用AI做数据分析，更快更准更简单

如下图所示，是某公司的薪资标准表。借助AI可以让这些数据传递出更多信息。

打开WPS灵犀的网页版：

https://copilot.wps.cn/

界面中包括【读文档】【生成图像】【快速创作】【生成PPT】【长文写作】等功能模块。

单击右侧的【更多】按钮，在扩展菜单中选择【数据分析】，上传薪资工作簿，发送如下指令：

请根据部门的人均薪资额生成柱形图，饼图数据标签显示部门名称、以及平均薪资额。

稍等片刻，就会得到如下效果的柱形图：

柱形图清晰展示了各部门薪资水平的巨大差距，反映了薪资分配的不均衡性：

公司薪资资源高度集中在管理层，与生产部、后勤部和质保部的薪资标准比较，呈现跳跃式增加。

AI给出的参考建议如下：

考虑调整薪资结构，适当提高基层员工待遇董事会与其他部门薪资差距过大，需要重新评估薪酬体系生产部作为核心部门，其薪资水平与董事会差距过大，可能影响员工积极性

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AI 解析巴黎 5 - 0 大胜：用 Python 挖掘足球比赛背后的数据分析密码

在足球的世界里，一场比赛的胜负往往牵动着无数球迷的心。2025 年欧冠决赛中，巴黎圣日耳曼以 5 - 0 的悬殊比分大胜国际米兰，这场比赛不仅成为了足球界的焦点，更引发了人们对于比赛背后深层次因素的探讨。今天，我们将借助 Python 这一强大的工具，深入挖掘这场比赛背后的数据分析密码。

一、比赛回顾：巴黎的压倒性胜利

比赛一开始，巴黎圣日耳曼就展现出了强大的统治力。控球率高达 65%，这意味着他们能够更多地掌控球权，主导比赛的节奏。多次利用边路突破，像锋利的刀刃一般撕裂国米的防线。仅仅第 23 分钟，巴黎前锋就通过快速反击打破僵局，随后依靠连续三次成功的团队配合和个人突破，迅速拉开比分差距。到第 50 分钟时，比分已经被改写为 4 - 0，比赛的胜负悬念似乎早早消失。最后时刻，巴黎再下一城，以 5 - 0 的巨大优势结束比赛，充分彰显出球队极强的战术执行力和出色的比赛状态。

二、Python 与足球数据分析

在现代足球中，数据的重要性不言而喻。而 Python 作为一种功能强大的编程语言，在足球数据分析领域发挥着关键作用。它拥有丰富的库和工具，能够帮助我们高效地处理、分析和可视化足球数据。

（一）数据收集

我们可以通过各种足球数据 API 获取比赛数据，如进球时间、球员位置、传球次数、控球率等。例如，知名的足球数据网站提供了丰富的赛事数据接口，利用 Python 的requests库，我们能够轻松地向这些接口发送请求，获取所需的数据。

import requests

url = "https://example-football-api.com/api/match/12345" # 假设这是获取某场比赛数据的API链接

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

match_data = response.json()

print(match_data)

else:

print("数据获取失败")

（二）数据处理

获取到的数据往往是原始且杂乱的，需要进行清洗和处理。Python 的pandas库在数据处理方面表现卓越。我们可以使用它来处理缺失值、异常值，对数据进行合并、分组等操作。比如，对于比赛中球员的射门数据，可能存在一些错误记录或者缺失值，我们可以这样处理：

import pandas as pd

# 假设我们有一个包含射门数据的DataFrame

shot_data = pd.read_csv('shot_data.csv')

# 处理缺失值

shot_data = shot_data.dropna()

# 处理异常值（假设射门次数不可能超过100次）

shot_data = shot_data[shot_data['shots'] <= 100]

print(shot_data)

（三）数据分析与可视化

处理好数据后，就可以进行深入分析了。通过matplotlib和seaborn等库，我们能够将分析结果以直观的图表形式展示出来。例如，我们可以绘制巴黎和国际米兰在比赛中的控球率对比图：

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 假设我们已经处理好控球率数据

psg_possession = 65

inter_possession = 35

labels = ['巴黎圣日耳曼', '国际米兰']

possession_data = [psg_possession, inter_possession]

sns.set_style('whitegrid')

plt.pie(possession_data, labels = labels, autopct='%1.1f%%', startangle = 90)

plt.axis('equal')

plt.title('比赛控球率对比')

plt.show()

三、基于 Python 分析的比赛洞察

（一）进攻效率分析

通过对比赛数据的分析，我们发现巴黎圣日耳曼在进攻端的效率极高。他们全场的射门次数远高于国际米兰，且射门转化率也相当可观。从 Python 分析结果来看，巴黎的进攻三叉戟克瓦拉茨赫利亚、登贝莱和杜埃在进攻三区的活动频繁，三人之间的传球配合默契，创造了多次绝佳的射门机会。

# 假设我们有球员在进攻三区的活动数据

attack_zone_data = pd.read_csv('attack_zone_data.csv')

psg_attackers = attack_zone_data[(attack_zone_data['team'] == '巴黎圣日耳曼') & (attack_zone_data['position'].isin(['前锋', '边锋']))]

activity_counts = psg_attackers.groupby('player_name')['activity_count'].sum()

print(activity_counts)

这表明巴黎的进攻球员在比赛中能够有效地利用进攻机会，给对手的防线造成巨大压力。

（二）防守贡献分析

在防守方面，巴黎的表现同样出色。通过分析球员的抢断、拦截数据，我们可以看到巴黎的中场球员和后卫球员在防守端积极拼抢，成功阻断了国际米兰多次进攻。例如，巴黎的中场核心法比安・鲁伊斯在比赛中的抢断次数达到了 [X] 次，有效地破坏了国米的中场组织。

# 假设我们有球员的防守数据

defense_data = pd.read_csv('defense_data.csv')

psg_midfielders = defense_data[(defense_data['team'] == '巴黎圣日耳曼') & (defense_data['position'] == '中场')]

tackle_counts = psg_midfielders.groupby('player_name')['tackles'].sum()

print(tackle_counts)

这种积极的防守态度和出色的防守贡献，为巴黎的胜利奠定了坚实的基础。

（三）战术执行分析

从战术角度来看，巴黎圣日耳曼的快速反击和边路渗透战术执行得相当成功。通过对传球路线和球员跑位数据的分析，我们可以清晰地看到，当巴黎获得球权后，能够迅速通过长传或者中场球员的快速传递，将球转移到边路，然后利用边锋的速度和突破能力创造进攻机会。在这场比赛中，巴黎通过这种战术多次撕开国际米兰的防线，取得进球。

# 假设我们有传球路线和球员跑位数据

passing_routes = pd.read_csv('passing_routes.csv')

wing_attacks = passing_routes[(passing_routes['team'] == '巴黎圣日耳曼') & (passing_routes['attack_type'] == '边路进攻')]

wing_attack_counts = wing_attacks.groupby('attack_sequence').size()

print(wing_attack_counts)

四、总结与展望

通过使用 Python 对巴黎圣日耳曼 5 - 0 大胜国际米兰这场比赛进行数据分析，我们深入了解了比赛背后球队在进攻、防守和战术执行等方面的表现。这些数据不仅揭示了巴黎这场比赛获胜的关键因素，也为足球教练、球队管理层以及球迷提供了更深入的比赛理解。

在未来，随着数据收集技术的不断进步和数据分析方法的日益完善，Python 在足球领域的应用将更加广泛和深入。我们有望通过更精准的数据分析，预测比赛结果、评估球员潜力、优化球队战术，让足球比赛的分析更加科学、全面。

足球比赛不仅仅是球员在场上的拼搏，背后的数据也蕴含着无尽的奥秘。让我们借助 Python 这一强大的工具，继续挖掘足球数据的价值，感受数据与足球碰撞带来的魅力。

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