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學(xué)會用DeepSeek、豆包做數(shù)據(jù)分析,你的Excel就很牛啦!

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本文作者:小爽

本文編輯:小蘭

之前我們講過,培訓(xùn)師小李將整理好的表轉(zhuǎn)換為右表,方便做數(shù)據(jù)分析():


數(shù)據(jù)清洗完成后,下一步就是要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

小李想要知道每個人參與的次數(shù),分別參與的是哪場次,還有未參與的次數(shù),未參與的場次有哪些。


老規(guī)矩,我們先讓 AI 來試試。


AI 函數(shù)公式

這里我使用的是 Deepseek。

截圖上傳數(shù)據(jù)源,輸入提示詞,發(fā)送給 AI。

通用提示詞框架:數(shù)據(jù)源信息+編寫要求(要求格式)+返回格式


Deepseek 思考后,返回了 4 個函數(shù)公式。


▲ 部分公式截圖

如下圖,我們到 Excel 中,輸入對應(yīng)的函數(shù)公式:

參與次數(shù):

=COUNTIF($B$2:$B$21,D2)

參與的場次:

=TEXTJOIN(",",TRUE,IF($B$2:$B$21=D2,$A$2:$A$21,""))

未參與次數(shù):

=ROWS(UNIQUE($A$2:$A$21))-COUNTIF($B$2:$B$21,D2)

未參與的場次數(shù):

=TEXTJOIN(",",TRUE,IF(COUNTIFS($B$2:$B$21,D2,$A$2:$A$21,UNIQUE($A$2:$A$21))=0,UNIQUE($A$2:$A$21),""))


結(jié)果完全正確。

如果你發(fā)現(xiàn)有些公式用不了,那么請仔細(xì)閱讀 Deepseek 給出的回復(fù),它會在末尾貼心地說明版本要求。


接下來,我們嘗試利用 AI 來編寫 M 函數(shù)公式,用 PowerQuery 解決問題!

對了,如果你也想讓 AI 替你工作,卻不知道怎么讓它配合,如果你想知道更多 AI 運用場景,以簡單的操作完成復(fù)雜的工作任務(wù)~

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AI 編寫 M 函數(shù)

目前國內(nèi)的 AI 編程,豆包輸出效果會更好一點,還會輸出分析報告,所以這里,我選擇使用豆包。

輸入如下提示詞:


等待片刻……

豆包就把處理好的數(shù)據(jù)表格,還有數(shù)據(jù)分析報告,M函數(shù)公式做法以及說明都發(fā)給我們啦~


除了幫助我們把需要分析的指標(biāo)完成,還貼心地為我們提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析報告,不愧是豆包。。!

統(tǒng)計結(jié)果

豆包輸出處理好的表格。

鼠標(biāo)單擊【統(tǒng)計結(jié)果.xlsx】即可下載,檢查了一下,數(shù)據(jù)結(jié)果是對的。


M 函數(shù)公式說明

生成對應(yīng)的 M 函數(shù)公式,以及對應(yīng)的說明。


先將數(shù)據(jù)源導(dǎo)入到 PQ 編輯器中。

然后在【主頁】選項卡下,單擊【高級編輯器】。


將 M 函數(shù)公式貼進(jìn)去,單擊【完成】按鈕,看看效果。


結(jié)果也是正確。


數(shù)據(jù)分析報告

生成了一份 HTML 數(shù)據(jù)分析報告。


從報告中,我們可以看出總參與人數(shù)、總場次、總參與人次、人均參與次數(shù)這些信息。


報告中還有針對數(shù)據(jù)做的圖表分析。

比如從圖表中可以看出,小爽參與的場次為兩場,沒有一個人全程 5 次都參與、參與 3 場的人數(shù)是最多的等等。


最后,豆包還對數(shù)據(jù)分析進(jìn)行了總結(jié)。

比如熱門,中等,較低場次分析。


上面這兩種方法,你可以根據(jù)自己的 Excel 版本選擇,如果數(shù)據(jù)比較敏感,不想被 AI 識別,可以事先對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏。

不過 AI 寫的 M 函數(shù)公式還是比較繞的,實際上,對于這種問題,如果你懂點 PQ,只需要用Table.Group 進(jìn)行分組匯總即可。

那么接下來,小爽就帶大家了解一下 PQ 的做法~


Table.Group

我們先看看 M 函數(shù)如何寫的,如下圖,一個 Table.Group 函數(shù)公式就能完成字段的匯總。

         {"未參與場次合并",each Text.Combine(List.Difference(List.Distinct(源[場次]),_[場次]),",")}})


具體操作:

先將數(shù)據(jù)源導(dǎo)入到 PQ 編輯器中。


由于我事先已經(jīng)導(dǎo)入了,這里就直接打開 PQ 編輯器了。

導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)源如下:


接下來進(jìn)行關(guān)鍵一步,也就是分組

在【主頁】選項卡下,單擊【分組依據(jù)】,選擇【高級】,分組為【姓名】,設(shè)置匯總的新列名和操作,最后單擊【確定】按鈕。


如下圖,可以把后面的類型都去掉,不影響實際效果,當(dāng)然留著也不影響。


參與人數(shù)

如下圖,我們可以看到參與人數(shù)字段匯總,結(jié)果已經(jīng)出來了。

Table.RowCount(_)

簡單解釋一下:

each _,_下劃線代表每個分組的表。

Table.RowCount 統(tǒng)計對應(yīng)表的行數(shù)。


接下來的步驟就是改一下另外三個字段的匯總方式。

未參與人數(shù)

List.Count(List.Distinct(源[場次]))-Table.RowCount(_)

簡單解釋一下:

List.Distinct 對數(shù)據(jù)源場次列進(jìn)行去重,List.Count 對其進(jìn)行計數(shù)。


參與場次合并

Text.Combine(_[場次],",")

簡單解釋一下:

Text.Combine 有點類似于 Textjoin 函數(shù),對指定數(shù)據(jù)基于分隔符進(jìn)行合并。


未參與場次合并

Text.Combine(List.Difference(List.Distinct(源[場次]),_[場次]),",")

簡單解釋一下:

List.Difference 是一個差集函數(shù),它能夠?qū)⒌谝粎?shù)列表的數(shù)據(jù)減去第二參數(shù)的列表數(shù)據(jù),Text.Combine 最后進(jìn)行合并。


就這樣,一個 Table.Group 就得出了我們想要的結(jié)果。

非常 Nice~


對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗之后,接下來就是數(shù)據(jù)分析的環(huán)節(jié)。

我們要從數(shù)據(jù)中獲取什么樣的信息,也就有了什么樣的需求,以及對應(yīng)的指標(biāo)。

在分析的過程中,利用 AI 可以更快地完成任務(wù)。

AI 函數(shù)公式:

在 DeepSeek 中輸入數(shù)據(jù)處理通用提示詞,直接得到 4 個函數(shù)公式。

AI-M 函數(shù)公式:

讓豆包寫 PQ 中的 M 函數(shù),得到:

  • 匯總后的數(shù)據(jù)表

  • 非常詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析報告

  • M 函數(shù)公式以及說明

最后,小爽還帶大家了解了一下PQ 的分組簡易做法。

你最喜歡哪種方法,歡迎投票告訴我?

解決問題的方法有很多種,選適合你的就可以~

不過如果你也想讓 AI 替你工作,如果你想知道更多 AI 運用場景,以簡單的操作完成復(fù)雜的工作任務(wù)~

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