一、研究背景

 

在当今数字化信息爆炸的时代，数据处理与可视化分析已成为众多领域研究和决策的关键环节。随着数据量的急剧增长和数据维度的不断丰富，传统的数据可视化工具在应对复杂数据时逐渐显露出局限性。Excel作为广泛应用的电子表格软件，虽具备一定的数据处理和图表制作功能，但对于复杂图表的绘制，如基于Python绘图库实现的炫酷图表，其原生能力仍难以满足日益增长的专业需求。

 

与此同时，人工智能技术迅猛发展，其中以大语言模型为代表的AI技术展现出强大的文本处理和知识推理能力。DeepSeek作为先进的大语言模型之一，拥有卓越的自然语言理解和代码生成能力，为解决数据可视化难题提供了新的可能。WPS作为一款功能丰富的办公软件，其Excel组件内置了PY脚本编译器，为在Excel环境中引入Python强大的数据处理和绘图能力搭建了桥梁。这一融合趋势为数据可视化领域带来了新的机遇，有望突破传统工具的瓶颈，提升数据可视化的效率和质量。

 

二、研究冲突

 

尽管Excel在数据处理方面应用广泛，但其自带的图表类型和功能在处理复杂数据关系时存在明显不足。传统Excel图表往往只能呈现简单的数据趋势，难以直观展现多变量之间的复杂关联，无法满足科研、商业分析等领域对数据深度洞察的需求。而Python中的绘图库，如Matplotlib、Seaborn、pyecharts等，能够创建出高度定制化、信息丰富的复杂图表，但使用这些库通常需要专业的编程知识和繁琐的环境配置。对于大量非编程专业的数据处理人员而言，掌握这些技能并搭建复杂的Python绘图环境门槛过高，导致他们在面对复杂数据可视化任务时，常常陷入技术困境，无法高效地将数据转化为有价值的可视化成果。

 

三、研究疑问

 

如何借助先进的AI技术，突破传统Excel图表绘制的局限，实现高效、专业的复杂图表制作，同时降低技术门槛，使广大数据处理人员能够轻松驾驭？

 

四、DeepSeek与WPS Excel结合的技术原理

 

4.1 DeepSeek的功能特性

 

DeepSeek基于深度学习算法构建，具备强大的自然语言处理能力。它能够理解用户以自然语言提出的复杂需求，通过对大量文本数据的学习，准确解析用户意图，并依据所学知识生成相应的代码或解决方案。在图表绘制场景中，DeepSeek可以根据用户对图表类型、数据字段关系、图表样式等方面的描述，利用其对多种Python绘图库的理解，生成符合要求的Python代码。这种能力使得非编程专业人员能够以自然语言与系统交互，绕过复杂的编程语法学习，快速获得实现特定图表绘制的代码。

 

4.2 WPS Excel的PY脚本编译器机制

 

WPS Excel的PY脚本编译器是集成在Excel环境中的重要插件，它为在Excel中运行Python代码提供了便利的平台。该编译器内置了丰富的Python库，涵盖了数据处理、绘图等多个领域常用的库，如用于数据读取和处理的pandas库，以及用于绘图的Seaborn库等。这意味着用户无需在本地系统中单独安装Python环境和相关库，避免了复杂的安装和配置过程。通过在WPS Excel的在线文档中使用PY脚本编译器，用户可以直接在熟悉的Excel界面内编写、运行Python代码，实现对Excel数据的深度处理和可视化操作，极大地提高了工作效率和便捷性。

 

4.3 二者结合的工作流程

 

当用户需要绘制复杂图表时，首先在WPS Excel中打开包含数据的在线文档。接着，利用PY脚本编译器新建脚本，进入Python代码编写界面。此时，用户通过自然语言向DeepSeek提出图表绘制需求，例如描述所需图表的类型（如散点气泡图）、涉及的数据字段（如“horsepower”列与“weight”列作为坐标，“origin”列作为分类标签）以及其他个性化要求（如颜色 palette、图表标题等）。DeepSeek接收请求后，依据其对自然语言和Python绘图库的理解，生成相应的Python代码。用户将生成的代码复制到WPS Excel的PY脚本编译器中，编译器会根据代码对Excel中的数据进行处理和绘图。在这个过程中，编译器会调用内置的Python库，将Excel数据转换为适合绘图的数据结构，然后利用绘图库绘制出图表。若生成的图表不符合预期，用户可再次向DeepSeek提出修改需求，DeepSeek会根据新的需求调整代码，用户重新运行代码，直至获得满意的图表，从而实现了从数据到可视化图表的高效转化。

 

五、案例分析：绘制汽车数据散点气泡图

 

5.1 数据准备

 

本研究选取了包含汽车多方面数据的数据集“mpg.csv”，该数据集涵盖了汽车的多个属性，如“cylinders”（气缸数）、“displacement”（排量）、“horsepower”（马力）、“weight”（重量）、“acceleration”（加速度）、“model_year”（车型年份）以及“origin”（产地）等。这些数据为深入分析汽车性能与属性之间的关系提供了丰富的信息。在WPS Excel中，通过将该数据集上传至在线文档，为后续的图表绘制准备好数据基础。这一过程确保了数据能够被WPS Excel的PY脚本编译器顺利读取和处理，为基于数据的可视化分析奠定了坚实的基础。

 

5.2 利用DeepSeek生成代码

 

在明确需要绘制不同产地的汽车重量与马力之间的散点气泡图后，用户向DeepSeek提出精确的绘图需求：“制作表格中horsepower列与weight列的气泡图，标签分类为origin列，使用Seaborn库绘图，并能在wps中的excel中进行脚本运行”。DeepSeek基于其强大的自然语言理解和代码生成能力，迅速返回相应的Python代码。生成的代码首先使用pandas库读取Excel文件中的数据，然后利用Seaborn库的 scatterplot 函数绘制散点气泡图，同时设置了图表的标题、坐标轴标签以及图例等元素，以确保图表具备良好的可读性和可视化效果。这一代码生成过程充分展示了DeepSeek在理解复杂绘图需求并转化为可执行代码方面的高效性和准确性。

 

5.3 在WPS Excel中运行代码与优化图表

 

将DeepSeek生成的代码复制到WPS Excel的PY脚本编译器中后，由于代码默认从外部调用Excel文件，而实际操作是在Excel内部进行，因此需要对代码进行适当修改。通过使用WPS Excel提供的“操作表格区域”功能，用户能够轻松选取所需的数据区域，使代码能够正确读取Excel中的数据。在运行代码后，成功绘制出散点气泡图。但此时图表可能存在一些与预期不符的地方，例如图表尺寸、气泡大小以及数据显示等问题。用户可以根据实际需求进一步优化图表，通过调整 figure 函数中的 figsize 参数来改变图表尺寸，使其在展示数据时更加清晰；同时，根据原始需求对代码中与气泡大小、颜色等相关的参数进行调整，确保图表准确呈现数据特征。经过多次优化调整，最终得到了符合研究需求、能够清晰展示汽车重量与马力关系以及不同产地分布情况的高质量散点气泡图，充分体现了DeepSeek与WPS Excel结合在图表绘制过程中的灵活性和可定制性。

 

六、DeepSeek+WPS Excel的优势剖析

 

6.1 环境搭建与使用便捷性

 

传统使用Python进行数据处理和图表绘制时，用户需要在本地计算机上安装Python解释器，这一过程涉及选择合适的Python版本、配置系统环境变量等操作，对于非专业技术人员来说具有一定难度。安装完成后，还需使用Pip工具安装大量的Python库，如绘图所需的Matplotlib、Seaborn等库，以及数据处理常用的pandas库等。在安装过程中，可能会遇到版本兼容性问题、依赖库缺失等错误，进一步增加了使用门槛。而DeepSeek与WPS Excel的结合，使得用户无需进行上述复杂的安装和配置工作。WPS Excel的PY脚本编译器内置了丰富的常用Python库，用户直接在Excel界面内即可编写和运行Python代码，避免了陷入繁琐的环境搭建困境，显著提升了使用的便捷性，为广大数据处理人员节省了大量时间和精力。

 

6.2 数据交互与可视化集成

 

在传统的数据可视化工作流程中，使用外部Python环境处理数据后生成的图表，往往需要经过复杂的导出和导入操作才能与原始数据关联展示。这不仅增加了工作步骤，还容易在数据传输过程中出现数据丢失或格式错误等问题。而在DeepSeek+WPS Excel的模式下，数据处理和图表绘制均在同一Excel环境内完成。PY编译器提供了直观的数据选择窗口，用户可以方便地选取所需的数据列进行绘图，实现了数据与图表的紧密集成。绘制完成的图表能够直接插入到Excel工作表中，与原始数据相邻展示，方便用户随时根据数据变化对图表进行修改和更新，极大地提高了数据可视化的效率和数据交互的便利性，为数据分析工作提供了更加流畅的操作体验。

 

6.3 降低编程门槛与提高绘图效率

 

对于缺乏编程基础的数据处理人员而言，使用Python绘图库绘制复杂图表是一项极具挑战性的任务。Python编程语言的语法规则、绘图库的函数使用方法以及数据处理逻辑等都需要花费大量时间学习和掌握。而借助DeepSeek的自然语言处理能力，用户只需以自然语言描述图表绘制需求，DeepSeek就能生成相应的Python代码。即使在代码运行过程中出现问题，用户也可以通过与DeepSeek进一步交互，获取修改建议和解决方案。这种方式使得零基础的用户也能够快速上手复杂图表的绘制，大大降低了编程门槛。同时，相较于手动编写代码，利用DeepSeek生成代码并在WPS Excel中运行，能够显著提高绘图效率，使数据处理人员能够在短时间内完成从数据到可视化图表的转化，满足了实际工作中对高效数据可视化的迫切需求。

 

七、应用拓展与实践展望

 

7.1 多领域应用潜力

 

DeepSeek+WPS Excel的图表绘制模式在众多领域具有广泛的应用潜力。在科研领域，研究人员常常需要处理大量实验数据，并通过可视化图表展示研究成果。例如在生物学实验中，涉及基因表达数据、生物样本特征数据等多维度数据，利用该模式可以快速绘制复杂的散点图、热图等，直观呈现数据之间的相关性和变化趋势，助力科研人员深入分析实验结果。在商业分析领域，企业需要对市场销售数据、客户行为数据等进行可视化分析，以制定精准的营销策略。通过绘制柱状图、折线图、饼图等多种图表，结合DeepSeek的智能分析能力，可以从海量数据中挖掘有价值的信息，为企业决策提供有力支持。在教育领域，教师可以利用这一工具将教学数据进行可视化，如学生成绩分布、学习进度跟踪等，帮助学生更好地理解学习情况，也为教学评估提供直观依据。

 

7.2 与新兴技术融合的趋势

 

随着科技的不断发展，DeepSeek+WPS Excel的图表绘制技术有望与更多新兴技术深度融合。与大数据技术结合，能够处理和可视化海量数据，通过分布式计算和数据挖掘算法，实现对大规模数据集的高效分析和可视化呈现。在物联网领域，设备产生的实时数据可以通过与该技术的集成，实现数据的实时采集、处理和可视化监控，帮助企业及时掌握设备运行状态，进行故障预警和维护。此外，与虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术融合，能够创造出沉浸式的数据可视化体验，使数据以更加直观、立体的方式呈现给用户，为数据探索和分析带来全新的视角和交互方式。

 

7.3 面临的挑战与应对策略

 

尽管DeepSeek+WPS Excel的图表绘制技术具有诸多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战。数据安全问题是其中的关键，随着数据敏感性的增加，如何确保在数据处理和图表绘制过程中数据的安全性和隐私性至关重要。对此，WPS可以进一步加强数据加密技术，对用户数据进行严格的访问控制和权限管理，防止数据泄露。技术兼容性也是一个需要关注的问题，随着软件版本的更新和新功能的推出，可能会出现DeepSeek与WPS Excel之间的兼容性问题。这就要求开发者持续进行技术优化和适配，及时解决兼容性故障，确保系统的稳定运行。同时，用户培训也是不容忽视的环节，为了让更多用户充分发挥该技术的优势，需要提供全面、系统的培训课程和技术支持，帮助用户掌握操作技巧和解决常见问题，提高用户的使用体验和工作效率。

 

综上所述，DeepSeek与WPS Excel的结合为数据可视化领域带来了创新的解决方案，通过深度剖析其技术原理、案例应用、优势特点以及未来发展趋势，不难发现这一技术在提升数据处理效率、降低技术门槛、拓展应用领域等方面具有巨大潜力。尽管面临一些挑战，但通过合理的应对策略，有望推动其在更多领域的广泛应用，为数据可视化研究和实践带来新的突破和发展机遇。在未来的研究和实践中，持续关注技术的发展动态，不断探索其新的应用场景和优化方向，将为数据驱动的决策和创新提供更加有力的支持。