🔥Excel秘籍大公开！GPT+ChatGPT+AIExcel，让你数据处理翻倍快！📊
文章主题：GPT, Excel, AIchat
你好，我是清风徐来
这是微信公众号“浩瀚的苍穹”《ChatGPT ，从入门到精通》 系列文章。
我组了个学习社群(加入方式见文末)，每天讨论最新+好玩的 AI 软件和使用技巧。
昨天，学习群有个小伙伴咨询写年度报告时用 GPT 数据分析遇到的问题
我给他大概分析了下，他基本搞定。
我发现最近写报告的人挺多的，准备近期整理下 GPT 做数据分析的案例。
今天，我先分享下 GPT联动Excel 九种方法。最后两种方式功能最强大，一定要看到最后。
一、 工具准备
在开始之前，需要准备好一些工具。
首先，你需要准备 GPT
1、注册官方 GPT
网址：chat.openai.com
官方 GPT 有两个版本，3.5 和 4.0
官网使用3.5 免费，4.0 收费（20 美元/刀）
如果你不需要数据分析功能，3.5 够用了
注册 4.0 需要用信用卡
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2、国内直达 GPT
如果你不方便使用官方 GPT
可以使用国内直联的“清风 AIchat”，支持 GPT 和智谱等国产模型
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二、ChatGPT 联动 EXCEL 的 九种方式
你可以注册官方 GPT，或者进入国内可直达的 ChatGPT 网站，边看边操作。
1、联动方式一：向 ChatGPT 咨询 Excle 使用方法
从表格设计、函数使用、财务、政策参数，都可以咨询GPT
先问大家一个问题，大家使用Excel的目的是什么？
十有八九你会回答，处理数据、分析数据、做测算！
笔者作为曾经的 excle 重度用户，曾经开发过一个简约而不简单的地产投资测算 EXCEL 表
只要输入4、5个基本的经济指标，5 分钟完成地价（收购价）、售价、利润率双敏感测算，并实现可视化。具体介绍看这里。Step by Step，清风地产投策表1.6使用宝典
这个表格有几十个参数，勾稽了上百个公式
目前，GPT是无法 直接或者操作 Excle 完成这样复杂的表格测算的，
但是GPT可以让设计这个表格事半功倍！
我问了 GPT，GPT如何辅助使用Excel。它回答说两种，主要是 python，VBA、Power Query ，第三方软件。
Excel 的精华在函数，笔者曾经做了很详细的函数用法笔记，碰到不会的就去搜索笔记
给大家看看笔记长什么样
还搞不定就到 ExcelHome 上去提问
现在可以直接问 AI，更快，更详细！
你在测算中，可以问 AI 你碰到的任何问题，比如函数怎么用，一些专有名词，一些政策法规啥的。比如
（1）问 AI 如何设计表格
怎么用“模拟一张表格，实现 MATCH 和 INDEX 查找”
（2）咨询术语
（3）政策查询，辅助我们设定经济指标
比如 “人防车位的面积计入规划车位么？北京地区度人防面积的规定？”
我用了下国产 AI，月之暗面说得模棱两可，豆包回答正确
你也可以使用一些小工具网站，如
https://helloai.wiki/tools/Q-B47xYrm
2、联动方式二：让 ChatGPT 制作一个 EXCEL 表。
适用范围：练手 + 生成非测算用表格，如计划表。
*提示语如下：
模拟一张excle表格，员工花名册，要包含20个员工。
*清风 AI(默认 GPT3.5）答复如下：
🎉🚀让数据飞起来！只需简单几步，在我们的高效对话框中，👀定位你的表格宝贝，一滑到底，一扫全选，复制操作瞬间完成！🏃♂️无缝切换到Excel，按下快捷键Ctrl+A，再轻轻一粘贴，默认格式保留，方便你随时取用。📊生成的表格整洁有序，是工作中的得力小助手，备份备用，确保信息安全。记得，数据就是未来的金钥匙，好好保管哦！🔑💪
这个功能，看似无用，但是在模拟大量数据的时候非常有用！
如果你是GPT4的用户，你可以让 gpt直接提供表格下载。如果是3.5，按此方法手工复制。
3.联动方式三：Chat Excel 网站
适用范围：表格不复杂，但是数量大，需要尽快处理的表格，如人事报表等
酷表，Chat Excel 网站 是清华大学做的一个在线 excel AI 网站
不过这个网站最新不稳定的，又时候无法访问
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点击后，进入，界面如下：
点击右上角“上传文件”，把刚才生成的员工花名册传上去。
在提示框输入你要的过滤条件，如“把年纪在 30 岁以上的男同事选择出来”，然后点“执行”。
🌟了解你的需求！对于员工信息统计，如平均年龄和薪资等关键数据，你可以提问。记得先确认数据格式哦，像是薪资需要转化为数字形式，工龄也要以合适的方式表达。这样整理资料，搜索时会更精准，让搜索引擎帮你找到想要的答案！💪
4、联动方式四：ChatPGT 生成带公式的 Excel
🌟编写Python代码模拟数据，创建Excel表格展示地价-售价对净利润的双重影响。公式将以中文呈现，确保专业易懂。接下来，我们将进行详细的步骤说明，帮助你轻松完成这个任务并实现可视化。📊1. 首先，导入所需的库：`import pandas as pd`2. 创建一个包含地价和售价的数据框：`data = {‘地价’: [100, 200, 300], ‘售价’: [500, 600, 700]}`3. 计算净利润：`net_profit = (售价 – 地价) * 毛利率`4. 添加影响因素的列：`data[‘双重影响’] = net_profit * 2`5. 使用pandas的`to_excel`函数，以中文格式保存表格到指定路径：`pd.DataFrame(data).to_excel(‘地价-售价影响.xlsx’, encoding=’utf_8′)`6. 接下来，使用Excel公式计算净利润对利润的影响。例如，在A3单元格输入`=双重影响*0.1`（假设毛利率为10%），然后向下填充。7. 为了可视化，可以使用Python的库如`matplotlib`或`seaborn`创建折线图。例如：`import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot(data[‘地价’], data[‘双重影响’])`8. 最后，记得在代码中添加必要的注释和错误处理，以确保代码的完整性和可读性。完成以上步骤后，你将拥有一个清晰展示地价-售价关系以及其对净利润影响的Excel表格，并且可以通过图表直观理解数据。记得分享你的成果哦！😊
这里要三个工具结合使用 ChatGPT+python+excel。
ChatGPT 给出了如下代码：
# 在Python中搭建“地价&售价一销售净利润率”的双敏感性分析的步骤如下：
import pandas as pd
import numpy as np
# 随机生成1000条记录
np.random.seed(123)
data = pd.DataFrame({地价
: np.random.randint(80000, 200000, size=1000),
售价
: np.random.randint(120000, 300000, size=1000)})
# 将销售净利润率计算出来并添加到数据集中data[销售净利润率] = ((data[售价]-data[地价])/data[售价
])*100
# 保存数据集到CSV文件data.to_csv(数据集.csv
, index=False)
print(“数据集已保存到CSV文件。”
)
# 导入所需的Python库和数据集
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 设置matplotlib库使用Windows通用字体plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei
]
data = pd.read_csv(数据集.csv
)
# 对数据集进行清洗和处理，删除缺失值等
data.dropna(inplace=True)
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 计算销售净利润率，并将其作为新的一列添加到数据集中data[销售净利润率] = ((data[售价]-data[地价])/data[售价
])*100
# 绘制散点图，分别以地价、售价、销售净利润率为x、y、z轴，可视化数据集
fig = plt.figure(figsize=[10,8])
ax = fig.add_subplot(111, projection=3d
)
xs = data[地价
]
ys = data[售价
]
zs = data[销售净利润率
]
ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, alpha=0.5)
ax.set_xlabel(地价
)
ax.set_ylabel(售价
)
ax.set_zlabel(销售净利润率
)
plt.show()
# 构建网格点的二元组，求出所有可能的地价和售价组合的销售净利润率x = np.arange(data[地价].min(), data[地价
].max(), 10)
y = np.arange(data[售价].min(), data[售价
].max(), 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = ((Y-X)/Y)*100
# 绘制等高线图，显示销售净利润率的变化趋势
fig, ax = plt.subplots()
cp = ax.contour(X, Y, Z, levels=np.arange(60,110,10), colors=k
, linewidths=0.6)
plt.clabel(cp, cp.levels, inline=True, fontsize=8)
plt.show()
# 绘制3D表面图，直观展示地价、售价和销售净利润率的关系
fig = plt.figure(figsize=[10,8])
ax = fig.add_subplot(111, projection=3d
)
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=coolwarm
)
ax.set_xlabel(地价
)
ax.set_ylabel(售价
)
ax.set_zlabel(销售净利润率
)
plt.show()
# 这样，通过以上步骤，我们就可以搭建出一个“地价&售价一销售净利润率”的双敏感性分析，通过可视化数据，直观了解变量之间的关系，以便做出更加准确的商业决策。
复制这段代码到 python 编辑器中运行。生成了 excel 表，还可视化的生成了散点图，如下：
5、联动方式五：ChatGPT 生成 VBA 代码
另外，如果你是用的 GPT4 您可以看这篇文章，获取更详细的操作
《一键生成饼图！ChatGPT4 制作 Excel VBA 代码示例》
做好的示意图如下：
以下是 GPT3.5 的提示词：
“嗯，我们一步一步来，假设我的子表 1 已经勾稽好了所有的测算公式，B1 是我手动输入的土地单价，A1 是土地面积，C1 单元格是我的计算得到的土地总价（c1=b1\*a1)，d1 是预计的一年后土地销售单价,是一个固定值，e1 是我计算得到的收益率 e1=（d1-b1)/b1，我在 B1 中输入不同的数据，e1 单元格会得到不同的收益率。我想实现如下功能:我在子表 1 的 f1 到 f10 中，输入不同的数值，h1 到 h10 会得到不同的收益率。如何用 vb 实现？请写出代码”
ChatGPT 生成如下代码：
Sub CalculateProfitRates()
定义工作表变量并设置为子表1
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Worksheets(“Sheet1”)
替换为您的工作表名称
获取固定值和土地面积
Dim fixedValue1 As Double, fixedValue2 As Double, landArea As Double
fixedValue1 = ws.Range(“D1”).Value
fixedValue2 = ws.Range(“E1”).Value
根据实际情况替换为子表1中的其他单元格引用
landArea = ws.Range(“A1”
).Value
使用For循环遍历F1到F10单元格
Dim i As Integer
For i = 1 To 10
从F列中获取土地单价值
Dim landUnitPrice As Double
landUnitPrice = ws.Range(“F”
& i).Value
如果土地单价值不为0，则进行计算
If landUnitPrice <> 0 Then
计算公式1
Dim result1 As Double
result1 = CalculateFormula1(landUnitPrice, fixedValue1, landArea)
计算公式2
Dim result2 As Double
result2 = CalculateFormula2(landUnitPrice, fixedValue2)
根据实际情况传递所需参数
将计算得到的结果写入H列和后续列的相应单元格
ws.Range(“H” & i).Value = result1
ws.Range(“I” & i).Value = result2
Else
如果土地单价值为0，则清空H列和后续列的相应单元格
ws.Range(“H” & i).Value = “” ws.Range(“I” & i).Value = “”
End If
Next i
End Sub
定义计算公式1的函数
Function CalculateFormula1(landUnitPrice As Double, fixedValue1 As Double, landArea As Double) As Double
在此处编写计算公式1，使用landUnitPrice、fixedValue1和landArea等变量
CalculateFormula1 = 将此处替换为您的计算公式1
End Function
定义计算公式2的函数
Function CalculateFormula2(landUnitPrice As Double, fixedValue2 As Double) As Double
在此处编写计算公式2，使用landUnitPrice和fixedValue2等变量
CalculateFormula2 = 将此处替换为您的计算公式2
End Function
还给出了在 excle 中，使用 VBA 的方法：
6、联动方式六：在 Excel 中集成 ChatGPT
提示词：
请举一个详细的例子，如何将 ChatGPT 集成到 Python 代码中，附上详细的操作步骤和源代码。
GPT 在开始说“要在 Excel 中集成 ChatGPT，你需要做的是通过 API 来调用 GPT-3 模型”给了一个编程案例。
我提示了“用插件”，ChatGPG 给出提示如下：
正版 office 的小伙伴可以试一试。
7、联动方式七：用 ChatGPT 代替 Excel
我用一个常见的强排指标来考考 ChatGPT:
提示：“请根据客户提供的 95 亩住宅用地，建筑高度不超过 80 米，容积率 2，建筑密度 20%的条件，为客户提供关于公寓和别墅等住宅类型的规划建议，包括建筑层数、建筑数量以及绿化等方面的信息。1.目的:在符合各项经济指标要求下，追求销售总价最高。2.采用高低配，高低配的意思同一宗土地上，既修别墅，又修公寓。3，销售单价，公寓 2.5 万每平方米，别墅 3.8 万。请问，要达到销售总价最高，别墅，公寓各修多少栋，各自的总建筑面积是多少”
ChatGPT 答复如下：我觉得它就是把 excel 求最优解的过程用语言描述了一遍。
8、联动方式八：使用在线平台 ROWs
“Rows” 是一款集成了人工智能功能的在线表格处理工具，通过集成的AI人工智能功能，将电子表格和工作流程完美结合，简化了数据处理和报表制作的过程。
该工具提供了诸如AI自动化、数据源多样性、数据可视化和团队协作等功能特色功能很强，你还可以就表格内容提问
缺点是不支持中文提示
具体看这篇《视频教程：Excel 分析+可视化图表神器 ROWS！VBA 可以扔了！》.
9、联动方式九：使用 GPT4 高级数据分析功能
GPT 最强的是它可以做数据分析！包括大量数据的清洗、整理、可视化分析（平替 Tableua）、数据挖掘
GPT-4的高级数据分析功能允许用户在ChatGPT4中使用高级数据分析工具进行数据处理和分析。用户可以上传数据集进行数据处理、数据可视化、统计分析、拟合和预测等操作。该功能提供了许多强大的应用，包括数据处理和清洗、图片处理和分析、统计分析和可视化、数据拟合和预测等。它具有高度自动化、灵活性和扩展性的优势，GPT-4的出现使得高级数据分析师的成本大幅降低，同时也为初级数据分析师提供了更多的发展机会
学习群有个两个小伙伴的案例，让我映象深刻
一个是高级数据分析师，他使用了 GPT4 后感叹，“大时代变了，同行们还懵然不知”，
另一个是银行信贷部的，上面来了新政策，要求针对某一类人群设计新的信用卡产品。历史大数据一分析发现，此类人群违约率很高，遂建议上级领导调整策略
总之，AI 在辅助使用 EXCLE，可视化数据（跳开 EXCLLE)方面可以做到事半功倍
《GPT4 王炸更新！神器 Code Interpreter 的 15 个必学用法！》
《GPT Code Interpreter 高阶可视化案例（一）：零售销售分析》
《GPT Code Interpreter 高阶可视化案例（三）：信用卡客户违约、流失分析
《有钱 = 生存？手把手教你用 GPT Code Interpreter 十分钟内完成泰坦尼克号生存因素分析报告！》
注意 Code Interpreter 已经更名为 高级数据分析，另外 GPT4 升级比较频繁，不会的小伙伴可以加入学习群咨询
原创不易，欢迎阅读、点赞、转发、分享
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加入星球每隔 1-2 周适当上调，希望大家尽早入群，懂的都懂！
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