DeepSeek与WPS的动态数据可视化图表构建

摘要

在数据驱动决策的时代，动态数据可视化对于信息的高效传递与分析至关重要。本文聚焦于利用DeepSeek和WPS实现近百种动态数据可视化图表的技术应用，详细阐述其操作流程、技术原理及潜在价值。通过深入剖析这一技术组合的应用场景与实践意义，为相关领域的专业人士提供全面且具有指导意义的参考，旨在推动数据可视化技术在不同行业的广泛应用与发展。

关键词

DeepSeek；WPS；动态数据可视化；PyeCharts；数据驱动决策

一、引言

随着信息技术的飞速发展，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中提取有价值的信息并以直观易懂的方式呈现，成为各领域面临的重要挑战。动态数据可视化作为一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为生动、交互式的图表，使数据洞察更加便捷高效。传统的数据可视化方法往往需要专业的编程技能和复杂的工具，限制了其在更广泛人群中的应用。而新兴的人工智能技术与办公软件的结合，为解决这一问题提供了新的途径。

DeepSeek作为先进的人工智能模型，具备强大的代码分析与生成能力；WPS作为广泛使用的办公软件，拥有丰富的功能和友好的用户界面。两者的结合为非专业编程人员提供了创建复杂动态数据可视化图表的可能。本文将详细介绍如何利用DeepSeek和WPS实现近百种动态数据可视化图表，探讨其在实际应用中的优势、局限性及未来发展趋势。

二、动态数据可视化的重要性

（一）数据洞察与决策支持

在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。动态数据可视化通过将数据以直观的图表形式呈现，能够帮助决策者快速捕捉数据中的关键信息、趋势和模式。例如，在市场分析中，动态折线图可以实时展示产品销售额随时间的变化趋势，帮助企业及时调整营销策略；在金融领域，交互式的金融图表能够让分析师更精准地分析股票价格走势，做出更明智的投资决策。

（二）信息有效传递

与静态数据图表相比，动态数据可视化具有更强的信息传递能力。它能够通过动画、交互等元素，吸引观众的注意力，使信息更加生动形象。在企业内部报告、学术研究展示等场景中，动态数据可视化图表能够更有效地传达复杂的信息，提高沟通效率。例如，在科研成果展示中，动态可视化图表可以直观地展示实验数据的变化过程，帮助同行更好地理解研究成果。

（三）多领域应用

动态数据可视化在众多领域都有广泛的应用。在医疗领域，它可以用于展示疾病传播趋势、患者生命体征变化等；在教育领域，可辅助教学过程，以直观的方式呈现抽象的概念和数据；在城市规划领域，能够展示城市交通流量、人口分布等动态信息，为城市管理提供决策支持。

三、DeepSeek与WPS技术概述

（一）DeepSeek模型架构与功能

DeepSeek是一种基于深度学习的人工智能模型，具有强大的自然语言处理和代码生成能力。它通过对大量文本和代码数据的学习，能够理解复杂的任务描述，并生成相应的代码。在数据可视化场景中，DeepSeek可以分析现有代码的结构，根据用户的需求对图表数据和样式进行修改，生成符合要求的可执行代码。

（二）WPS的功能特点

WPS是一款功能丰富的办公软件套件，涵盖文字处理、电子表格、演示文稿等多种功能。其中，WPS的智能表格功能为数据处理和分析提供了便利。通过"PY脚本"功能，用户可以在WPS中运行Python代码，实现更复杂的数据处理和可视化任务。这一功能使得WPS成为连接用户与Python编程的桥梁，降低了数据可视化的技术门槛。

四、基于DeepSeek与WPS的动态数据可视化图表实现流程

（一）图表选择与代码获取

PyeCharts图表库：PyeCharts是一个基于Python的数据可视化库，提供了丰富多样的图表类型，包括3D柱状图、箱形图、日历图等近百种图表。其官方网站（https://gallery.pyecharts.org/ ）展示了各种图表的示例代码和效果。用户可以根据自己的需求在该网站上选择合适的图表类型。
代码获取：进入PyeCharts网站后，点击右侧的"Get Started"按钮，进入图表样式选择页。在页面左侧选择所需的图表类型，右侧会显示相应的Python代码。这些代码是由PyeCharts库生成的，用于创建特定样式的图表。用户无需深入理解代码内容，直接点击右上角的复制按钮，将代码拷贝下来。

（二）WPS智能表格准备

新建智能表格：打开WPS软件，新建一个"智能表格"。在智能表格界面中，用户可以进行数据的输入和编辑。
进入PY脚本界面：点击表格界面中的"PY脚本"按钮，进入PY脚本编辑界面。在此界面中，用户可以新建脚本，为后续粘贴和运行代码做准备。

（三）DeepSeek代码修改

任务描述：将从PyeCharts网站获取的代码粘贴到DeepSeek的对话窗口中，并输入详细的任务描述。例如，要求DeepSeek将图表中的数据更改为特定领域（如家具分类）的内容，并明确修改的具体要求，如修改坐标轴标签、数据生成逻辑、可视化映射范围等。
参数设置：选择"深度思考（R1）"和"联网搜索"选项，以确保DeepSeek能够充分利用其学习能力和网络资源，生成高质量的代码。DeepSeek会根据用户的要求对代码进行分析和修改，生成符合新需求的可执行代码。

（四）代码粘贴与图表生成

代码粘贴：将DeepSeek生成的代码拷贝后，回到WPS智能表格的PY脚本编辑界面，粘贴到新建脚本的代码区域。
图表生成：点击"运行"按钮，WPS会执行Python代码，根据代码中的指令生成相应的动态数据可视化图表。用户可以在表格中查看生成的图表，并通过鼠标交互操作（如拖拽旋转视角）观察图表中的数据分布。

五、案例分析：以家具销售数据可视化为例

（一）需求分析

假设家具企业需要分析不同月份各品类家具的销售情况，以制定合理的生产和销售计划。传统的静态数据报表难以直观地展示数据的变化趋势和差异，因此需要创建动态数据可视化图表来满足这一需求。

（二）实现过程

代码获取：从PyeCharts网站选择3D柱状图示例代码，并拷贝到DeepSeek对话窗口。
任务描述：要求DeepSeek将图表的X轴改为家具品类（5个分类），Y轴改为月份（12个月）；使用嵌套循环生成12个月份×5个品类的组合数据，数值公式体现季节性影响（月份数值越大销量越高）和品类差异（不同品类基础销量不同）；调整可视化映射最大值为300以匹配新数据范围；保持数据格式为[品类索引,月份索引,销量]；最终生成图表展示不同月份各品类家具的销售情况对比。
代码生成与执行：DeepSeek生成修改后的代码，将其粘贴到WPS智能表格的PY脚本中并运行。生成的3D柱状图能够动态展示各月份不同品类家具的销售数据，用户可以通过交互操作更清晰地分析数据。

（三）效果评估

通过动态数据可视化图表，家具企业的管理层和销售团队能够更直观地了解各品类家具在不同月份的销售趋势，发现销售高峰和低谷，为制定生产计划、库存管理和营销策略提供有力支持。与传统的数据分析方法相比，这种可视化方式大大提高了数据洞察的效率和准确性。

六、技术优势与局限性

（一）技术优势

降低技术门槛：无需专业的Python编程技能，普通用户通过简单的操作步骤即可创建复杂的动态数据可视化图表，扩大了数据可视化技术的应用范围。
高效性：DeepSeek的快速代码生成能力和WPS的便捷执行环境，使得图表创建过程高效快捷，能够在短时间内完成从数据准备到图表生成的全过程。
丰富的图表类型：结合PyeCharts的近百种图表类型，用户可以根据不同的数据特点和分析需求选择合适的图表，满足多样化的可视化需求。
免费使用：这种方法不涉及额外的软件购买费用，降低了企业和个人的使用成本。

（二）局限性

依赖网络：DeepSeek的运行依赖网络连接，若网络不稳定，可能会影响代码生成的速度和质量。
代码理解困难：对于不熟悉Python编程的用户，虽然可以使用生成的代码，但难以对代码进行进一步的优化和定制，限制了个性化需求的实现。
数据处理能力有限：在处理大规模、高复杂度数据时，可能会出现性能问题，需要更专业的数据分析工具来支持。
兼容性问题：目前该方法仅支持在WPS中实现，Excel等其他办公软件暂不支持，限制了其在不同办公环境中的应用。

七、应用拓展与未来展望

（一）应用拓展

教育领域：教师可以利用这种方法创建动态数据可视化图表辅助教学，帮助学生更好地理解数学、统计学等学科中的抽象概念和数据关系。例如，在统计学课程中，通过动态图表展示数据的分布和变化趋势，使学生更直观地掌握统计知识。
商业智能领域：企业可以将动态数据可视化图表应用于商业智能分析平台，为管理层提供实时、直观的决策支持。例如，在销售业绩分析、客户关系管理等方面，通过动态图表展示关键指标的变化，帮助企业及时发现问题并调整策略。
科研领域：科研人员在数据处理和成果展示过程中，可以使用DeepSeek和WPS创建动态数据可视化图表，更生动地展示实验数据和研究成果，提高科研论文的可读性和影响力。

（二）未来展望

技术融合深化：随着人工智能技术和办公软件的不断发展，未来可能会出现更紧密的融合，进一步提升数据可视化的效率和质量。例如，办公软件可能会内置更强大的人工智能功能，无需借助外部工具即可实现复杂的数据可视化任务。
功能优化与拓展：DeepSeek和WPS有望在功能上进行优化和拓展，提高对大规模数据的处理能力，增强代码生成的智能性和灵活性，支持更多办公软件和数据格式，以满足不同用户的需求。
用户培训与教育：为了更好地发挥这种技术组合的优势，未来需要加强对用户的培训与教育，提高用户的数据可视化素养和操作技能，使更多人能够熟练运用这一技术进行数据分析和决策。

八、结论

利用DeepSeek和WPS实现近百种动态数据可视化图表为数据可视化领域带来了新的解决方案。这种技术组合通过降低技术门槛、提高效率和丰富图表类型，为非专业编程人员提供了强大的数据可视化工具。尽管目前存在一些局限性，但随着技术的不断发展和应用的拓展，其在各领域的应用前景广阔。未来，我们应进一步探索这一技术组合的潜力，加强技术创新和用户培训，推动数据可视化技术在更多领域的深入应用，为数据驱动决策提供更有力的支持。