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
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 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 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19