AI办公课程中Excel数据预测模型的构建

一、模型构建基础篇

数据预处理标准化流程

缺失值处理：AI大模型基于历史数据智能填充（如客户年龄推算）

格式统一：自动拆分非标准化字段（地址→省市区）

异常值筛查：结合箱线图与AI异常检测算法

特征工程核心技巧

自动特征衍生：DS根据数据结构推荐分析维度（如服装销售数据的区域/季节因子）

时序特征构造：创建趋势变量(t)、季节虚拟变量(Q1-Q4)

特征重要性评估：通过Excel回归分析输出参数权重

二、预测模型方法论库

模型类型 适用场景 操作路径 案例参考

时间序列预测 带趋势/季节性的销量数据 预测工作表→置信区间95%+季节周期检测 服装日销售预测

回归分析 多变量因果关系预测 数据→回归分析→选择线性/多项式拟合 季度销售额趋势建模

AI增强预测 复杂业务场景 自然语言指令→自动生成公式/透视表 销售额>1000的产品均值计算

三、AI赋能高阶应用

自然语言建模

指令转公式：用户描述“近三月销售额>5万的客户排序”→自动生成FILTER+SORT组合公式

模型解释：AI自动输出“Q1东南区域贡献60%增长”等叙事性结论

自动化模型部署

=InsCodeAIIDE(“预测下季度销售额”,

B2:B100, //历史数据区域

“seasonality=auto”) //季节参数

通过AI工具自动生成预测代码6，支持动态更新报表

混合预测架构

预测架构

Excel前端 + Python后端模型（如Transformer时间序列预测7） + API数据接口（淘宝商品趋势5）

四、行业实战案例库

电商爆款预测

接入淘宝API获取价格/搜索量数据

构建XGBoost特征重要性模型（参考指标：销量增长率>30%+收藏转化率）

项目风险评估

集成项目管理数据（JIRA/Trello）

LSTM模型预警延期概率（准确率78%+）

供应链需求预测

多源数据融合：历史销量+天气+促销计划

动态置信区间调整（参考8红线预警机制）

五、教学资源包

虚拟数据集生成

“生成包含日期、区域、销售额的20行服装业数据，包含趋势和季节性”

Deepseek批量生成教学数据集

模型评估矩阵

关键指标：MSE均方差4 + 置信区间覆盖度8 + 业务解释性

误差分析：近期数据权重加倍（应对市场突变）

教学提示：建议采用“基础操作(50%)+AI增强(30%)+行业对接(20%)”的课时分配11，重点训练学员的业务问题转译能力（将销售预测需求→模型参数选择）。实战环节可参考59的电商数据沙盘，需注意数据安全边界设定。

该课程体系已应用于某大型企业内训，使报表生成效率提升3倍（10案例数据），建议结合最新InsCode AI IDE6开展实验教学，解决传统教学中公式记忆负担过重的问题。