Data Formulator 图表精修：用同一总量比较报名、确认和到场阶段

按order展示三个阶段，数量80、60、48。给出相对报名总量的100%、75%、60%，另外单独说明确认到场率48/60=80%。图里不要把60%误标80%。已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

需要具体输入、操作截图与可复现素材的AI办公、课件制作和数据分析用户。资料核对 2026-10-22

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通过 apizt 统一 API 网关，按任务选择模型，集中管理密钥、用量与费用。

OpenAI Claude Gemini DeepSeek GLM

先看结论

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开始前准备什么

解压lesson.zip到独立目录，先阅读README与运行范围。
使用与页面一致的工具版本；模型或账户能力以自己实际权限为准。
保留原始输入；教材中的人工参考与模型实际结果分开保存。

先固定阶段顺序
选择版本与可用图形
明确两种分母
精修标签和色板
用数值检查几何
与独立输出对照
记录修改前后

下载完整练习素材 ZIP

含README、原创输入、提示词、校验脚本与明确标注的参考材料。

下载本页原始输入

stages.csv，原创练习数据或任务书。

查看运行说明与验证边界

具体步骤、命令与未执行范围。

1. 先固定阶段顺序

打开stages.csv，order是过程顺序，不按数量排序后丢掉阶段意义。保留80报名、60确认、48到场。

bash

python3 analyze.py
python3 verify.py

Data Formulator 图表精修：本页原创输入与字段；对应源文件可直接下载，内容与下方步骤一致。 — 本页原创输入与字段；对应源文件可直接下载，内容与下方步骤一致。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
示例来源查看高清原图

2. 选择版本与可用图形

按自己的Data Formulator版本载入文件。若当前版本没有漏斗图，使用有清晰标签的横向条形图；不为迎合教程伪造不存在的菜单。

3. 明确两种分母

要求模型列出相对报名总量的100/75/60，再单列48/60=80%。百分比旁写分母，先审数据表再图表。

Data Formulator 图表精修：具体步骤、命令与边界的教材排版；不是第三方软件界面截图。 — 具体步骤、命令与边界的教材排版；不是第三方软件界面截图。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
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4. 精修标签和色板

在可用图表调节里修改标题、标签、主题或布局，保证中文不裁切、同一阶段始终同色。视觉美化不应改变值或扩大轴差异。

Data Formulator 图表精修：Data Formulator官方0.7演示视频第43秒：图表样式精修面板。官方使用航天等示例数据，和本站CSV不同；图片不代表本 — Data Formulator官方0.7演示视频第43秒：图表样式精修面板。官方使用航天等示例数据，和本站CSV不同；图片不代表本练习已调用模型。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
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5. 用数值检查几何

若采用条形图，80、60、48应有相应长度比例。最终结论写“到场占报名60%”，不要把“确认到场率80%”偷换成全链路转化。

6. 与独立输出对照

运行analyze.py重算比例并检查顺序。素材结果图由独立计算生成；没有Data Formulator模型操作记录时只用作检查参考。

bash

python3 analyze.py

Data Formulator 图表精修：由本包Python实际读取CSV计算并渲染的独立结果；不是Data Formulator或AI模型的运行界面。 — 由本包Python实际读取CSV计算并渲染的独立结果；不是Data Formulator或AI模型的运行界面。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
示例来源查看高清原图

7. 记录修改前后

保留自己实际原图和精修图、图表配置、输入CSV与数值表。以后主题调整只改样式，也要再核对分母。

怎样确认已经完成

自己的实际产物能打开，数字、标签、单位与原始输入一致。
执行随包verify.py检查真实文件；参考材料不能冒充自己的模型运行。
已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

常见问题

下载素材后能直接看到AI生成结果吗？

已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

Data Formulator 图表精修要怎样判断完成？

按本页步骤执行自己的工具环境，核对原始输入、实际产物与检查清单；下载成功、程序启动或参考文件存在都不能代替实际结果验收。

资料来源

先核对分析输入，再生成报告

原始表格、图片与文档先保留副本；数据口径和计算结果仍需按本页脚本独立检查。

创建 API Key

在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。

填写接入配置

按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。

发起第一次调用

确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。

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开始前准备什么

解压lesson.zip到独立目录，先阅读README与运行范围。
使用与页面一致的工具版本；模型或账户能力以自己实际权限为准。
保留原始输入；教材中的人工参考与模型实际结果分开保存。

先固定阶段顺序
选择版本与可用图形
明确两种分母
精修标签和色板
用数值检查几何
与独立输出对照
记录修改前后

下载完整练习素材 ZIP

含README、原创输入、提示词、校验脚本与明确标注的参考材料。

下载本页原始输入

stages.csv，原创练习数据或任务书。

查看运行说明与验证边界

具体步骤、命令与未执行范围。

1. 先固定阶段顺序

打开stages.csv，order是过程顺序，不按数量排序后丢掉阶段意义。保留80报名、60确认、48到场。

bash

python3 analyze.py
python3 verify.py

2. 选择版本与可用图形

按自己的Data Formulator版本载入文件。若当前版本没有漏斗图，使用有清晰标签的横向条形图；不为迎合教程伪造不存在的菜单。

3. 明确两种分母

要求模型列出相对报名总量的100/75/60，再单列48/60=80%。百分比旁写分母，先审数据表再图表。

4. 精修标签和色板

在可用图表调节里修改标题、标签、主题或布局，保证中文不裁切、同一阶段始终同色。视觉美化不应改变值或扩大轴差异。

5. 用数值检查几何

若采用条形图，80、60、48应有相应长度比例。最终结论写“到场占报名60%”，不要把“确认到场率80%”偷换成全链路转化。

6. 与独立输出对照

运行analyze.py重算比例并检查顺序。素材结果图由独立计算生成；没有Data Formulator模型操作记录时只用作检查参考。

bash

python3 analyze.py

7. 记录修改前后

保留自己实际原图和精修图、图表配置、输入CSV与数值表。以后主题调整只改样式，也要再核对分母。

怎样确认已经完成

自己的实际产物能打开，数字、标签、单位与原始输入一致。
执行随包verify.py检查真实文件；参考材料不能冒充自己的模型运行。
已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

常见问题

下载素材后能直接看到AI生成结果吗？

已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

Data Formulator 图表精修要怎样判断完成？

按本页步骤执行自己的工具环境，核对原始输入、实际产物与检查清单；下载成功、程序启动或参考文件存在都不能代替实际结果验收。