DataV AI助手小技巧-如何制作PPT数据地图

简介: “数据地图”是PPT汇报地区业务数据的最佳形式之一;以往制作数据地图需要用户有一定的编程和数据处理基础,制作门槛较高;随着DataV整合通义千问大模型能力之后,不懂编程和设计的用户也可以借助AI助手“零代码”制作数据地图,真正实现了人人可用的地图数据可视化。进入大模型AI时代,人人可以变成职场跨界多面手!

“数据地图”是PPT汇报地区业务数据的最佳形式之一;以往制作数据地图需要用户有一定的编程和数据处理基础,制作门槛较高;随着DataV整合通义千问大模型能力之后,不懂编程和设计的用户也可以借助AI助手“零代码”制作数据地图,真正实现了人人可用的地图数据可视化。

进入大模型AI时代,人人可以变成职场跨界多面手!

地图可视化是PPT汇报刚需,AI让它简单可用

在日常工作中,我们经常会遇到地区业务数据汇报场景;例如,一份浙江省各地销售数据的原始数据报表,内容够详尽,但是用于PPT汇报不太方便;繁琐的数字无法让听众快速获取重要信息与各个地区的差异和出现的问题。

20240809113551.jpg

通过地图数据可视化的形式,可以让地区业务数据更加形象、易懂,提升PPT汇报整体水准,但是目前EXCEL数据转化为地图可视化的方法或者软件普遍需要一定编程基础,操作复杂;也有将SVG图形人工编辑上色作为替代方案,但是存在依赖设计师、数据映射不准确的问题。

20240726165519.jpg

通过DataV个人版,可以“零代码”将业务数据实现地图可视化,并无缝接入PPT进行汇报展示;本文将通过详细教程阐述如何将EXCEL表格转化为地图可视化PPT内容。

20240809161340.jpg

DataV个人版制作PPT数据地图教程

1、进入DataV工作台


  • 进入工作台之后,选择“创建PC端看板”

20240729153717.jpg

2、添加地图组件

  • 创建可视化看板之后,在组件库tab中,添加“基础平面地图”组件;

20240814172327.jpg

  • 添加“基础平面地图”组件之后,展开子组件;
  • 删除默认的“中国国家边界”、“高德地图层”2个默认子组件;
  • 添加“区域热力层”子组件,作为地区业务展示数据形式;


3、定制浙江地区地图

  • 打开DataV工作台,点击“可视化学院”tab;

20240729153717.jpg

  • 进入DataV.GeoAtlas地图工具,使用默认的“范围选择器”;
  • 例如需要展示浙江省地图,业务包含各个地市,那就点选浙江省,在右侧工具栏,点击JSON API边上的复制按钮,将浙江省的地图数据API地址复制下来;

20240729152140.jpg

  • 返回DataV基础平面地图组件的区域热力层子组件,在右侧工具栏数据源tab中,选择“地理边界geojson数据接口”tab,将刚刚复制的浙江省地图数据API贴入工具栏URL框;
  • 中国地图范围变成了所需的浙江省范围;

20240809154908.jpg

  • 返回基础平面地图组件,在右侧面板调整地图缩放、地图中心2个选项,将浙江省地图缩放到合适视角;

20240809155011.jpg

其他导入业务数据的操作,和教程中一致;其他地区的数据地图制作关键数据地区编码adcode,参考下一节内容;

4、导入地区业务数据

  • 请将EXCEL表格导出为CSV数据,并且包含地区编码AdCode列(如没有地区编码AdCode数据,参考附录:如何用通义千问获取需要的地区编码AdCode);AdCode为省市各级地区6位编码,作为地区识别唯一编码,是地图可视化的关键数据;
  • 数据表内容尽量简单,确保DataV智能助手顺利处理数据;如内容包含地区名、地区编码、销售额3列数据内容进行地图可视化;

20240809154134.jpg

  • 选择基础平面地图的区域热力图子模块,右侧工具栏顶端切换到“数据源”tab,然后点击“数据接口”tab,在数据源类型中,下拉选择“csv文件”类型,并点选“新建”按钮;

20240729142953.jpg

  • 在弹出数据添加对话框中,将包含业务数据的csv文件上传,并点击“确定”;


5、AI助手处理数据(关键步骤)

  • 业务数据CSV默认数据格式和DataV地图组件数据格式是不一致的;通常情况下需要写数据格式转换代码,这对非程序员的普通人来说是最难的障碍,因此我们使用DataV Copilot智能助手自动处理数据格式,将业务数据接入到DataV地图中;
  • 选择区域热力层,右侧工具栏顶端切换到“数据源”tab,然后点击“数据接口”tab,在数据源类型中,下拉选择“csv文件”类型,并选择上一步上传的CSV文件;
  • 勾选面板上的“过滤器”选项,再点击“智能推荐”按钮;

20240814172700.jpg

  • DataV Copilot智能助手监测到CSV数据格式与组件所需不匹配,点击“生成”按钮,自动处理数据格式;

20240814172722.jpg

  • 点击“应用”按钮之后可以发现,数据地图的各个地区热力颜色发生了变化,业务数据已经成功导入地图生效;

20240814172811.jpg

6、地图样式调整

  • DataV“基础平面地图”的区域热力地图功能提供了2种热力样式调整方式,第一种是快速样式,可以直接选择模版样式一键调整;第二种是手动调整数值映射,适合经验丰富、展示需求高的用户;
  • 通过“快速样式”,可以快速调出科技感十足的复杂样式;

20240809160708.jpg

  • 手动样式调整功能提供了非常丰富的功能,包括映射类型、映射点数量、映射颜色等,可以支持数值的精准、科学地映射表达;适合有经验的高阶用户;

20240809170239.jpg

6、将地图放入PPT中

  • 使用DataV制作完数据地图之后,可以将成果放进PPT;
  • 需要将DataV数据地图进行发布,点击右上角“发布”按钮,获得数据地图网页地址,用于导入PPT;

20240729112453.jpg

  • 打开PPT,在顶部菜单选择“插入”-“加载项”-“获取加载项”;

20240729112812.jpg

  • 在“Office加载项”弹窗中,搜索“web viewer”,点击“添加”按钮;PPT页面中会添加一个网页加载框;

image.png

在Web Viewer加载器中,将DataV数据地图链接填进去(记得把前面的https://去掉);

0B7079E7-1881-4215-A960-130C6B109AB6.png

  • 点击【preview】可以加载预览数据地图;

20240809161500.jpg

至此,我们就完成了将EXCEL表格中的业务数据转化为PPT中的数据地图,整个过程不需要写任何代码,也不用设计师调整样式;通过DataV结合通义千问大模型技术,降低了数据地图的制作使用门槛。为了普惠可视化产品能力,DataV推出面向办公、教育等领域的“个人版”,特惠期间只需69元/年。

实际工作中,我们往往要制作特定地区的数据地图,可以参考附录教程,如何展示某个特定地区的地图范围,以及通过通义千问获取关键的地区编码数据。

教程附录

A、如何获得地区AdCode编码

  • 例如,生成浙江各地级市adcode编码的csv文件可以使用以下提示语:“浙江各个地级市的中文名称和adcode编码,以csv表格的数据格式提供”;
  • 将生成的数据复制下来,粘贴到一个空文本中,以“csv”后缀名保存;
  • 再导入EXCEL打开,补充需要展示的业务数据;

20240729154014.jpg


相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
阿里云实时数仓实战 - 用户行为数仓搭建
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
目录
相关文章
|
5月前
|
消息中间件 人工智能 Kafka
AI 时代的数据通道:云消息队列 Kafka 的演进与实践
云消息队列 Kafka 版通过在架构创新、性能优化与生态融合等方面的突破性进展,为企业构建实时数据驱动的应用提供了坚实支撑,持续赋能客户业务创新。
601 49
|
6月前
|
消息中间件 人工智能 运维
事件驱动重塑 AI 数据链路:阿里云 EventBridge 发布 AI ETL 新范式
“一个简单的数据集成任务,开始时总是轻松愉快的,但随着业务扩展,数据源越来越多,格式越来越乱,整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差,这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点,在2025云栖大会期间,阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式,其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力,为开发者提供了一套革命性的解决方案,旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。
665 53
|
5月前
|
人工智能 运维 Cloud Native
2025 云栖精选资料:《从云原生到 AI 原生核心技术与最佳实践》PPT 免费下载
一本合集,四大主题,覆盖 AI 原生技术的核心版图。立即获取,与行业领跑者同行,抢占 AI 原生时代的技术先机!
|
5月前
|
人工智能 运维 Java
Spring AI Alibaba Admin 开源!以数据为中心的 Agent 开发平台
Spring AI Alibaba Admin 正式发布!一站式实现 Prompt 管理、动态热更新、评测集构建、自动化评估与全链路可观测,助力企业高效构建可信赖的 AI Agent 应用。开源共建,现已上线!
6684 90
|
7月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
1041 43
|
7月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
465 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
迁移学习:让小数据也能驱动AI大模型
迁移学习:让小数据也能驱动AI大模型
421 99
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
ChatBI,用AI自然语言与数据对话
在数字经济快速发展的2025年,企业数据量激增,市场对快速决策和深度分析提出更高要求。本方案介绍如何通过阿里云Quick BI工具,结合AI能力,帮助商业分析师高效应对数据洪流,实现智能化分析、快速决策,提升业务洞察力与决策效率。
ChatBI,用AI自然语言与数据对话
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 供应链
走进麦当劳·会数据同学:解锁AI在企业应用的深度价值
麦当劳中国进入“金拱门时代”,加速数字化转型,计划未来4年投入40亿元用于研发创新。携手阿里云与瓴羊,构建以客户为中心的数字系统,优化消费体验与门店运营,打造全球数字化标杆。
309 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI+基因数据:健康诊断的“未来体检报告”来了
AI+基因数据:健康诊断的“未来体检报告”来了
251 6

相关产品

  • DataV数据可视化