《AI+表格处理：数据清洗与报表分析》

《AI+表格处理：数据清洗与报表分析——公式生成纠错、汇总异常识别》

——AI 办公提效系列 · 表格场景实战课

主讲：崔展坤老师

【课程背景】

财务、运营、销售岗每个月底都要过同一道坎：几十张表对到头晕，公式记不住、报错不会修，汇总完还要人工找异常，重复操作占掉大半天。

一个公式报错，查半天还是不知道错在哪？

十几个部门交上来的表格式不一，合并前光整理就要两小时？

报表做完了，看不出哪个数异常、该提醒谁？

本课属于“AI 办公提效”系列的第二层——岗位突破，聚焦数据处理这一最耗时的办公环节。让 AI 承担公式生成、纠错、分类汇总与异常识别，把重复性数据处理时间压缩 60% 以上。

【课程收益】

运用 AI 生成与纠错公式，独立解决查找引用、条件统计、多表合并等常见表格难题。

掌握 AI 辅助的数据清洗流程，把格式不一的多表快速整理为可分析底表。

学会让 AI 做分类汇总与异常识别，从“做完报表”走到“看出问题”。

带走本岗位数据处理提示词模板与报表检查清单。

【课程对象】

财务、运营、销售、人力、生产等需要高频处理数据报表的岗位人员

【课程时间】

6 小时（1 天，单场实战营）

【课程大纲】

一、表格里的重复劳动，AI 能替掉哪几段

1.高频数据处理任务拆解

（1）清洗：格式统一与缺值处理

（2）计算：公式编写与报错修复

（3）汇总：分类统计与透视

（4）解读：异常识别与结论提炼

2.AI 处理数据的三条边界

（1）数据不出企业：敏感字段先脱敏

（2）结果必校验：公式要抽样验算

（3）口径要人定：统计规则说在前面

讨论：你每月报表里，哪一步最机械、最该交给 AI？

二、让 AI 写公式、修公式：从报错到跑通

1.把需求说成 AI 听得懂的话

（1）说清表结构、字段与目标

（2）给出一行样例数据

2.四类高频公式场景

（1）查找引用：跨表匹配

（2）条件统计：多条件求和计数

（3）文本处理：拆分、合并、清洗

（4）日期计算与逻辑判断

演练：现场让 AI 写出并修复一个自己卡过的公式。

三、从清洗到汇总：一条链做出可交报表

1.多表合并与格式统一

2.分类汇总与透视表配置

3.异常识别与结论提炼

（1）让 AI 找出偏离值并给出可能原因

（2）结论先行的报表表述

案例：某能源央企财务/运营岗——重复性数据处理时间压缩 60% 以上。

演练：用本人一份真实报表走完清洗—汇总—解读全流程。