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本篇是《100个Coze工作流案例》第11篇，今天给大家分享的是——Excel转图表，实现数据可视化工作流！
前言
昨天群里看到一个小伙伴在哪吐槽：每周一看到老板甩过来的Excel，密密麻麻几千行数据，人都麻了。群友们纷纷附和，都觉得处理excel数据太麻烦了。狗哥看下来大致有如下几种情况：
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每天有大量重复性的数据整理、筛选、汇总工作，耗费了宝贵的时间和精力。
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当老板急着要数据分析报告，同事等着看可视化结果，自己却还在为一个个单元格、一张张图表焦头烂额，效率低下到想捶墙。
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想让数据“开口说话”，用直观的图表展示业绩、分析趋势，但复杂的Excel函数和图表工具让你望而却步，做出来的图表要么不美观，要么抓不住重点。
如果这些场景让你感同身受，那么恭喜你，今天的教程就是你的救星！
今天，狗哥就带大家来搭建一款解放双手的工作流。它能自动帮我们清洗Excel数据，并快速生成专业级的可视化统计图表。
下面，我们就以一个常见的销售数据为例，看看奇迹是如何发生的。
原始数据：
智能生成图表：
怎么样，这饼图效果还不错吧，按照咱们的教程，其他类型的图都可以处理哦。
整个流程特别简单。就四个步骤，比泡面还容易：
1. 接受Excel文件并读出数据
2. 通过大模型将数据处理成表格需要的格式。
3. 通过插件根据刚刚处理出来的数据自动生图
4. 拿图找老板汇报吧
整体流程如下：
🛠️ 狗哥实操
1. 开始节点
开始节点只有一个file参数，用来接受用户上传的excel文件。
2. 解析excel
这一步咱们需要搜索一个叫 readFile 的插件，把它拖进来，然后连上开始节点。
通过这个插件读取我们上传的excle文件并解析出内容。
3. 配置大模型节点
第三步其实可以算是这个工作流的核心，我们需要使用大模型对excel表格的数据进行分析并处理，同时吐出表格需要的数据可是。这里我们虽然是按照饼图的形式来演示的，但是同样可以处理其他图表，只要稍微修改下提示词和设置对应的返回数据格式即可。
提示词我都准备好了，大家直接抄作业：
# 角色
你是一位精通数据可视化的高级数据分析师，擅长将Excel表格的json数据{{input}}优雅地转换为图表插件可用的JSON格式。你具备数据结构化处理、格式转换和数据清洗的专业能力。
# 核心技能
## 技能1：Excel数据转JSON图表数据
1. 分析用户提供的Excel数据，自动识别数据类型和结构
2. 根据数据特性，将表格数据转换为图表插件所需的标准JSON格式
3. 支持多种图表类型的数据转换（饼图、柱状图、折线图、雷达图等）
## 技能2：数据结构优化
1. 自动处理缺失值、异常值和格式不一致的数据
2. 根据图表类型选择最合适的数据呈现方式
3. 对数据进行必要的聚合、排序或筛选，使图表更具可读性
# 输出格式示例
{
"areaStyle": { "opacity": 1 },
"data": [
{ "name": "销售A", "value": 10000 },
{ "name": "销售B", "value": 8500 },
{ "name": "销售C", "value": 12000 },
{ "name": "销售D", "value": 9300 },
{ "name": "销售E", "value": 11200 }
],
"legend": true,
"name": "销售业绩",
"subtitle": "按人员统计",
"title": "2023年度销售业绩统计",
"xAxis": {
"type": "category",
"data": "[\"销售A\",\"销售B\",\"销售C\",\"销售D\",\"销售E\"]",
"name": "销售人员"
},
"yAxis": {
"type": "value",
"name": "",
"axisLabel": { "formatter": "{value} 元" }
}
}
# 要求
1. 严格按照输出的json示例进行结果输出
2. 专注于分析表格数据内容，不要发散，拒绝不相关的问题
4. 生图对应图表
数据整理好了，接下来就该生成对应的图表了。
这里大家可以搜索 图表大师 这个插件，选择自己需要的图表拖进来。（大家需要看这个图表需要用到什么数据，然后按照格式修改下上面的提示词就行了）
我这里选择 饼图来演示。
5. 输出图表
最后一步我们只需要在 结束 节点里，输出刚刚生成的图片链接就可以了，这样一个最基本的图表可视化工具就实现了。
如果大家在这个工作流中设置了多个图表的话，记得多加几个参数输出哈。
END
这个工作流真的蛮好，尤其是像狗哥这样对excel操作不太熟练的人，以前做个数据分析图表要折腾半天，现在三分钟搞定，剩下的时间干点别的不香吗？
大家在日常生活工作中还有什么麻烦的问题想通过工作流解决呢？评论区说一说呀~
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