用于 Excel 的 10 个人工智能提示，以进行详细的业务绩效分析
了解如何使用真实数据集为 Excel 提供人工智能提示。了解用于数据清理、公式、仪表盘和业务洞察的强大提示。
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打造真正畅销的高质量课程。
Excel 在数据分析方面的功能非常强大，但也会让人感到不知所措。公式、数据透视表、仪表盘......很容易让人陷入困境，不知道下一步该怎么做。
这就是人工智能提示的作用所在。
有了正确的提示，您就不必猜测使用哪种公式或如何构建分析结构。相反，您可以在 ChatGPT 上一步一步地引导人工智能，并获得清晰、可操作的输出结果。然后，您就可以使用这些人工智能生成的输出结果对您的业务绩效进行全面分析。
事实上，您甚至可以将 Excel 工作流程、提示和输出转化为结构化课程，用于 员工培训 使用人工智能课程创建器
在本篇文章中，我们将讨论 Excel 的 10 大提示，以及如何使用它们创建在线课程。
Excel 的人工智能提示如何工作
当我刚开始使用 Excel 的人工智能时，我犯了一个错误，那就是问了一些含糊不清、泛泛而谈的问题。
随着时间的推移，我意识到结构化的提示一步步引导人工智能的效果最好。一个好的 Excel 提示通常包括你的数据集是什么样的、你想计算或分析什么以及输出格式（公式、步骤、解释）。
例如，与其问"计算收入"，而是应该问："创建一个 Excel 公式，使用订阅类型计算每月收入，并解释其工作原理"。
这一细微差别改变了一切。人工智能不再是一种工具，而更像是指导你工作流程的助手。
为了帮助大家更好地理解这一点，我将使用一个数据集，并围绕它使用不同的提示。通过坚持使用一个数据集，每个提示都建立在前一个数据集的基础上，就像一个真正的工作流程。
为了使这一点切实可行，我使用了一个健身应用程序数据集。
https://drive.google.com/drive/folders/1ggID5PrXtvcODTDmL_VPpSpNriJ3-KLC?usp=drive_link
该数据集包括
- 用户订阅（免费、基本、高级）
- 每月收入
- 锻炼行为
- 参与（每周场次）
- 用户统计数据
- 流失数据
10 个最佳 Excel 人工智能提示
以下提示遵循 Excel 上的真实分析工作流程，从原始数据到可操作的见解。您可以使用 Excel 的这些人工智能提示，以最小的代价执行一系列功能。
1.数据清理提示
在开始分析任何数据集时，我总是先清理数据。以下是我用于数据清理的提示：
"我有一个 Excel 数据集，其中的列包括订阅类型、月费、每星期会话数、注册日期和流失量。找出可能存在的数据问题（缺失值、重复、格式问题），建议如何在 Excel 中清理数据集，并提供使用 Excel 功能的分步说明。推荐数据清理的最佳实践"。
2.数据结构和格式化提示
光有干净的数据还不够，还需要对数据进行适当的结构化处理。为了对数据进行结构化和格式化，我使用了 Excel 的人工智能提示：
"帮助我在 Excel 中构建这个数据集。建议正确的日期、数字和类别格式，建议列的组织方式，并解释如何在 Excel 中创建表格。建议命名规则，使数据集为分析做好准备"。
3.收入计算提示
现在我们开始提取价值。这个提示对计算收入最有效：
"创建 Excel 公式来计算该数据集的收入。计算总收入和每月经常性收入 (MRR)。使用 SUM 和条件逻辑显示公式，并逐步解释每个公式。假设订阅类型有不同的定价"。
4.用户细分提示
这就是分析变得有趣的地方。使用此提示进行用户细分：
"在 Excel 中根据订阅类型、年龄和国家划分用户。建议如何对用户进行分组，提供公式（IF、嵌套 IF 或筛选器），并解释如何创建细分。提出从细分中提取的见解。保持简单实用。
5.流失分析提示
了解流失率对订阅业务至关重要。使用此提示进行流失分析：
"使用 Excel 分析该数据集中的用户流失情况。计算流失率，按订阅类型划分流失率，并确定模式或趋势。建议使用公式和数据透视表设置，并用简单的语言解释见解"。
6.透视表提示
数据透视表是 Excel 变得强大的地方。本提示可生成最全面的数据透视表：
"在 Excel 中为该数据集创建数据透视表。推荐 3 个有用的数据透视表，解释使用哪些字段（行、列、值），并说明如何分析收入和流失率。提供分步说明，重点关注业务洞察"。
7.图表和可视化提示
数据可视化更容易理解。这是最好的数据可视化提示：
"建议用图表在 Excel 中直观显示该数据集。推荐图表类型（条形图、折线图、饼图），解释每种图表应显示的内容，并提供在 Excel 中创建这些图表的步骤。建议提高清晰度的方法，并将重点放在可用于演示的视觉效果上"。
8.KPI 面板提示
建立 KPI 面板是业务绩效分析的核心。为此，请使用本提示：
"帮助我在 Excel 中为该数据集建立 KPI 面板。建议关键指标（收入、流失率、参与度），推荐仪表盘的布局，并说明如何连接图表和数据透视表。提供分步指导。使其对初学者友好"。
9.高级公式提示
现在我们深入了解 Excel 功能。在 ChatGPT 中输入此提示：
"为该数据集提供高级 Excel 公式。使用 IF、VLOOKUP 或 XLOOKUP 和平均值，清楚地解释每个公式，并展示数据集的实际使用案例。建议何时使用每个公式。解释要简单"。
10.商业洞察提示
最后，您需要对数据集进行深入分析，以确定品牌的优势和劣势以及风险和机遇。将这一提示输入 ChatGPT，即可获得全面的业务洞察：
"担任数据分析师，从数据集中总结见解。突出关键趋势，识别风险和机遇，并提出 3-5 条可行建议。以简短商业报告的形式，用非技术性语言解释见解"。
为 Excel 编写最佳人工智能提示的技巧
说到 Excel，提示的质量直接影响到输出结果的可用性。与一般的人工智能任务不同，Excel 要求精确：公式、步骤和结构都很重要。
以下是我在以下情况下遵循的提示 Excel 的写作提示:
- 清晰描述数据集结构： 一定要提及列名及其代表的内容。当人工智能了解您的工作表布局时，Excel 提示效果最佳。即使是简单的列名列表也能大大提高准确性。
- 要求精确的公式（而不仅仅是解释）： 不要只问 "我该如何计算？相反，请提供准确的 Excel 公式（如 SUM、IF、XLOOKUP）以及应用该公式的位置。这样，您的电子表格就可以立即使用输出结果。
- 指定要使用的 Excel 函数： 如果您正在学习或练习，请提及您希望包含的功能。例如，询问使用 IF、VLOOKUP 或数据透视表的解决方案。这可以帮助您掌握特定的 Excel 技能，而不是得到通用的答案。
- 请求逐步指导： Excel 是实践性很强的工具，因此步骤很重要。请人工智能指导你准确地点击什么、在哪里输入公式以及如何构建工作表。这对初学者尤其有帮助。
- 要求提供真实的使用案例： 不要使用抽象的公式，而是要求人工智能将其应用到数据集中。例如，"使用这一列计算流失率 "比仅仅 "解释流失率 "要好得多。这让学习变得实用。
- 将复杂的任务分解成更小的提示： 不要试图在一次提示中完成所有工作。例如，将数据清理、计算和仪表盘创建分开。这样可以保持输出清晰，更容易理解。
- 要求提供输出格式指导： 询问如何构建 Excel 表，而不仅仅是计算什么。这包括表格格式、列组织和命名约定。良好的结构会让以后的工作更轻松。
如何将人工智能提示变成完整的课程
您可以使用人工智能课程生成器来生成完整的课程。上述每条提示都会同时生成三样东西：概念（教什么）、过程（怎么做）和示例（在实践中是什么样子）。
我不是先组织内容，而是将每个提示映射到一个学习目标。例如，"清理数据集"、"解读趋势 "或 "向利益相关者介绍见解"。一旦确定了这些目标，结构就会自己建立起来。
以下是我如何使用以下方法将提示转化为课程 课程盒子该公司是领先的人工智能课程建造商之一：
- 运行每个提示并保存最佳回复：代码片段、解释、图表和摘要。我不会做太多编辑，而是把这些当作原始的教学材料。
- 为每个片段指定一个简单的技能（例如，"EDA 基础"、"细分"、"讲故事"）。这就是你的课程标题和学习目标。
- 课程顺序从简单到高级，让学习者尽早建立信心。您会发现许多提示的复杂程度会自然而然地上升。
- 将整理好的内容粘贴到 Coursebox 中。该人工智能课程创建器会自动将这些内容转化为包含课程、测验和 培训材料.
Coursebox 甚至还能在课程中添加视觉效果和互动性，从而节省大量时间。通过使用 ChatGPT 输出和 Coursebox，您可以将您的业务洞察力转化为 Excel 数据分析方面引人入胜的课程。
关于 Excel 人工智能提示的常见问题
Excel 的人工智能提示是结构化的指令，可帮助您执行计算、分析和可视化等任务。您可以引导人工智能生成公式和步骤，而无需手动解决所有问题。这让 Excel 的使用更简单、更快捷。
是的，初学者可以从人工智能提示中获益良多。它们有助于简化复杂的公式，并提供逐步指导。随着时间的推移，你也会学会 Excel 如何工作。
人工智能可以帮助清理数据、使用公式、数据透视表、仪表盘和洞察力。它还能用简单的术语解释概念。这使它对初学者和高级用户都非常有用。
不，人工智能不会取代 Excel 技能。相反，它能增强这些技能。您仍然需要了解基础知识，但人工智能可以帮助您更快、更高效地工作。
通过 Coursebox，您可以将 Excel 工作流程和提示转化为结构化课程。您可以快速创建课程、测验和培训材料。它是将知识转化为可扩展内容的理想选择。
Travis Clapp
教育技术专家和教学设计师
