适合人群
世界每天有7亿人在使用E X C E L
基础大学生，对E x c e l一无所知
职场老手，E x c e l大神，拓展提升工作效率
企业老板，降本增效，提高办公人效
不同人群/职业/岗位，提高职场竞争力
课程大纲
0 0 1-独白:一个被A I羞辱的E x c e l大神.m p 4
0 0 2-基础求和、平均、数数字.m p 4
0 0 3-比条件求和更智能的A l求和.m p 4
0 0 4-做累计求和，A I小意思.m p 4
|0 0 5-A 1处理带单位的数字求和.m p 4
0 0 6-挤在一个单元格，A I也不怕.m p 4
0 0 7-接分类提取并保存在一个表内.m p 4
0 0 8-乱码也能算?.m p 4
0 0 9-让A I找最大最小，有单位也不怕.m p 4
0 1 0-特定区间的最大最小.m p 4
0 1 1-找最大，遇到并列也不怕.m p 4
0 1 2-A l时代的数据分析认知.m p 4
0 1 3-A l建表格，按你所需.m p 4
0 1 4-人工智能秒除表内空白.m p 4
0 1 5-让A I只挑表里有用的信息.m p 4
0 1 6-A I帮你快速筛选源数据.m p 4
|0 1 7-多文件筛数据，A l一样擅长.m p 4
0 1 8-弹指间，让A去重.m p 4
0 1 9-A I跨1 0个表也能去重.m p 4
0 2 0-A I基础加密脱敏.m p 4
0 2 1-A l高级数据加密.m p 4
0 2 2-人工智能3秒并表.m p 4
0 2 3-人工智能3秒拆表.m p 4
0 2 4-处理文本和字符.m p 4
0 2 5-人工智能可以看懂地址了.m p 4
0 2 6-统计同一单元格内的的人名.m p 4
0 2 7-用A I带代替v l o o k u p.m p 4
0 2 8-再复杂的条件都能l o o k u p.m p 4
0 2 9-查啥讲中文就行，它能听懂.m p 4
0 3 0-A I支持模糊查找.m p 4
是不是觉得Excel函数和VLOOKUP像天书？听说现在用AI能三秒搞定复杂表格？别急着兴奋，这篇文章给你拆解清楚，看看AI处理表格到底是神器还是噱头。
项目本质：让AI听懂人话，代替你操作软件
这并非什么黑科技，其核心是利用集成在Excel、WPS或第三方工具中的AI助手，将你的自然语言指令（如“帮我找出A列销售额大于1万的所有客户”）自动转化为软件能执行的公式或操作步骤。你不再需要记忆函数语法，而是像吩咐助理一样告诉它你的需求。它的运作原理建立在大型语言模型对表格结构、数据逻辑的理解之上。
操作流程：三步走，但“秒速”有前提
第一步，清晰描述需求：这是最关键的一步。你必须用明确的语言告诉AI要做什么，比如“把Sheet1和Sheet2中姓名相同的行合并，并计算总金额”，而不是含糊地说“整理一下数据”。第二步，选择与交互：在办公软件中调用AI功能（如WPS AI、Microsoft 365 Copilot），输入指令，让AI生成公式或操作建议。第三步，审核与修正：AI给出的结果需要你快速检查是否正确。对于复杂逻辑，你可能需要将大任务拆解成几个小指令分步完成。
收益分析：省下的是时间，提升的是竞争力
成本：主要是AI工具的使用费（例如Office 365 Copilot的订阅费），以及你学习如何与AI有效沟通的时间成本。收益则非常直观：将过去需要数小时手动处理、公式嵌套的报表工作，压缩到几分钟内完成。这意味着你可以用同样的时间处理更多数据，产出更深入的分析报告，或准时下班。这种效率的倍增，在职场中就是最硬的竞争力，其潜在价值远超工具订阅费。
风险警告：过度依赖，可能让你“失能”
1. “垃圾进，垃圾出”原则：如果源数据杂乱无章，AI得出的结果也是错误的。它无法替代你对数据质量的基本判断。2. 逻辑误解风险：AI可能误解你的复杂指令，导致分析结果南辕北辙。盲信AI而不加审核，可能酿成工作失误。3. 核心技能退化：长期依赖AI，可能导致你彻底忘记基础函数和数据分析逻辑，一旦离开AI工具将寸步难行。4. 数据安全与隐私：将公司敏感数据上传至云端AI进行处理，存在潜在的泄露风险。
适合人群：三类人受益最大
一是被表格折磨的职场新人或非技术岗位员工，AI是你们快速摆脱困境的“外挂”；二是需要频繁处理重复性报表的数据处理员，AI能帮你从机械劳动中解放出来；三是希望提升团队效率的企业管理者，引入AI工具可以成为降本增效的有效手段。但对于必须深究底层逻辑的数据分析师或财务专家，AI只能作为辅助，不能替代你的专业判断。
最后总结：AI处理表格是一个强大的“效率杠杆”，但它不是“阿拉丁神灯”。给你的建议是：把它当作一个超级聪明的、但需要明确指令的实习生。先从一个你最头疼的具体任务开始，比如合并10个表格，亲自尝试用AI指令完成。这个过程会逼你厘清数据逻辑，并学会与AI协作。记住，工具永远在进化，但人的判断力和提出正确问题的能力，才是你永远不会被淘汰的核心。
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