用机器学习代码示例提升办公效率的几个实用场景

在日常办公中，很多人觉得机器学习是高不可攀的技术，其实借助一些简单的代码示例，普通人也能用它解决实际问题。比如自动分类邮件、预测项目完成时间，甚至分析会议记录中的关键信息，这些都不再需要复杂的算法背景。

自动整理收件箱

每天面对几十封邮件，手动分类费时又容易遗漏。利用朴素贝叶斯分类器，可以快速将邮件按“客户咨询”“内部通知”“账单”等类别归类。下面是一个基于 scikit-learn 的简单实现：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 示例数据
texts = ["请查收本月财务报表", "客户张总预约下周会议", "系统维护将于今晚进行"]
labels = ["账单", "客户咨询", "内部通知"]

# 构建模型
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit(texts, labels)

# 预测新邮件
new_email = ["关于合同续签的事项沟通"]
prediction = model.predict(new_email)
print(prediction)  # 输出：['客户咨询']

预测任务完成时间

项目经理常要预估工作进度。通过历史任务数据训练一个线性回归模型，能辅助判断当前任务是否可能延期。例如，用 Python 和 pandas 处理数据：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 模拟数据：任务耗时（小时）与文件数量、参与人数的关系
data = pd.DataFrame({
    'files': [10, 25, 5, 40, 15],
    'people': [2, 3, 1, 4, 2],
    'hours': [8, 20, 4, 30, 12]
})

X = data[['files', 'people']]
y = data['hours']

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 新任务预测
estimated = model.predict([[30, 3]])
print(f"预计耗时：{estimated[0]:.1f} 小时")

提取会议纪要关键词

开会记笔记太累？可以用 TF-IDF 算法自动提取录音转文字后的内容重点。这样下次翻看纪要时，一眼就能抓住核心议题。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

meeting_notes = [
    "讨论产品上线时间，技术团队确认后端接口下周完成",
    "市场部建议增加社交媒体投放预算",
    "人事提到招聘进度缓慢，需优化面试流程"
]

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5, stop_words=['的', '了', '和', '或'])
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(meeting_notes)

print(vectorizer.get_feature_names_out())
# 输出类似：['接口', '招聘', '投放', '预算', '进度']

这些例子不需要服务器集群或海量数据，一台普通办公电脑就能跑通。只要愿意动手试一试，机器学习就能成为你办公桌上的实用工具。