学习 Excel 生成式人工智能工具 (Chinese Edition)

第 10 章. 使用 Copilot进行数据 可视化和报表制作

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数据可视化和报表制作是数据分析工作流的最后阶段。您首先清理数据，然后进行分析，最后进入可视化阶段。然而，往往到了这一步，您的精力或时间已经耗尽。结果可能是一张仓促、杂乱的图表，无法充分体现之前付出的辛勤努力。

您投入了数小时清理和探索数据，但最终呈现的视觉效果却可能显得混乱或未完成。我完全理解。就我个人而言，可视化和报告制作是我在整个数据处理流程中最喜欢的环节。这是清晰度发挥作用的时刻。这是您让他人理解您所做的一切，并邀请他们参与其中的时刻。而这种清晰度能激发一种强大的力量：惊奇。

我记得孩子们第一次乘坐城市公交的情景。对我来说，这不过是家常便饭，毕竟我已乘坐过数千次。但对他们而言，这完全是一次探索之旅。他们睁大双眼凝视车窗外，仿佛整个世界都汇聚在那片玻璃之外。这种惊奇感，正是你希望在受众心中激发的。

你对数据了如指掌，因为它对你来说既熟悉，甚至有些寻常。但对受众而言，它却是全新的。他们就像我孩子在公交车上的样子，一切都是初次见识。你的任务是抓住他们的注意力，激发他们的好奇心，点燃那团让他们渴望了解更多的事物之火。

在本章中，我将向您展示如何使用 Copilot 快速高效地构建清晰且引人入胜的可视化图表和报告。 具体而言，我们将涵盖以下内容：

• 数据可视化

• 数据报告

但在深入探讨有趣的部分之前，让我们先介绍一下本章将使用的数据集。

数据集

在本章中，我们将使用数据集 ，该数据集与“外层空间年度发射物体数量”（）相关，由 Our World in Data 根据 CC BY 4.0 许可协议发布¹。您还可以从本书的 GitHub 仓库中下载包含该数据集的工作簿，路径为 10/space_objects.xlsx。该工作簿包含一个工作表，其中包含一个具有以下四个列的表格：

• 实体：地名

• 代码：ISO国家代码

• 年份：参考年份

• N：该年发射至外层空间的物体数量

图 10-1展示了该表格的快照。

图 10-1. space_objects.xlsx 工作簿中该表的快照

数据可视化

数据可视化是将原始数据转化为可视化呈现形式，从而更易于识别其中的模式、趋势和洞察。虽然表格和原始数字可能包含事实，但往往正是通过图表和可视化，我们才能发现其中隐藏的故事。 优秀的数据可视化旨在使数据清晰、有意义且可付诸行动。

在 Excel 中使用 Copilot 时，prompt 的构架方式将决定生成的图表质量。正如我在全书中多次强调的，正确的结构是将 prompt 视为一个由三个部分组成的故事：

背景

定义数据源。选择哪个表格、哪些列、哪些筛选条件？

要点

指定可视化类型及数据映射方式（例如，x 轴、y 轴、颜色类别）。

行动

添加用于优化结果的属性：标题、坐标轴标签、格式选项，或移除多余元素。

要了解如何在实践中应用这种结构，请参考space_objects.xlsx数据集。照例，我将由您自行决定哪种 Copilot 模式最符合您的目标：Agent Mode 用于修改工作表，Analysis Mode 用于在不更改数据的情况下进行计算，而标准聊天模式则适用于一般性问题或指导。 ...