请编写一段python程序，使用随机森林模型对读取已有的Excel表格中的所有空气数据进行分析，并预测之后一周的数据，以图像方式显示结果。

首先，你需要安装一些必要的库，如pandas、numpy、openpyxl用于读取Excel文件，sklearn的ensemble模块用于随机森林模型，matplotlib用于数据可视化。这里是一个简单的示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
def load_data(file_name):
    data = pd.read_excel(file_name)
    return data

# 准备数据（假设最后一列是目标值，其余列为特征）
def preprocess_data(data):
    X = data.iloc[:, :-1]  # 特征部分
    y = data.iloc[:, -1]   # 目标值部分
    return X, y

# 训练随机森林模型
def train_random_forest(X, y):
    model = RandomForestRegressor()
    model.fit(X, y)
    return model

# 预测未来一周数据
def predict_week(model, X):
    future_dates = ...  # 根据实际日期范围添加一周的预测日期
    future_X = ...  # 将未来日期转换成特征向量（假设时间序列数据有时间趋势）
    predicted_y = model.predict(future_X)
    return predicted_y

# 可视化结果
def plot_results(y_true, y_pred):
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.plot(y_true, label='Actual')
    plt.plot(y_pred, label='Predicted')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Air Quality')
    plt.title('Air Quality Prediction for Next Week')
    plt.legend()
    plt.show()

# 使用函数
file_name = 'air_quality_data.xlsx'
data = load_data(file_name)
X, y = preprocess_data(data)
model = train_random_forest(X, y)
predicted_y = predict_week(model, X)
plot_results(y, predicted_y)