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发卖部门的新毕业生小王正在整理《车辆订单明细表》。他的任务是汇总不同日期对应的记账金额，并分类汇总。然而，在整理过程中，他创造所有的日期信息都被记录在了备注栏中，并且这些日期的格式各不相同，例如：“7.31车款/订金刷卡”、“XX（车辆）08-09车款/订金刷卡”、“收到（车辆）车款/订金刷卡08.07”。
为了能够按照日期汇总干系的记账金额，现在须要将这些日期信息提取出来，并统一转换成标准的日期格式（YYYY/MM/DD）
多维表格
为了处理上述问题，小王想到了一个方法，即将传统表格中的数据转移到WPS多维表格中。详细步骤如下：
打开WPS多维表格运用程序。
创建一个新的多维表格文档。
在新建的文档中探求“运用做事”或者相应的功能区。
在左侧的导航栏找到并选择导入已有数据的选项。
选择从本地文件导入数据。
浏览并选择须要导入的《车辆订单明细表》文件。
按照提示完成数据导入过程。
效果如下图所示：
提取数字
在完成从传统表格到多维表格的数据导入后，接下来须要调用多维表格中的AI工具。详细步骤如下：
新建一个“文本”属性的字段，并将其命名为“提取日期”。
点击下方的“AI天生”工具以激活。
在弹出的对话框中设置如下内容：
智能任务：选择“智能抽取”
数据来源：选择本表中的“备注”字段
输入提取内容：“提取文本中的日期：如7.31、8.6、08-09等”
完成设置后，点击“开始天生”。
通过AI工具的大略打算，即可完成对“备注”字段中日期信息的自动抽取。效果如下图所示：
转换日期
由于“7.31”、“08-09”等数字信息不是标准的日期格式，因此还须要将从备注中提取出来的这些非标准日期信息转换成标准日期格式。可以通过以下步骤利用AI工具来完成这一转换：
新建一个“文本”属性的字段，并将其命名为“标准日期”。
点击下方的“AI天生”工具以激活。
在弹出的对话框中进行如下设置：
智能任务：选择“自定义天生”
数据来源：选择本表中的“提取日期”字段
输入哀求：“将7.31、08-09等转换为2024/07/31、2024/08/09这样的标准格式日期”
完成设置后，点击“开始天生”。
这样就可以利用AI工具将非标准日期信息转换成统一的标准日期格式了。
效果如下图所示：
文本转换
在AI工具将日期转换成标准格式后，由于该字段的属性仍旧是“文本”，这可能会影响到后续的数据剖析事情。此时，须要将该字段的属性调度为“日期”。详细步骤如下：
点击上方的字段标题，弹出对话框。
在对话框中将字段的属性从“文本”调度为“日期”。
点击确认后，会弹出一个提示框：“将字段变动为日期类型会导致某些不符合日期格式的数据丢失，确定要连续吗？”
确认提示框中的操作，完成字段属性的转换。
这样就可以确保字段内的数据符合日期格式，从而支持进一步的数据剖析事情。效果如下图所示：
提取分类
为了便于统计剖析，须要将备注中的订金和维修等主要信息进行分类。为此，可以连续调用AI工具来完成这项事情。详细步骤如下：
新建一个“文本”属性的字段，并将其命名为“用度分类”。
点击下方的“AI天生”工具以激活。
在弹出的对话框中进行如下设置：
智能任务：选择“智能抽取”
数据来源：选择本表中的“备注”字段
输入提取内容：“如果涌现‘维修’就返回‘维修’，涌现‘订金’就返回‘订金’”
完成设置后，点击“开始天生”。
这样就可以将备注中的重点信息分类并抽取出来。
效果如下图所示：
数据展示
在完成日期标准化和信息分类之后，可以根据这两个种别进行数据展示。详细步骤如下：
新建一个仪表盘，并将其重命名为“数据展示”。
在新的页面中，点击“添加组件”按钮，选择“统计数字”组件，分别创建三个统计数字图表：
用度总金额：统计《订单明细表》中的“金额”字段，统计办法为“求和”。
订金金额：统计《订单明细表》中的“金额”字段，并筛选“用度分类”字段中的“订金”分类，统计办法为“求和”。
维修金额：统计《订单明细表》中的“金额”字段，并筛选“用度分类”字段中的“维修”分类，统计办法为“求和”。
完成统计类图表的创建后，接着创建图表类组件。点击“添加组件”，选择“柱状图”，并按以下办法进行设置：
横轴维度：选择《订单明细表》中的“标准日期”字段，并按天进行统计。
纵轴维度：统计《订单明细表》中的“金额”字段，统计办法为“求和”。
筛选条件：筛选《订单明细表》中的“分类”字段，条件为“订金”
图表格式：选择得当的主题色及图表元素等进行美化。
在分别完成以上设置后，设置不同的配色方案，终极的效果如下图所示：
末了总结
通过上述一系列的操作，新毕业生小王成功地办理了《车辆订单明细表》中存在的日期格式分歧一以及信息分类混乱的问题。利用WPS多维表格的AI工具，小王不仅能够快速准确地提取和转换非标准日期信息，还能够将备注中的关键信息进行有效的分类。这样不仅提高了数据处理的效率，也为后续的数据剖析供应了坚实的根本。
详细来说，首先实现了日期信息的标准化，确保了所有日期都转换成了统一的格式，便于后续的韶光序列剖析。其次，通过对备注信息的分类，明确了每一笔交易的性子（如订金或维修），从而可以更精确地进行财务统计。末了，通过创建仪表盘和图表组件，直不雅观地展示了不同类别的用度总额及其随韶光的变革趋势，使得发卖部门能够一览无余地节制业务状况。
这一系列改进方法不仅提升了数据管理的专业性，也为团队成员供应了更加清晰的数据视图，有助于做出更加明智的决策。通过这样的实践，小王不仅展示了其办理问题的能力，也为公司带来了实际的事情效益。