京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢?
今天给大家介绍两种通过AI做Excel数据分析的方法,帮你快速实现整理数据、分析数据、制作图表等数据分析任务。

ChatExcel是一款基于AI的Excel处理工具,用户只需通过自然语言输入指令,即可完成数据的分析、处理和可视化。
访问ChatExcel官网(ChatExcel官网),点击“免费试用”,上传需要处理的Excel文件。支持的文件格式包括csv、xls、xlsx等。

在操作页面的输入框中,上传电子表格并输入指令(用自然语言描述你的需求。)

表格上传后,我们只需要轻松的在右边的对话框中输入我们想要问的问题,或者我们想让AI帮我们处理的问题,
比如我们想让AI 帮我们把总分列计算出来并更新到表格里面:

可以看到,AI分分钟就帮我们把表格的总分列计算出来了。
ChatExcel会自动分析数据,执行相应的操作,并生成结果。你可以查看生成的图表、分析报告,或者下载处理后的表格。

可以说非常高效率,哪怕你是一个excel小白,也能利用AI工具也能轻松做出炫酷的excel表格内容。
ChatExcel可以轻松完成各种数据计算,包括求和、求平均值、多条件求和等。
例如:

你可以通过自然语言指令筛选和排序数据。
例如:

ChatExcel支持生成多种图表,如柱状图、折线图、饼图等。

例如:
ChatExcel可以同时处理多个表格,支持多表合并、拆分、对比和分析。

例如:
ChatExcel能够生成详细的数据分析报告,涵盖对比分析、统计分析、相关性分析等多种分析方式。

例如:
同时,ChatExcel还能进行预测分析,根据历史数据预测未来的趋势,为用户的决策提供有力的支持。它是一款极具创新性的数据分析工具,强烈建议大家利用起来。
Ask Excel 是一款强大的 AI 数据分析工具,能够通过自然语言处理简化 Excel 数据分析和报告生成过程,适合学生、研究人员和商业人士使用。
Ask Excel各方面都表现比较出色, 其核心功能主要分为六个方面,具体如下:

Ask Excel 采用先进的智能算法,能够自动识别数据中的模式和趋势。它可以对数据进行分类、汇总、筛选等操作,为用户提供更深入的数据分析结果。
其具体操作步骤如下:
访问 Ask Excel 官网(AskExcel官网)。注册并登录账户,下载并安装 Ask Excel 插件。

打开 Excel 文件,点击 Ask Excel 插件按钮。选择需要分析的表格或数据区域,点击“上传”。

当用户导入表格数据后,Ask Excel 能够快速自动分析数据信息。它可以理解自然语言提问。它可以生成直观的图表,如柱状图、折线图、饼图等可视化内容,帮助用户快速理解数据特征。
对于包含大量文本数据的表格,Ask Excel 也能进行有效的文本分析,提取关键信息,突出显示重要内容。
自然语言提问:在 Ask Excel 的输入框中,用自然语言描述你的需求。

例如:
“计算2023年销售额超过100万的地区数量”。
“生成各地区2023年销售额的柱状图”。
“分析2023年销售额与2022年的变化趋势”。
Ask Excel 会自动解析问题,并在 Excel 中生成相应的结果或图表。
输入指令:“生成包含关键发现和见解的专业报告”。Ask Excel 会自动生成包含文字描述、数据表格和图表的报告。

完成相关操作后,只需点击页面右上方的“下载文件”即可下载新的表格文件,你可以选择将其导出为 PDF 或 Word 格式。
随着数据的爆炸性增长和技术的进步,数据分析师、数据科学家和业务分析师等角色变得越来越重要。对于数据分析来说,数据采集、数据清洗、数据可视化是基础工作,必须足够熟悉才能让AI更好地为自己服务。
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21