后的规律和趋势。最后，再借助专业的可视化软件，如Tableau、PowerBI等，将分析结果转化为图表。这个过程中，可能需要在多个软件之间切换，学习不同软件的操作方法，还得花费大量时间调整图表的样式和布局。

 

对于非技术出身的人员来说，学习这些专业工具的难度不容小觑。例如，想要掌握Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy）和可视化库（如Matplotlib、Seaborn），需要具备一定的编程基础，了解数据结构、语法规则等知识，这对于许多忙碌的职场人士和学生来说，无疑是一道难以跨越的门槛。

 

DeepSeek+Excel：数据可视化的创新解决方案

 

为了打破传统数据可视化的困境，一种创新的数据可视化方法应运而生，那就是将功能强大的DeepSeek与广受欢迎的Excel相结合。DeepSeek是一款拥有强大数据分析与处理能力的工具，它能够快速导入各类数据文件，无论是常见的Excel表格，还是复杂的PDF文档、文本文件等，都能轻松应对。借助其智能算法，DeepSeek可以对数据进行清洗、转换和分析，为后续的可视化工作奠定坚实基础。

 

而Excel作为办公领域的“明星”软件，几乎人人都有所接触，其操作相对简单，功能却十分强大。通过将DeepSeek处理后的数据与Excel结合，再利用Python可视化图表库 <代码开始>pyecharts-gallery<代码结束>，我们可以在短短一分钟内，将原始数据转化为令人惊艳的可视化图表。这些图表不仅样式精美，还具备丰富的交互功能，无论是用于商业报告、学术研究还是项目展示，都能让作品脱颖而出。

 

实战演示：制作一周气温变化图表

 

下面，我们通过一个具体的实例，来详细展示如何运用DeepSeek和Excel制作可视化图表。假设我们有一周的气温数据，需要制作一个图表来展示每天的最高气温和最低气温变化情况。

 

准备数据

 

首先，我们要明确自己的数据内容。这里的数据描述为：“周一到周日的气温已经记录下来。每天的最高气温分别是：周一15°C，周二12°C，周三18°C，周四9°C，周五5°C，周六19°C，周日10°C。每天的最低气温分别是：周一 -1°C，周二 -2°C，周三 -8°C，周四2°C，周五 -9°C，周六2°C，周日0°C。”

 

选择图表并获取代码

 

接下来，访问PyechartsGallery网站（https://gallery.pyecharts.org/#/README ）。这是一个Python可视化图表库，包含柱状图Bar、折线图Line、饼状图Pie等二十多种常见图表。由于我们要展示气温随时间的变化趋势，折线图是一个非常合适的选择。在网站中找到折线图的示例，查看其代码，并点击右上角的“点击复制”，把Python代码复制下来。假设我们复制的代码如下：

 

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

# 省略一堆代码  

.render("temperature_change_line_chart.html")

 

 

利用DeepSeek改造代码

 

将复制好的代码和数据描述准备好后，我们要用到DeepSeek的强大功能。文章作者提供了一个精心编写的“DeepSeek提示词”：

 

你现在是一名资深的数据分析师以及Python技术专家，我会给出一段数据描述，或上传一个数据文件，你需要分析这些内容，并且将其转化为有效的数据内容（标记为Data，下文需要使用），后面用于填充或替换我提供给你的Python代码（标记为Code，下文需要使用）中的模拟数据---一、图表来源1. 图表需要使用pyecharts-gallery这个Python图表库进行绘制2. Code绘制的图表必须是pyecharts-gallery能够提供的图表，否则不做任何操作，输出：Pyecharts不存在这种图表二、逻辑分析1. 需要分析Code是否符合Data需要展示的图表，如果符合直接改造Code，否则不做操作，输出：“你给出的数据与代码无法匹配，建议使用[推荐合适的图表，例如柱状图Bar、折线图Line等图表的名称(中文名+英文名)]，请你查看文档https://gallery.pyecharts.org/#/README，寻找适合的图表功能，再提供Python代码”2. Code改造完成之后，检查最新的Code是否包含“c = ”，如果包含则将其删除，否则不做操作，再检查最新的Code是否包含“.render("xxx")”，如果包含且“.render()”中存在"xxx"，将"xxx"移除，保留“.render()”这个形式---数据描述：[输入你的数据描述，如果上传数据文件，请把这段内容删除]Python代码：[输入从pyecharts-gallery文档中复制的图表绘制代码]请根据数据描述或上传的数据文件，以及附加要求，改造Python代码

 

 

将“DeepSeek提示词”中的“数据描述：”与“Python代码：”替换为我们准备好的数据描述和复制的代码，然后打开腾讯元宝（https://yuanbao.tencent.com/ ），输入改造后的提示词，点击发送。DeepSeek会对代码进行分析和改造，生成适合我们数据的Python代码。生成的代码大致如下：

 

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Line

week_name_list=["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"] 

high_temperature=[15, 12, 18, 9, 5,19,10]#替换为真实最高气温数据 

low_temperature=[-1, -2,-8, 2,-9, 2,0] #替换为真实最低气温数据

Line()

.add_xaxis (xaxis_data=week_name_list)

.add_yaxis(

    series_name="最高气温",

    y_axis=high_temperature,

    markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(

        data=[

            opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值"),

            opts.MarkPointItem(type_="min",name="最小值"),

        ]

    ),

    markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]

    ),

)

.add_yaxis(

    # 省略部分代码

  .render()

 

 

在Excel（以WPS为例）中运行代码生成图表

 

打开Excel或WPS，这里以WPS为例。新建一个“智能表格”，点击“效率”，找到“PY脚本”，点击“新建脚本”。将DeepSeek生成的代码粘贴到新建的脚本中，然后点击“运行”。运行完成后，图表就绘制好了。我们可以点击“插入至表格”，将图表直接插入到Excel表格中，方便与数据进行整合展示；也能点击“复制为图片”，将图表复制后粘贴到微信、PPT等其他地方，保存到相册中以备后用。而且，当我们鼠标移动到图表中时，还能触发一些交互效果，比如显示具体的数据点信息，让图表更加生动、直观。

 

多场景应用与优势

 

这种DeepSeek与Excel结合的方法，在多个领域都有着广泛的应用前景。

 

商业领域

 

对于市场营销经理来说，在分析季度销售数据时，他们可以快速将销售数据文件导入DeepSeek，进行清洗和分析，然后选择合适的图表（如柱状图对比不同产品的销售额，折线图展示销售额的变化趋势），通过上述流程，迅速制作出专业的可视化报告，为团队会议提供有力的数据支持，帮助团队更好地了解市场动态，制定营销策略。

 

学术研究领域

 

学生在处理实验数据时，往往需要花费大量时间处理和展示数据。借助这种方法，他们可以轻松地将实验数据转化为精美的图表，用于论文撰写和学术汇报。例如，在生物学实验中，用折线图展示生物生长曲线，用柱状图对比不同实验组的实验结果，让研究成果更加清晰地呈现出来。

 

自由职业者

 

自由职业者在为客户提供数据分析与可视化服务时，时间就是金钱。利用DeepSeek和Excel，他们能够快速响应客户需求，在短时间内制作出高质量的可视化图表，提高工作效率和客户满意度，增强自身的市场竞争力。

 

从优势方面来看，首先，它极大地提高了工作效率。以往需要花费数小时甚至数天的工作，现在仅需一分钟左右就能完成。其次，降低了数据可视化的门槛，即使没有专业的编程知识和复杂的软件操作经验，普通用户也能轻松上手。再者，生成的图表样式精美、交互性强，能够更好地展示数据背后的信息，提升信息传递的效果。

 

展望未来

 

随着人工智能和数据分析技术的不断发展，DeepSeek与Excel的结合只是数据可视化领域的一个新起点。未来，我们可以期待更多智能化、便捷化的工具和方法出现，进一步简化数据处理和可视化的流程。同时，数据可视化的应用场景也将更加广泛，不仅局限于现有的商业、学术等领域，还会在医疗、教育、环保等更多领域发挥重要作用。

 

希望通过本文的介绍，大家能够对DeepSeek与Excel结合制作可视化图表的方法有更深入的了解，并将其应用到实际工作和学习中。在数据可视化的世界里，不断探索和尝试，创造出更多令人惊艳的数据可视化作品。记得关注相关技术动态，持续学习，让自己在数据驱动的时代中保持竞争力。