AI秒杀黄牛!DeepSeek数据分析实战
作者：微信文章法师今日不讲法（Law），今日讲“术”，技术的术。事情起因，是某项预约业务受黄牛困扰，尤其是其中（相对）稀缺资源更是被诟病。恰逢春节期间DeepSeek火爆，博主也利用AI进行人机对话，寻求对黄牛画像，欲建立模型、拒之于门外。在用同样的设问提示词在DeepSeek和Kimi官网之间比较后，发现该问题下Kimi的回复比较适合，且Kimi描述的“高频挂号与退号行为”符合预期，因此使用“高频挂号与退号行为”作为业务模型，开启数据分析实战。
但在具象化、定位明细数据环节，苦于AI无法直接操作表格文件，只能来回在Excel、WPS表格（公式、WPS AI）、腾讯文档表格、飞书（在线表格、多维表格、公式、飞书AI写公式，多维表格上限5000行）之间来回折腾，先是断断续续从春节前持续至今，在WPS上完成黄牛识别，并固定成表格模板。改用AI后，直观对比效率提高至少3+倍以上（传统Excel分析40小时 vs AI+表格分析8小时且未成功 vs AI完美辅助 1小时）。
数 据 准 备本次分析的数据如下图所示（编号、姓名等全部数据均为测试和随机数据，不存在隐私相关）。数据共有61666行、7列，字段信息参见下图。数据载体(.xlsx文件)约3.63MB。
方 法1：传 统 分 析本文不讲传统分析方法了，直接给出本次分析的结论：1）Excel：大陆无法使用其AI功能；Excel2013无法用Filter函数，需升级到最新版，传统分析方法较为曲折，博主本轮失败；2）WPS：会员能使用A其I进行数据分析，回复慢，但没能让AI编辑数据，只能读数据，最终没有用到AI进行分析。另在WPS表格增加10列公式后，刷新巨慢。博主最终在其上完成完整工作。3）飞书：表格行数受限（5000行）。4）还有N多号称BI的工具，更多只是对已分析好的数据进行结果可视化，而不能较好提供分析过程支持。
方法2：AI+Excel基于前期已经确定的业务模型，将Excel文件上传到AI官网，并使用如下提示词（提示词经历跟AI多次会话后最终定为如下）：以下是认定黄牛订单的明确规则：同一用户编号：规则：两个订单必须由同一用户编号发起。原因：黄牛通常使用同一账号进行操作。同一医生编号：规则：两个订单必须针对同一医生编号。原因：黄牛会针对热门医生进行频繁操作。同一计划就诊日期：规则：两个订单的"计划就诊日期"必须相同。原因：黄牛会在同一时间段内频繁取消和重新预约，以占用热门时间段。订单状态：规则：第一个订单的状态必须为“取消预约”。原因：黄牛通常会先取消一个订单，然后立即重新预约。取消时间与重新预约时间接近，且取消时间稍早于重新预约时间：规则：第一个订单的取消时间与第二个订单的下单时间间隔极短（如几分钟内），且第二个订单的下单时间晚于第一个订单的取消时间。原因：黄牛会在短时间内完成取消和重新预约的操作，以减少时间差。
初始第一轮：两个AI文件大小均受限。上述文件实测，大约只能阅读800行记录，更多在的记录展示时出现问题。但问kimi最后一行记录编号及记录其它字段时，它能部分正确回答。也许跟文件扫描机制相关？DeepSeek表现：上图展示堪称惊艳（原因是提示词已经多轮迭代和总结改善）。唯二缺陷是大小受限，不能一次性分析全部内容，上传文件会自动开启新会话。另外服务器对话经常“繁忙”，无法持续、稳定进行，市面上的主流部署r模型无法上传附件（如硅基、腾讯）。Kimi表现：改进后的提示词，在Kimi使用上就像大学教授辅导一年级孩子作业，它总是在反复犯下的错误。典型对话如下：我：业务规则如下：xxxx。以上表格哪些可能是黄牛订单，请查找成对的黄牛订单记录。Kimi：订单编号151 和 152。原因：xxxx。我：两个订单的“计划就诊日期”必须相同。比如，订单151和 152不是黄牛订单，因为两个订单的“计划就诊日期”并不相同。请记住该规则。Kimi：抱歉xxx，重新筛选记录。……我：请查找成对的黄牛订单记录。Kimi：订单编号151 和 152。原因：xxxx。我：（石化）在与Kimi的调校过程中，跟辅导小朋友作业一样的感觉有没有？我也参考辅导小朋友作业的语气加入到对话，还真有用。我：请查找成对的黄牛订单记录。Kimi：订单编号151 和 152。原因：xxxx。我：以上选取的订单符合要求吗？Kimi：不符合要求。因为xxxx。抱歉，重新筛选记录：订单818和820符合黄牛规则。我：对的。请继续列出符合要求的订单。……Kimi：订单编号151 和 152。原因：xxxx。看到没，Kimi是不是像个学到后面忘记前面的小朋友……在无数次调校之后，终于还是放弃kimi了，直接用DeepSeek，虽然要慢慢等，但结果毕竟正确。另外AI官网无法分析全部数据，考虑把文件拆分成N次分析也行。只要它能出正确结果，最终就是公众花钱买更好服务嘛，只要能把数据分析的模式跑通。在决定用DeepSeek并接受它的结论后，接下来就是调校输出了，毕竟优美的展示是数据分析成功的一半。本次输出的规则要求是：从一张二维表， left join 它自己，分别展示旧订单信息、新订单信息、新旧订单之间的时间间隔。第二轮结果输出：DeepSeek差强人意，似乎无法理解“嵌套表格”。然后用“分栏展示”它是听懂了，用行标题、列标题指令能展示fixed性质的单元格，但对于数据单元格（tr、td）无法正确填充数据，始终无法把新旧订单之间的时间间隔与该行标题固定在同一行上。至此，有点心疼付出的调校指令。DeepSeek似乎善于推理，但对于二维表格无法准确输出UI（下文也即将碰到）。考虑到DeepSeek无法一次性阅读全部文字、无法一次性得出完整结论，且输出格式不理想，遂放弃本方法。方法3：AI+Python+Excel图表展示博主在经历不那么完美的AI调校后，姑且武断地认为AI对于直接数据分析只能提供约三成帮助，然后继续回到老路上来，用计算机工具做分析，让AI写代码。这期间，还让AI写过Excel+VBA进行过一次数据随机处理，DeepSeek能一次性提供正确代码，Kimi功力相对在九成左右。读者可能认为不会Phthon，本方法不好实战？没关系，本次博主也是第一次学Python，特对过程予以详细记录。1）安装Python。工具：哔哩哔哩，关键词python，捡视频短、播放量前三的看，10分钟就能学会下载、安装、pip install学习。没错，B站是个学习宝库，以前博主写RPA解释器的时候就在上面学习编译原理（照猫画虎完成了函数解释器开发），现在喜欢时听B站“李建伟民法”磨耳朵。目的：实现python、pip两个程序/指令运行不报错，本机结果如下图：
2）向AI要代码。提示词如下：用python读取C:\Users\Administrator\Desktop\预约记录.xlsx，设置第一列为标题列。列标题分别如下：订单编号、医生编号、订单时间、状态、计划就诊日期、用户编号、取消预约时间。
以下是认定黄牛订单的明确规则：同一用户编号：规则：两个订单必须由同一用户编号发起。原因：黄牛通常使用同一账号进行操作。同一医生编号：规则：两个订单必须针对同一医生编号。原因：黄牛会针对热门医生进行频繁操作。同一计划就诊日期：规则：两个订单的"计划就诊日期"必须相同。原因：黄牛会在同一时间段内频繁取消和重新预约，以占用热门时间段。订单状态：规则：第一个订单的状态必须为“取消预约”。原因：黄牛通常会先取消一个订单，然后立即重新预约。取消时间与重新预约时间接近，且取消时间稍早于重新预约时间：规则：第一个订单的取消时间与第二个订单的下单时间间隔极短（如几分钟内），且第二个订单的下单时间晚于第一个订单的取消时间。原因：黄牛会在短时间内完成取消和重新预约的操作，以减少时间差。
先对数据按排序：用户编号，医生编号，计划就诊日期，订单时间。然后根据上述规则，筛选和分析订单数据，找出认定为黄牛订单的记录，成对的输出黄牛订单，列出如下列：第一笔订单编号（列标题命名为：旧单编号）、第二笔订单编号（列标题命名为：新单编号）、第一笔订单的状态（列标题命名为：旧单状态）、第一笔订单的医生姓名（列标题命名为：旧单医生）、第二笔订单的医生姓名（列标题命名为：新单医生）、第一笔订单的用户编号（列标题命名为：旧单用户）、第二笔订单的用户编号（列标题命名为：新单用户）、第一笔订单计划就诊日期（列标题命名为：旧单就诊日期）、第二笔订单的计划就诊日期（列标题命名为：新单就诊日期）、第一笔订单的订单时间（列标题命名为：下旧单）、第一笔订单的取消预约时间（列标题命名为：取消旧单）、第二笔订单的订单时间（列标题命名为：开新单）、第一笔订单的订单时间和取消预约时间相差分钟数(保留1位小数。列标题命名为：x分钟后取消)、第一笔订单的取消预约时间和第二笔订单的订单时间相差分钟数(保留1位小数。列标题命名为：x分钟后新预约)。DeeptSeek表现：完整、正确地给出了代码，还贴心地给出了准备工作(bash)。
结论：能完成九成半的工作，但考虑到控制台（DOS）输出虽然快，但无法对结果进行二次利用，再换个思路，输出到Excel后人工调校展示。本次不完美不能让AI背锅，只能说是博主思路不完善、在持续改进。只需在上述提示词增加一句即可：用python读取C:\xxx\预约记录.xlsx，……找出认定为黄牛订单的记录，成对的输出黄牛订单，列出如下列，存为"黄牛.xlsx"：第一笔订单编号（列标题命名为：旧单编号）、……最终得出完美结果，本轮DeepSeek表现100分。结果如下图：
在上述结果基础之上，辅之以人工分析（进行数据透视表）加强和结论：1）取消后再预约的疑似捣腾行为，64%的单据是在2分钟内完成的。2）该64%动作在全天24小时均有分布，机器人操作嫌疑极大。
总 结DeepSeek潜力无限，Kimi可以作为对比用于参考。既然是AI实践，还是用AI来发表总结陈词吧。
“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”。
本次用DeepSeek+Python+Excel进行数据分析，虽过程有些折腾，但最终成功跑通模式，心情豁然开朗。未来将继续借助AI工具，减少重复劳动，专注于高阶业务与情绪价值服务，正如诗中所言，历经曲折后终见光明前景。
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