大家好，我是 Axton。你是否也曾深陷 Excel 复杂公式的泥潭，为了一个数据汇总或关联查询而焦头烂额？今天，我想和大家分享一次特别的测试：全程只向 GPT-4o 提出需求，不提及任何具体公式名称，看看它是否真的能把我们从繁琐的 Excel 操作中解放出来。这不仅仅是一次技术尝鲜，更可能预示着我们未来工作方式的变革。
探索的起点：一份典型的销售数据 Excel
要验证 GPT-4o 的数据分析能力，一份结构清晰的 Excel 数据是必不可少的。 我准备了一份包含两个核心工作表的销售演示数据。第一个工作表是 Customers（客户表），记录了客户的 ID、名称、所在城市、国家以及电子邮件等信息，这是我们理解客户画像的基础。
第二个工作表是 Sales（销售表），则详细列出了每一笔销售的 ID、产品 ID、产品名称、产品类别、对应的客户 ID、销售日期、销售数量以及总金额。这种将客户信息与销售记录分开存储的设计，在数据库管理中非常典型且规范，但对于日常分析，有时却需要将它们巧妙地结合起来。
我将这份 Excel 文件直接拖拽上传给了 GPT-4o，并选择了最新的 4o 模型。第一步，我让 GPT-4o 分析并展示这份 Excel 文件的数据结构。这样做的好处是，可以确保 AI 正确理解了我们提供的数据，避免后续分析出现偏差。GPT-4o 不负所望，它将 Excel 文件转化为了一个可交互的表格界面，通过右上角的放大按钮，我可以清晰地看到它对数据结构的解读。在交互式表格的表头，如果 Excel 文件包含多个工作表，还可以方便地通过下拉框切换查看，无论是 Customers 表还是 Sales 表，GPT-4o 都准确识别了它们的字段和内容。
初试牛刀：轻松搞定产品类别销售额汇总
我的第一个挑战是让 GPT-4o 计算出每个产品类别的总销售额，这是一个非常基础但常见的数据汇总需求。 我直接用自然语言向它发出指令：”请计算出每一个产品类别的总销售额。” GPT-4o 迅速响应，实时显示了计算结果，清晰地列出了可穿戴设备、平板电脑、手机、电子书阅读器、笔记本电脑和耳机这六个产品类别的销售额汇总。
这个结果令人满意，于是我提出了进一步的要求：”很好，我希望你在我上传的 Excel 表中添加一个每个产品类别的总销售额的工作表，然后生成 Excel 文件让我下载。” GPT-4o 很快便提供了一个下载链接。下载打开后，我发现原始数据表依然存在，并且新增了一个汇总表，数据与 GPT-4o 界面中展示的完全一致。
然而，我注意到一个细节：这个新增汇总表中的销售额数据是写死的数字，并非通过 Excel 公式计算得出。在实际工作中，我们更希望得到的是包含公式的动态表格，这样当源数据发生变化时，汇总结果也能自动更新。于是，我再次向 GPT-4o 明确了我的需求：”在 Excel 文件当中，Total Sales by Category 是固定的数字，我希望是公式。” GPT-4o 理解了我的意图，并生成了一个新的 Excel 文件。当我打开这个新文件，惊喜地发现金额单元格内不再是固定数值，而是变成了 SUMIF 公式！SUMIF 对于许多 Excel 初学者来说，无疑是一个令人头疼的函数，但现在，我甚至不需要知道它的存在，GPT-4o 就帮我完成了任务。
你可能会问，AI 的计算结果可信吗？毕竟大语言模型存在”幻觉”的可能。实际上，GPT-4o 允许我们查看其计算过程。当我点击展开分析过程时，可以看到它实际上是使用 Python 编写了一段代码来执行计算的，并非模型自身的凭空臆想。当然，即便如此，对于重要数据，我们仍需进行事实核查，AI 的代码也并非绝对完美。
进阶挑战：跨表数据关联与 VLOOKUP 的无形应用
接下来，我尝试了一个更复杂的任务：在销售表中添加客户的详细信息，这通常需要用到跨表查询。 在我的原始数据中，Sales 表只有客户 ID，而客户的姓名、城市、国家和邮件地址等信息则存储在 Customers 表中。虽然这种分离设计符合规范，但在查看销售数据时，如果能直接看到客户姓名，无疑会更加直观。
我重新开启了一个会话，再次上传了 Excel 文件，然后直接指示 GPT-4o：”请在销售表中添加两列，分别是客户姓名和客户的 email 地址。” GPT-4o 在处理过程中，甚至还展现了自我纠错的能力——它第一次尝试时使用了英文的客户 ID 列名，发现错误后自动改正成了中文列名。最终，它成功地将客户姓名和邮件地址添加到了销售表中。我核对了第一条记录，客户 ID C0004 对应的是赵六，与 Customers 表中的信息完全一致。
吸取了上一次的经验，我这次直接要求它：”你新增加的两列要用公式来表示。” 避免了再次下载到写死数据的麻烦。然而，第一次生成的 Excel 文件中，新增的两列仍然是固定值。没关系，我再次向它强调了需求。这一次，下载回来的 Excel 文件中，客户姓名和 Email 地址列赫然使用的是 VLOOKUP 公式！VLOOKUP，又一个让 Excel 新手望而生畏的函数，在 GPT-4o 的帮助下，我无需了解其复杂语法，便轻松实现了跨表数据匹配。这正是 AI 提升效率的魅力所在：我们只需告诉它”我需要什么”，而”该怎么做”则交由 AI 来操心。为了加深理解，我甚至可以让 GPT-4o 详细解释它所使用的 VLOOKUP 公式，这无疑为快速学习 Excel 提供了极大的便利。
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终极考验：数据透视表的生成与 AI 的局限
数据透视表，这个听起来就颇具专业性的功能，是 Excel 数据分析的利器，也是我对 GPT-4o 的第三个考验。 我直接问它：”这个销售表，你可以生成什么样的有价值的数据透视表呢？” GPT-4o 不仅给出了一些建议，还迅速创建了一个按产品类别的销售总量和总金额的透视表，并贴心地将其保存到了一个新的 Excel 文件中供我下载。
然而，下载后我发现，这其实并非一个真正的、可交互的 Excel 数据透视表，而是一个汇总结果的静态表格。我希望得到更复杂的分析，比如：”我还希望了解每个城市的每个类别的销售总额和数量。” GPT-4o 再次生成了一个新的表格，这次是按照类别和城市两项进行分类，包含了金额和数量。这个结果已经具备了实际的分析价值。值得一提的是，在生成这个”城市-类别”汇总表时，GPT-4o 自动关联了 Sales 表和 Customers 表（因为城市信息在 Customers 表中），而我并未明确指示它如何进行表间连接，这体现了 AI 在理解数据关系方面的智能。
但我仍然执着于真正的 Excel 数据透视表。我要求它：”请把这个透视表添加到 Excel 文件当中作为一个新的工作表，然后把 Excel 文件的下载链接给我。” 结果依然是一个静态汇总表。我追问：”我需要一个动态的 Excel 数据透视表，你明白吗？” 这时，GPT-4o 坦诚地回复，它自带的库无法直接生成真正的 Excel 动态数据透视表，并建议我手动创建。
这并没有难倒我。既然 AI 无法直接生成，那让它一步步教我总可以吧？不过，这里遇到了一个小插曲。要在 Excel 中基于多个表（Sales 表和 Customers 表）创建数据透视表，通常需要用到”数据模型”功能，而我的 Mac 版 Excel 对此支持不佳。一个变通的办法是，先将需要的城市信息也添加到 Sales 表中，然后基于这个增强版的 Sales 表来创建数据透视表。于是，我先让 GPT-4o 在 Sales 表中添加了客户的城市和国家这两列。
准备好数据后，我向 GPT-4o 发出指令：”请一步一步指导我在 Excel 当中根据销售数据表创建 Total Sales 这个数据透视表。” GPT-4o 随即给出了详细的操作步骤。我严格按照它的指引：选择数据区域、点击插入数据透视表、在新工作表中创建、将”客户所在城市”拖动到行区域、将”类别”拖动到列区域、将”数量”和”总金额”拖动到值区域并设置为求和……最终，一个清晰、动态的数据透视表成功地展现在我的 Excel 中，按城市和产品类别展示了销售数量与总金额。虽然 GPT-4o 未能直接生成，但它手把手的指导，无疑也极大地降低了使用数据透视表的门槛。
从数据到洞察：AI 辅助下的决策与可视化
数据分析的最终目的并非填写公式或制作表格，而是从数据中提炼洞察，指导下一步的行动。 面对刚刚创建的数据透视表，我向 GPT-4o 提问：”根据透视表，我们可以获得什么样的洞察呢？如何去指导我的下一步的销售活动呢？” GPT-4o 迅速给出了多条建议，例如分析不同城市的销售表现、不同产品类别的销售表现，从而识别热销与低销的产品和城市，并据此调整销售策略。
为了更直观地展示这些洞察，我还让 GPT-4o 将表格数据转换为图表。它生成了一个相当复杂的图表，但美中不足的是，图表中的中文未能正常显示，这通常是由于缺少中文字体库导致的。不过，这个问题可以通过使用我预先配置好的、内置了中文字库的自定义 GPT 来解决。我将包含数据透视表数据的 Excel 文件上传给这个专门处理中文图表的 GPT，它很快就生成了一个可交互且中文显示正常的图表。
全局性核心要点总结
回顾整个测试过程，GPT-4o 在 Excel 数据分析方面的表现着实令人印象深刻。首先，它极大地降低了学习和使用复杂 Excel 公式的门槛，我们只需用自然语言描述需求，AI 便能代劳，无论是 SUMIF 还是 VLOOKUP，都不再是拦路虎。其次，即使在 AI 无法直接完成某些高级功能（如动态数据透视表）时，它也能扮演一位耐心的导师，提供清晰的步骤指导我们手动完成。再者，GPT-4o 能够智能地理解数据间的关联，自动处理多表查询等相对复杂的操作，而无需用户进行繁琐的设置。最后，它不仅能处理数据，还能辅助我们从数据中提取洞察并进行可视化，真正服务于决策。
独特深度洞见
这次实战让我深刻体会到，AI 正在重塑我们与数据交互的方式。过去，我们学习 Excel，重点在于掌握各种函数和操作技巧（How）；而现在，借助 AI，我们可以更专注于思考”我们想从数据中得到什么？”（What）以及”这些发现对我们意味着什么？”（Why）。AI 正在将我们从繁琐的执行层面解放出来，让我们有更多精力投入到更具创造性和战略性的思考中，这或许是 AI 赋予数据分析工作者最宝贵的礼物。
通过这次全面的测试，我可以肯定地说，虽然现在断言 GPT-4o 能完全替代 Excel 还为时过早，但它无疑已经成为一个强大的 Excel 辅助工具，确实能把我从记忆和编写复杂 Excel 公式的苦海中解放出来。如果你在日常使用 Excel 时也遇到了让你头疼的难题，不妨在评论区留言，让我们一起看看 GPT-4o 能否给出漂亮的解决方案！
