用Excel也能玩转机器学习：一个实用的示例程序
很多人觉得机器学习是程序员的事，得会Python、TensorFlow才能上手。其实，在日常办公中，我们也可以通过简单的工具实现基础的机器学习功能。比如，用Excel处理销售数据时，预测下个季度的业绩走势，就是一个典型的机器学习应用场景。
虽然Excel本身不是专业的机器学习平台，但借助插件或内置的数据分析工具，完全可以跑通一个简易的“机器学习示例程序”。
从销售预测开始
假设你是某区域的销售主管，每个月都要整理各门店的销售额，并预估下个月的表现。过去你靠经验估算，但现在想试试更科学的方法。
打开Excel，把最近12个月的数据列出来：时间、门店编号、促销次数、天气（是否节假日）、实际销售额。这些就是你的“训练数据”。
选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“预测工作表”，设置预测目标为“销售额”，时间范围选未来一个月。Excel会在后台使用指数平滑算法自动生成预测结果，并画出趋势线。
这个过程本质上就是一个时间序列预测模型，属于机器学习的范畴。虽然你看不到代码，但它已经在帮你做“学习”和“推理”了。
进阶玩法：用Python写个小例子
如果你愿意多走一步，可以在本地装个Python，运行一个真正的机器学习示例程序。比如用scikit-learn做线性回归，预测销售趋势。
先准备一组简单数据：
月份 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
销售额 = [2000, 2200, 2400, 2500, 2700, 2900]然后用下面这段代码建立模型：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 准备数据
X = np.array(月份).reshape(-1, 1)
y = np.array(销售额)
# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测第7个月
prediction = model.predict([[7]])
print(f"预测第7个月销售额: {prediction[0]:.0f}元")运行后输出可能是：预测第7个月销售额: 3100元
你会发现，这和你在Excel里看到的趋势线结果差不多。区别在于，Python能让你更清楚每一步发生了什么，也更容易加入新的影响因素，比如广告投入、竞品活动等。
办公场景中的实际价值
这种小模型特别适合人事做离职率预警、财务做报销异常检测、运营做用户活跃度分类。不需要复杂部署，写几十行代码就能跑通。
很多公司已经开始在内部培训员工写这类“轻量级机器学习示例程序”。它不追求高精度，而是快速验证想法，辅助决策。
下次当你面对一堆报表发愁时，不妨想想：这里面有没有规律可以“学”出来？也许一行代码，就能省下半天手工估算的时间。