人工智能通识应用基础课件 项目三：3.4趋势预测实践_第1页
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文档简介

项目三AI数据处理：WPS表格的智能分析之道项目概述项目知识要点知识能力目标学时数据处理与分析在数据驱动的时代至关重要。本项目以Excel为工具，探索其中AI数据处理功能。通过学习，你将掌握数据清洗、分析、可视化的AI操作方法，从海量数据中提取价值信息，生成洞察报告与预测结果。1.智能数据整理2.数据标准化处理3.智能分析工具4.趋势预测实践【技能要求】1.能够运用AI功能完成数据处理全流程2.能够运用AI功能生成专业分析报告3.能够运用AI功能完成专业分析预测。

【知识要求】1.了解ExcelAI数据处理原理2.掌握数据清洗的操作方法3.掌握数据分析的操作方法4.掌握数据可视化的操作方法。2项目实训任务一

智能填充整理杂乱销售数据任务二AI分析识别畅销产品与优势区域任务三

预测工作表生成季度销售趋势图任务四

自动生成含可视化图表的分析报告2项目知识要点与目标3.4趋势预测实践在规范、可靠的数据基础上，WPSAI趋势预测功能依托成熟算法模型，深度挖掘数据背后的隐藏规律与发展逻辑，精准识别增长、波动、周期等动态变化。相较于传统表格只能静态展示历史数据的短板，该功能可对业务规模、销量、成本、流量等关键指标进行前瞻性预测，给出量化的趋势判断与参考依据，把“事后统计”升级为“事前预判”，为业务规划、风险防控、经营决策提供科学、高效的数据支撑。本小节将从以下两个方面进行趋势预测实践：1.历史数据的AI趋势分析模型2.预测工作表的参数调整技巧

项目三AI数据处理：WPS表格的智能分析之道（1）模型选择点击“AI数据分析”，输入“基于历史销售额与月份构建线性趋势分析模型”，AI会自动拟合线性回归模型，如图所示；若数据呈周期性变化，输入“构建季节性趋势模型”，AI会考虑周期因素进行分析。基于历史数据构建趋势模型可把握数据变化规律：3.4趋势预测实践1.历史数据的AI趋势分析模型

项目三AI数据处理：WPS表格的智能分析之道（2）模型评估生成模型后，输入“评估趋势模型的拟合度”，AI会输出R²值及误差分析，判断模型可靠性，由于数据为随机生成的，与市场规律不匹配，因此可以看到模型拟合极差，如图所示3.4趋势预测实践项目二

AI文档处理：WPS的智能升级

项目三AI数据处理：WPS表格的智能分析之道（3）趋势解读输入“解读趋势模型的含义”，AI会生成分析文本，如图所示。3.4趋势预测实践项目二

AI文档处理：WPS的智能升级

项目三AI数据处理：WPS表格的智能分析之道2.预测工作表的参数调整技巧利用WPSAI的的AI数据分析功能可实现未来数据预测。确定预测数据类型、预测期数、趋势影响因素以及异常值处理，依照如下步骤即可得到完整预测指令及结果，如图37所示为销售分析预测结果。①打开AI数据分析：输入分析指令，依据历史数据得到AI预测数据；②调整预测周期：在指令界面，将“预测期数”调整为6（即预测后边年销售数据），“置信区间”设为95%（提高预测可信度）；③趋势影响因素：若需考虑外部因素（如促销活动），输入“将‘促销月份’作为影响因素

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