《人工智能技术应用（第二版）》课件 项目四 任务三 处理表格

任务三

处理表格创设情境小李在一家贸易公司的市场部工作,主要负责统计各区域的销售数据,并根据数据制作销售报表和分析图表,为公司销售策略的制定提供依据。然而，面对海量的数据，传统的电子表格处理方式效率低下,且容易出错。小李尝试使用了WPSAI工具,轻松地完成了数据的整理、分析和图表制作，高效地完成了任务。本任务将学习使用生成式人工智能处理电子表格。活动目标1.了解使用WPSAI对表格进行数据处理的基本操作步骤。2.掌握使用WPSAI进行数据分析及图表制作的方法与技巧。3.体会AI给学习、生活和工作带来的便捷性。活动准备了解WPSAI处理表格的基本原理：WPSAI运用先进的机器学习和深度学习算法,能够快速识别表格中的关键信息,并根据用户的需求对数据进行多维度的分析和处理;通过自然语言交互,用户可以轻松地提出问题或下达指令,WPSAI会根据指令自动执行相应的操作,实现自动化的数据处理和智能化的决策支持。WPSAI智能处理表格数据的过程中，可以实现智能填充数据、排序和筛选数、对数据进行分类汇总、清洗数据和智能生成图表等功能。活动准备认识创作平台：WPSAI电子表格提供了丰富的智能化功能,使用时只需打开电子表格,在窗口右上方单击“WPSAI”功能选项卡就能开启智能办公之旅了。活动展开-处理表格参照教材中“活动展开”，尝试操作。1.设计表格活动展开-处理表格参照教材中“活动展开”，尝试操作。2.数据处理AI条件格式活动展开-处理表格参照教材中“活动展开”，尝试操作。2.数据处理AI写公式应用提升——设计表格AI快速问答WPSAI数据问答功能强大、操作简单，无需复杂公式和代码，只需用日常语言提问，通过简单对话，即可快速进行数据检查、数据洞察、预测分析、关联性分析等。应用提升——设计表格AI批量生成WPSAI的批量生成功能主要用于处理庞大的数据集。它能够迅速且精确地从文档中提取关键数据，并高效地处理文字和表格信息；自动依据预设规则或算法对数据进行分类，使数据条理化；支持一键批量翻译，适用于多语言文档的处理。应用提升——数据处理AI多条件计算WPSAI能够利用公式编写来实现多重条件的计算，用户只需用自然语言描述计算需求，系统便能迅速理解并智能地识别数据列和条件逻辑关系，自动选择恰当的函数和运算符，迅速理解并生成精确的公式。应用提升——数据处理AI数据分析WPSAI具备自动生成图表的能力，能够实现数据的可视化表达，增强数据呈现的活力。通过智能识别数据特征和内在逻辑，根据数据类型自动推荐合适的图表形式，例如使用柱状图来展现对比、折线图来呈现趋势等。用户只需进行简单的操作或输入需求描述，便能迅速生成精美的图表。理论拓展——大语言模型工作原理大语言模型（LLM）本质是基于海量文本训练的深度学习系统，核心任务是通过前文内容预测下一个最可能出现的词，这种机制被称为“自回归生成”。就像一位博览群书的学生，写作文时不必死记硬背，而是能根据上下文自然续写内容。模型不会“理解”语言，却能通过学习人类语言的统计规律，生成流畅连贯的表达。大语言模型的运行可分为“输入处理→核心计算→输出生成”三个关键步骤，如图5-3-14所示。整个过程类似“语言翻译官”的工作：先拆解输入，再理解语境，最后生成结果。理论拓展——Transformer架构Transformer架构由Google于2017年在《AttentionIsAllYouNeed》中提出，其突破传统循环神经网络的序列依赖限制，核心源于注意力机制与编码器-解码器架构的