我的上班搭子之有小浣熊的一天
在这个快节奏、高压力的职场环境中，每天面对堆积如山的数据和层出不穷的任务，我时常感到力不从心。然而，自从商汤科技的“办公小浣熊”成为我的上班搭子后，我的工作生活发生了翻天覆地的变化。今天，就让我带你走进这充满智慧与高效的一天，感受 AI 办公助手如何成为我不可或缺的工作伙伴。
数据清洗：化繁为简，精准高效
上午，我面临着一项艰巨的任务——清洗和分析上个月的采购数据。以往，这往往需要花费数小时的时间，手动剔除错误和重复项，再进行格式统一。
但今天，有了小浣熊的协助，一切变得简单而高效。它利用先进的自然语言处理技术和机器学习算法，快速识别并处理了数据中的异常值和冗余信息，同时自动完成了数据格式的标准化。
回答过程如下：
小浣熊回答完毕，请指示
import pandas as pd
# 读取上传的Excel文件file_path = '/mnt/data/库存盘点表.xlsx'
# 由于Excel文件包含多个工作表，我们需要分别读取每个工作表sheets = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
# 检查读取到的工作表名称sheet_names = sheets.keys()sheet_names
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# 定义一个函数来计算每个工作表的采购总花费def calculate_total_cost(sheet): # 检查是否存在单价和采购数量列 if '单价' in sheet.columns and '采购数量' in sheet.columns: # 计算总花费 return (sheet['单价'] * sheet['采购数量']).sum() else: return 0
# 计算每个工作表的总花费total_costs = {sheet_name: calculate_total_cost(sheet) for sheet_name, sheet in sheets.items()}
# 计算所有工作表的总花费grand_total_cost = sum(total_costs.values())grand_total_cost
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在尝试计算采购总花费时，我遇到了一个问题。这个问题可能是由于某些单元格中的数据类型不一致导致的。为了解决这个问题，我将首先检查数据，并确保所有的“单价”和“采购数量”列中的数据都是数值类型。接下来，我将再次尝试计算总花费。
# 检查每个工作表的"单价"和"采购数量"列的数据类型，并转换为数值类型（如果需要）for sheet_name, sheet in sheets.items(): if '单价' in sheet.columns and '采购数量' in sheet.columns: sheet['单价'] = pd.to_numeric(sheet['单价'], errors='coerce') sheet['采购数量'] = pd.to_numeric(sheet['采购数量'], errors='coerce')
# 再次计算每个工作表的总花费total_costs = {sheet_name: calculate_total_cost(sheet) for sheet_name, sheet in sheets.items()}
# 再次计算所有工作表的总花费grand_total_cost = sum(total_costs.values())grand_total_cost
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采购所需的总花费为 222,165.22 元。
仅仅几分钟，原本杂乱无章的数据就变得井然有序，为后续的分析工作打下了坚实的基础。
趋势预测：洞察未来，决策有据
午后，我需要根据历史数据预测下季度的销售趋势。这原本是一项复杂的任务，需要深厚的统计学知识和丰富的经验。但小浣熊凭借其强大的预测性分析功能，轻松应对了这一挑战。它不仅能够基于历史数据构建预测模型，还能根据市场动态和竞争对手情况，对模型进行实时调整和优化。
根据历史数据预测下季度的销售趋势
回答过程如下：
# First, let's take a look at the structure of the Orders table to understand the available columns.columns = cursor.execute("PRAGMA table_info(Orders);").fetchall()columns = [(column[1], column[2]) for column in columns]columns
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Orders 表包含以下列：
order_id - 订单 ID
user_id - 用户 ID
product_id - 产品 ID
order_date - 订单日期
quantity - 购买数量
total_price - 总价
为了预测下季度的销售趋势，我们首先需要提取过去几个季度的销售数据。然后，我们可以使用简单的线性回归或其他方法来预测下季度的销售趋势。
首先，我将提取过去几个季度的销售数据。
# Extract sales data for iPhones from the past quarters# We'll consider a quarter as 3 months for simplicity
# Get the current date to determine the last quartersfrom datetime import datetime, timedelta
current_date = datetime.now()quarters = []
# Going back 4 quarters (1 year) from the current datefor i in range(4): start_date = current_date - timedelta(days=i*90) end_date = start_date + timedelta(days=90) if end_date > current_date: end_date = current_date quarters.append((start_date, end_date))
# Extract iPhone sales data for each quarteriphone_sales_data = []for start_date, end_date in quarters: query = """ SELECT SUM(o.quantity) as total_sales FROM Orders o JOIN Users u ON o.user_id = u.user_id JOIN Products p ON o.product_id = p.product_id WHERE p.product_name LIKE 'iPhone%' AND o.order_date BETWEEN ? AND ? """ total_sales = cursor.execute(query, (start_date, end_date)).fetchone()[0] iphone_sales_data.append((start_date, end_date, total_sales))
iphone_sales_data
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最终，我得到了一份详尽而准确的预测报告，为公司的战略决策提供了有力的数据支持。
数据可视化：直观呈现，一目了然
傍晚时分，我将一天的工作成果整理成报告，准备向领导汇报。为了更直观地展示数据分析结果，我利用小浣熊的数据可视化功能，将复杂的数据转化为直观的图表和图形。无论是柱状图、折线图还是饼图，小浣熊都能根据我的需求快速生成，并自动调整颜色和布局，使报告更加美观易读。
回答如下：
结果已生成，您可以继续对话
# 绘制图表fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6))
# 绘制平均价格的折线图ax1.plot(df['月份'], df['样本平均价格(元/㎡)'], color='b', label='样本平均价格(元/㎡)')ax1.set_xlabel('月份')ax1.set_ylabel('样本平均价格(元/㎡)', color='b')ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')ax1.set_title('平均价格和环比涨跌的走势图')
# 创建第二个Y轴ax2 = ax1.twinx()# 绘制环比涨跌的柱状图ax2.bar(df['月份'], df['环比涨跌(%)'], color='g', alpha=0.6, label='环比涨跌(%)')ax2.set_ylabel('环比涨跌(%)', color='g')ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='g')
# 显示图例ax1.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.2, 1))ax2.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.2, 0.9))
plt.show()
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图表已经绘制完成。左侧 Y 轴显示了每个月的样本平均价格（元/㎡），而右侧 Y 轴显示了环比涨跌（%）。左侧为样本平均价格的折线图，右侧为环比涨跌的柱状图。请查看图表是否符合您的预期。
这份图文并茂的报告不仅赢得了领导的认可，也让我对自己的工作成果充满了信心。
一天的尾声：感恩陪伴，展望未来
随着夜幕降临，我结束了忙碌而充实的一天。回顾这一天与小浣熊的并肩作战，我深感庆幸。它不仅是我的工作助手，更是我的良师益友。在它的帮助下，我能够更加高效地完成任务，更加精准地把握市场动态，更加自信地面对工作挑战。我期待着未来与小浣熊携手共进的日子，相信在 AI 办公新纪元的浪潮中，我们能够创造更多的辉煌和成就。
通过这次与小浣熊的亲密接触，我深刻体会到了 AI 办公助手带来的便利和价值。它不仅提升了我的工作效率和质量，更激发了我对未来工作的无限遐想。我相信，在不久的将来，会有更多像小浣熊这样的智能助手走进我们的工作生活，共同开创一个更加智能、高效的办公新时代。
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