GPT-4o 讓你的 Excel 如虎添翼!一秒掌握 3 大 Excel 必備技能 | 回到Axton
嘿,你好,歡迎回到 Axton
使用 GPT-4o 的數據分析功能
真的能把我們從 Excel 的公式當中解放出來嗎?
今天我們就來進行一次專門的測試
我們全程只提要求
不會涉及到任何具體的公式名稱
看看能不能做到在 Excel 當中完成很常用
很重要
但是又很讓我們抓狂的三項任務
我們首先來看一下咱們今天
做演示用的 Excel 文件的內容
主要有三個工作表
這是一些演示銷售數據的 Excel 文檔
我們今天主要會用到兩個
一個就是 Customers 客戶
這就包括客戶的 ID、客戶名稱、城市、國家
以及他的電子郵件
還有一個工作表就是 Sales 工作表、銷售的工作表
銷售工作表有銷售 ID、產品 ID、產品的名稱和產品類別
以及客戶 ID、銷售日期、數量和總金額
這種 Excel 表就是一個典型的銷售數據表
好,我們把它上傳給 ChatGPT
ChatGPT,4o,選擇4o模型
然後文件直接拖過來就可以了
我們上傳給他的第一步可以先讓 ChatGPT
把這個 Excel 文件的數據結構給我們顯示出來
這樣也可以確保我們知道 ChatGPT 是
正確的理解了我們的數據結構
Excel 文件上傳給 ChatGPT 之後
它就是一個可交互的表格
我們直接點擊右上角的放大按鈕
就可以把它擴展開
我們來看一下 ChatGPT 對數據結構的分析
首先是一個 Products 表,就是產品表
這個爲了簡單起見我們今天不用它
然後就是客戶表
在 ChatGPT 的交互式表格的表頭這邊
如果你上傳的 Excel 文件是多個工作表的話
你在這個下拉框裏面可以選不同的工作表
比如 Customer,客戶
這就是客戶的工作表
然後我們再選 Sales 工作表,銷售工作表
它的數據結構也沒有問題
接下來我們首先想要做的事情
就是讓它計算每一個產品類別它的總銷售額
這邊我們直接給它發 prompt
請計算出每一個產品類別的總銷售額
這邊它就實時顯示出了它的計算結果
這就是按照每一個產品類別
進行的一個銷售額的彙總
可穿戴設備,平板電腦,手機
電子書閱讀器,筆記本電腦和耳機
好,那我就希望它把這個產品類別的彙總表
添加到我的原始的 Excel 文檔當中
然後讓我下載回來
我們就繼續要求它
很好,我希望我在上傳的 Excel 表中
添加一個每個產品類別的總銷售額的工作表
然後生成 Excel 文件讓我下載
這邊它就給出了下載鏈接
我們下載回來看看對不對
這些數據都是原始 Excel 表的表格數據
這個工作表就是它最新生成的彙總表
6個設備類別
然後進行了金額彙總
我們可以跟 ChatGPT 裏面的對照一下
看看數據都沒有錯誤
都是一樣的
但是這裏面有一個問題
它給出來的彙總表的數據是寫死的
並不是一個公式
而實際上我們在 Excel 裏面做彙總的時候
我們希望它這是一個公式
好,那麼我們就繼續要求它
我們就說在 Excel 文件當中
Total Sales by Category 是固定的數字
我希望是公式
好,生成了一個新的 Excel 文件
我們點擊下載回來看一下
咱們打開它新創建的 Excel 文檔
然後我們看金額這一邊
這時候它就把金額改成了公式
這就不是一個固定的數字了
我們會看到它這邊的公式
就是 Sum If
Sum If 這個公式
確實是讓很多初學者
Excel 的初學者感到頭疼的一個公式
但是這次我們就根本不需要去了解
甚至你都不需要知道
還有這麼一個公式
就可以完成我們所需要完成的任務
這時候你可能會想
在 ChatGPT 當中
它做出來的計算是可信的嗎?
因爲我們都知道
AI 大語言模型它是有幻覺的
它經常會避免不了的
胡說八道
那它這些數字是真的還是假的呢?
其實我們可以看到它的計算過程
比如這就是它按照
產品類別彙總時候的計算過程
我們點擊這邊就可以打開
看到它的分析過程
從這個窗口我們可以看到
它實際上是用 Python
寫了一段代碼來進行計算的
也就是說
這不是這個大語言模型自己算出來的
所以它的計算結果是可信的
當然即便如此
我們也不能百分之百的確信
也要做事實覈查
越是重要的數字
我們越是要慎重去檢查
畢竟在現階段 AI 模型的幻覺是免不了的
你甚至也不能保證它寫的代碼
都是完全正確的
好
接下來我們看下一個任務
我們打開我們的原始的 Excel 文檔來看
在我們的 Excel 文檔裏面
我們實際是用兩個工作表
兩個數據表
一個是客戶表
這就是客戶表
那還有一個就是銷售表
在客戶表當中
我們有客戶的名稱
客戶所在的城市和國家
還有客戶的 email 地址
電子郵件地址等等
而在銷售表中
我們只有客戶的 ID
並沒有客戶的姓名
地址和郵件
這種方式是非常符合數據設計規範的做法的
但是如果你覺得在銷售表當中
我看不到客戶的姓名
覺得很不自在
很不習慣
那麼你就可以讓 ChatGPT 在銷售表當中
添加上兩列
分別就是客戶的姓名和客戶的郵件地址
我們來看一下
好
爲了避免剛纔測試的影響
我們就新開一個會話
重新給他上傳這個 Excel 文件
然後直接把文件上傳給他
那默認情況下
他就會去做一點分析
我們轉到 Sales 表銷售表
目前我們只有客戶 ID
現在我們就需要他
我們把客戶姓名和客戶的郵件地址加上
請在銷售表中添加兩列
分別是客戶姓名和客戶的 email 地址
哦,很好
他在第一次嘗試的時候
使用了一個英文的客戶 ID 的列
然後發現錯誤
還知道改正改成中文的
那現在就是他合併之後的結果
有客戶姓名
客戶郵件地址都有了
第一條記錄的客戶 ID 是 C0004
然後是趙6
我們來看一下原始數據
第一條記錄客戶 ID 是 C0004
然後我們看客戶 C0004趙6
沒錯
那同樣我們就讓他把增加了兩列的
這個工作表呢
更新到原有的 Excel 文檔當中
然後把這個更新過的 Excel 文檔下載給我
那這時候呢我就直接告訴他
你新增加的兩列要用公式來表示
那這樣呢
省了他給我下載一個固定的表格
我再多餘要求他一步
好
我們來看一下他更新後的 Excel 文件
他實際上給我們的還是寫死的
姓名和 Email 地址
沒有給我們給公式
那碰到這種情況沒關係
有錯我們就讓他重新做
又改了一個
再下載
好
我們看到了
這次他用了公式
VLOOKUP
那對於 Excel 的初學者來說
VLOOKUP 是不是又是一個
讓人頭疼的公式呢
同樣我們在 ChatGPT 的幫助之下呢
我們就完成了需要用 VLOOKUP
來完成的這項任務
而我們根本不用去知道
世界上還有一個 VLOOKUP 的公式
所以這就是 AI 能幫助我們提升效率的地方
我們只要告訴他
我們需要什麼
而該怎麼做
這是 AI 來操心的事情
當然爲了讓我們多學一些 Excel 的知識呢
我們可以讓他跟我們講一下
好
我們讓他給我講解一下
他使用的公式
那下面就是對公式的解釋
VLOOKUP 的公式
然後把這兩列的公式都告訴你了
那這樣是不是非常方便
我們去快速的掌握 Excel 的基本的用法
好
這是第二個比較容易讓人頭疼的公式
我們來看一下第三個
第三個就是數據透視表
光聽這個名字呢
就已經讓人犯暈了
比如我們可以直接問他
這個銷售表
你可以生成什麼樣的有價值的數據透視表呢
好
他不但給出了一些建議啊
還直接就開始給我創建一個數據透視表了
這就是按產品的類別的銷售總量和總金額的透視表
並且還保存到一個新的 Excel 文件裏面了
非常貼心
把一系列的任務都幹完了
那我們先下載回來看一下他這個數據透視表的文件
其實他做的這個呢
並不是一個真正的數據透視表
他同樣只是把彙總的結果呢
給寫死
放在一個表格裏面了
好
其實呢
我覺得他這種分析結果呢
還太簡單
我還希望複雜一些
比如我還希望瞭解每個城市的
每個類別的銷售總額和數量
好
創建了一個按照類別和城市兩項分類的數據透視表
包括金額和數量
那這樣的數據透視表對我們做數據分析呢
就已經有實際的價值了
其實我們還可以看到一點啊
ChatGPT 在做這樣數據分析的時候呢
它實際上是自動的進行了多表的關聯
因爲我們可以看到在他的銷售數據裏面呢
它實際上只有客戶的姓名和客戶的郵件地址
他並沒有客戶的城市和國家信息
而城市和國家的信息是在客戶的這個表裏面的
所以我在最後啊
讓他根據城市和類別進行彙總的時候呢
它實際上是進行了一個多表關聯
兩個表的關聯的彙總
那這一點呢
也是用 ChatGPT 來進行數據分析的
一個比較方便的地方
我們並不需要去明確的指定他
哪兩個表之間是靠什麼來連接
ChatGPT 他自己就可以發現這個表當中的關係
但是呢我們剛纔看他第一次給我們下載的
那個簡單的數據透視表當中看到啊
他給我們下載的是一個固定的一個表格
並不是真正的 Excel 的數據透視表
那麼他能不能真正的做出一個 Excel 的
數據透視表讓我們下載回來呢
我們可以嘗試一下
我們就要求他請把這個透視表添加到
Excel 文件當中作爲一個新的工作表
然後把 Excel 文件的下載鏈接給我
更新了一個 Excel 文件
我們看看他做的對不對
這並不是一個真正的數據透視表
而是他彙總之後的一個表格
那這不是我們所希望的結果
我們可以再追問他一句
我需要一個動態的 Excel 數據透視表
你明白嗎
好
這邊 ChatGPT 給的回覆當中是說
他自帶的庫呢沒有辦法去生成
真正的 Excel 的數據透視表
他建議我們進行手工創建
好這樣也沒有問題啊
假設我就是一個數據透視表的小白
我根本不懂怎麼去做數據透視表
那麼我就讓 ChatGPT 來一步一步的教我
把這個數據透視表做出來
但是呢這裏有一個問題
我們可以先看一下他剛纔
給我們生成的這個 Excel 文件
因爲我們是需要按照產品的類別和城市來進行彙總
但是在銷售表裏面呢
我們可以看到這裏面沒有城市這個信息
我們在 ChatGPT 裏面
他會自動的把這兩個表
銷售表和客戶表進行多表的關聯
然後來給出彙總
這是沒有問題
但是如果在 Excel 裏面做數據透視表
需要多個表關聯的話
它是需要數據模型的功能的
在我的 Mac 版裏頭呢
Excel 不支持這個功能
那還有一個辦法呢
就是我把地址信息也添加到這個 Sales 表裏面
我們就通過這一個 Sales 表來做數據透視表
那我們就先讓他把這個 Sales 表給我們準備好
好我們回到這個銷售數據和客戶信息裏面
這邊我們再需要他添加客戶的城市和國家這兩個列
好那這個表呢就有客戶姓名
客戶的 email 以及客戶所在城市
有一個多餘列
咱們先不管它
好我們回到他這個數據透視表這邊
請一步一步指導我在 Excel 當中
根據銷售數據表創建
Total Sales 這個數據透視表
好這邊他就給出了詳細的步驟
我們就根據他這個步驟來看
我們能不能創建出一個數據透視表來
就用他前一次給我們的這個 Excel 表
好打開 Sales 工作表
這就是 Sales 工作表
選擇包含所有數據的區域
包括標題行
OK 標題行到最後
然後在 Excel 菜單點擊插入
插入當中選擇數據透視表
插入數據透視表
彈出窗口中選擇一個表或範圍做數據源
然後把它放在一個新的工作表當中
點擊確定好設置數據透視表的字段
把客戶所在城市拖動到行的區域
客戶所在城市拖動到行的區域
然後把類別拖動到列
我們再找類別拖動到列
把數量拖動到值
並確保值字段設置爲求和
好我們把數量值求和
把總金額拖動到值也設成求和
好也設成求和
然後調整佈局
那我們放大來看一下
這邊就是城市數量總金額
然後是根據類別的分類
不同類別的數量和總金額
好雖然 ChatGPT 不能直接在
Excel 當中創建出一個數據透視表
但是我們可以在它的一步一步
手把手的指導之下
創建出一個完整的數據透視表來
那這樣是不是讓我們用 Excel
用起來就更加的簡單方便了呢
當然數據分析的目的
它並不僅僅是讓我們去填寫這些公式
數據分析的目的是要從數據當中
它能產生洞察來指導下一步的行動
比如我們就這樣一個透視表
我們就可以去問它
根據透視表
我們可以獲得什麼樣的洞察呢
如何去指導我的下一步的銷售活動呢
那這邊就給出了很多建議
其中前面兩個就是要按城市的銷售表現
和產品類別的銷售表現
來對熱銷產品低銷產品
熱銷城市和低銷售的城市
進行不同的處理
同樣我們爲了看起來方便
其實也可以讓它把這個表格
給我們生成圖形
好複雜的一個圖表
這個中文沒有顯示出來
沒有顯示出來中文
那是因爲它沒有中文字體
那這個我們就可以直接用我做好的一個 GPT
其實就是一個帶中文字庫的一個 GPT
讓它來處理中文圖表就可以了
同樣我們把這個 Excel 文件上傳給它
這就是剛纔 ChatGPT 做好
讓我們下載回來的 Excel 文檔
那這個工作表就是它的數據透視表的數據
先把工作表轉換爲一個圖表
我們在這就可以看到它的工作表就是第4個
第4個工作表
好它實際上生成了一個可交互式的一個圖表
好以上就是我們如何在 ChatGPT 的幫助之下
去完成三項對 Excel 初學者來說很常用
但是用起來又很讓人抓狂的三項基本任務
我們可以看到也許我們現在說 ChatGPT
它做數據分析能替代 Excel 還爲時過早
但是使用 ChatGPT 可以極大的
提升我們使用 Excel 的效率
我可以肯定的說
ChatGPT 確實可以把我從
Excel 的公式當中解放出來
好如果你經常使用 Excel
有哪些讓你覺得比較困難的地方呢
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我們來讓 ChatGPT 幫我們來解決
看看 ChatGPT 到底能力怎麼樣
好我是 Axton 今天的分享就到這裏
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