尊嘟假嘟？AI硬控Excel的九种方法，VBA直接调用GPT！

兄弟们，我发现用AI来处理Excel表格，效率真是太高了！

以前花几个小时甚至几天来处理的Excel表格，现在几分钟就可以搞定

Excel也许是职场最常用的软件工具之一了，花几千块钱报的培训班，会告诉你学习路径如下：

是不是已经看晕了？别急，你还要学习一大堆函数，笔者当年学习Excel函数，整整学了一个月。下图是学习目录：

还整理了一大堆笔记，我看着很有满足感，但新手们是不是看着就头痛？

现在有了AI，上面90%的操作都不用学了！

今天，我就把我总结的AI操作Excel的九种方法分享给大家，信息量很大！赶快收藏起来慢慢看！

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一、 工具准备

在开始之前，需要准备好一些工具：

（一）AI大模型

首先准备AI大模型，有gpt最好。以下国产AI也非常不错，任选一个即可

kimi助手：kimi.moonshot.cn
智谱清言：chatglm.cn
文心一言：yiyan.baidu.com

特别提醒：今天的提示语，适用于所有大模型

（二）准备微软Excel，启用VBA

注意，今天的演示都使用微软Excel。

二、AI 硬控 EXCEL 的 九种方式

九种方式总结如下：

1、联动方式一：表格设计和内容整理

从表格设计、函数使用，到财务、政策参数，都可以咨询AI

Excel的精华在函数。以前我们碰到问题，都是网上搜索函数的用法，或者到Excelhome去提问。

现在有了AI，设计表格事半功倍！

（1）问 AI 如何设计表格

当你想设计一个专业表格，可以让AI给你参考

记住万能公式提问法：

万能公式  =  定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求

提示词“我是一个汽车销售公司的培训主管，帮我设计一个表格，量化统计公司2024年度培训实施工作”      

你甚至可以让AI生成带公式的excel表格并提供下载（智谱清言）

（2）让AI根据网页、本地文件内容整理表格数据

kimi 整理网页链接内容

整理本地文件

（橙篇，cp.baidu.com）

我上传了整整10部茅台给橙篇，它一口气吃下了！还提出了数据

“从上传的附件中整理014年至2023年茅台主要年度财务指标，表格输出”

2、联动方式二：提供咨询

（1）咨询函数用法

不同的问法，会有不同的答案，AI会根据你的提示语，给你不同案例

问法1：“介绍下vlookup函数的常见用法”

问法2：“你是Excel高手，我是Excel小白，请举例说明excel中vlookup函数的常见用法”

问法3：“你是Excel高手，我是HR部门的人事助理，也是一个Excel小白，请举例说明 vlookup函数的常见用法”  

效果肯定是最后一种问法更好，不但给你讲解案例，案例还全部结合你的专业领域和业务范围

（2）让AI直接写公式

把基础数据表传给AI，如kimi，让它写公式，然后把公式放到excel中拖动执行即可！

计算平均分提示语：在这张excel表中计算每个学生的平均分，第一个学生的成绩从D3到K3，保留0位小数给出公式”

 计算分数等级 提示语：写一个公式，平均分为60分以下为“差”，60分（含）到70分的成绩为“及格”，70（含）到80分  的为“中等”，80分（含）到90分的为“良”，90分（含）以上的为“优秀”

看看AI写的公式如下，让你自己写，if的多层嵌套，老鸟都要写半天！

还可以计算成绩排名， 提示语：总分在L列，计算每个学生的排名

3.联动方式三：AI直接分析Excel表

比如，你上传1份财务报表给AI，让它做专业分析。

AI简直比注册会计师还厉害！不但提出了几十个财务数据，还做了专业分析

4.联动方式四：Chat Excel 网站

适用范围：表格不复杂，但是数量大，需要尽快处理的表格，如人事报表等

酷表，Chat Excel 网站 是北大学生做的一个在线 excel AI 网站。

网址：chatexcel.com 

新开公众号 “元空AI”

点击右上角“上传文件”，把刚才生成的员工花名册传上去。

在提示框输入你要的过滤条件，如“把年纪在 30 岁以上的男同事选择出来”，然后点“执行”。

你也可以问：员工平均年龄是多少？平均工资？但要注意上传前把数据类型调整好，比如工资、工龄，调整为数字。

这个网站有些功能没有与时俱进，好消息是经过笔者打探，这个酷表系统最近要升级啦！

5、联动方式五：Excel 插件

WPS 的AI会员可以调用AI，功能类似于酷表；微软 Excel也有类似功能

你可以通过以下方法定义一个chatgpt函数，调用GPT4

在VB中插入以下脚本。

Function ChatGPT(prompt As String) As String    Dim url As String, apiKey As String    Dim response As Object, re As String    Dim midString As String    apiKey = "sk-h4t_n704E5jiebtILJkjlr9EwuURCCWkYjdv8Lg7TuT3BlbkFJUO18ZROTtXAwCjs0aUCbYHlKVr2gxhdDBX0OvNVzkA"    url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"    Set response = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")    response.Open "POST", url, False    response.setRequestHeader "Content-Type", "application/json"    response.setRequestHeader "Authorization", "Bearer " + apiKey    response.Send "{""model"":""gpt-3.5-turbo"", ""messages"":[{""role"":""user"",""content"":""" & prompt & """}], ""temperature"":0.7}"    re = response.responseText         Dim startIdx As Long    startIdx = InStr(re, """content"": """) + Len("""content"": """)    Dim endIdx As Long    endIdx = InStr(startIdx, re, "},") - 8
    Dim content As String    content = Mid(re, startIdx, endIdx - startIdx)    content = Replace(content, "\n", vbCrLf)    ChatGPT = contentEnd Function

上述代码中的，apikey 换成你的 openAI的api key，gpt-3.5-turbo 可以换成gpt4o等其他模型

申请 openAI的api key的方法参看《ChatGPT4 官方API 最新申请方法》

6、联动方式六：AI写python代码操控Excel

这种方式比较麻烦，是AI出现前的常用方法，现在有了AI，可以让AI代替人来写python

提示词：“请用 python 写一段代码，模拟数据，把地价-售价，对净利润的影响双敏感做成一个带公式的 excel 表,excel 字段用中文，最后实现可视化”

这里要三个工具结合使用 ChatGPT+python+excel。

ChatGPT 给出了如下代码：

# 在Python中搭建“地价&售价一销售净利润率”的双敏感性分析的步骤如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 随机生成1000条记录
np.random.seed(123)
data = pd.DataFrame({'地价': np.random.randint(80000, 200000, size=1000),
                     '售价': np.random.randint(120000, 300000, size=1000)})

# 将销售净利润率计算出来并添加到数据集中
data['销售净利润率'] = ((data['售价']-data['地价'])/data['售价'])*100

# 保存数据集到CSV文件
data.to_csv('数据集.csv', index=False)

print("数据集已保存到CSV文件。")


# 导入所需的Python库和数据集
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 设置matplotlib库使用Windows通用字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

data = pd.read_csv('数据集.csv')
# 对数据集进行清洗和处理，删除缺失值等
data.dropna(inplace=True)
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 计算销售净利润率，并将其作为新的一列添加到数据集中
data['销售净利润率'] = ((data['售价']-data['地价'])/data['售价'])*100
# 绘制散点图，分别以地价、售价、销售净利润率为x、y、z轴，可视化数据集
fig = plt.figure(figsize=[10,8])
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

xs = data['地价']
ys = data['售价']
zs = data['销售净利润率']

ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, alpha=0.5)
ax.set_xlabel('地价')
ax.set_ylabel('售价')
ax.set_zlabel('销售净利润率')
plt.show()
# 构建网格点的二元组，求出所有可能的地价和售价组合的销售净利润率
x = np.arange(data['地价'].min(), data['地价'].max(), 10)
y = np.arange(data['售价'].min(), data['售价'].max(), 10)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = ((Y-X)/Y)*100
# 绘制等高线图，显示销售净利润率的变化趋势
fig, ax = plt.subplots()
cp = ax.contour(X, Y, Z, levels=np.arange(60,110,10), colors='k', linewidths=0.6)
plt.clabel(cp, cp.levels, inline=True, fontsize=8)
plt.show()

# 绘制3D表面图，直观展示地价、售价和销售净利润率的关系
fig = plt.figure(figsize=[10,8])
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm')
ax.set_xlabel('地价')
ax.set_ylabel('售价')
ax.set_zlabel('销售净利润率')

plt.show()
# 这样，通过以上步骤，我们就可以搭建出一个“地价&售价一销售净利润率”的双敏感性分析，通过可视化数据，直观了解变量之间的关系，以便做出更加准确的商业决策。

复制这段代码到 python 编辑器中运行。生成了 excel 表，还可视化的生成了散点图，如下：

7、联动方式七：ChatGPT 生成 VBA 代码

操作流程为：AI生成VBA代码，用户将VBA代码拷贝到Excel中执行

首先启用VBA

以office 365为例，启用“开发工具”步骤：“文件”->“选项”->“常规”-> “自定义功能区” ->勾选“开发工具”

我们还是用学生成绩表来举例

一张表用函数可以解决，但是几十张表，用函数效率就低了。用VBA的好处是，就算你有几十张表，只要格式相同，一段代码搞定！

比如，计算所有班级的平均分：

“写一段VBA代码，计算这个excel表中学生的平均分，单科成绩从C列到J列，平均分保留1位小数写入L列”

VB的具体操作见最后一个案例的视频演示

8、联动方式八：AI+VBA做excel可视化图表

通过AI写VBA代码，在Excel中实现以下效果：

进入kimi，发出提示语:

编写一段VBA代码，实现 在excel中，点击名叫“CommandButton1” 的acitve控件，根据用户选中的1列或多列数据，在当前工作表生成柱状图 

步骤：

步骤1：启用Excel的“ 开发者模式”

步骤2：将基础数据表存为.xlsm的格式，此格式可以运行宏语言

步骤3：在“ 开发者模式”菜单下，插入 atcivex 中的 按钮（第一个），记住名字（设计模式下右键点属性，第一个就是按钮的名字）

步骤4：到AI中，输入提示词，得到VBA编码；

步骤5：将VBA编码复制到Excel的VBA中，保存退出，开始使用

视频演示如下：

上述案例只是VB功能的冰山一角，我在“清风学长的AI办公课”中，手把手演示了以下Excel + VBA 案例实操：

• 批量处理：创建工作表并命名；复制数据到多个工作表；拆分工作表并保存为单独文件

• 批量计算：自动化计算平均分、最高分和最低分

• 数据整理：计算学生成绩平均分、排名和评级

• 数据重构：根据筛选数据新建Excel表；高亮显示特定数据；合并工作表；统一图片大小并排序

• 批量做子表超链接：根据内容创建超链接子表

• VBA案例-做图：生成饼图和折线图展示数据

• Excel集成ChatGPT：简单介绍如何在VBA中集成ChatGPT

• VBA案例-动态图形：根据选中数据自动生成图形（柱状图、饼图）。

大家可以扫码观看

9、联动方式九：使用 GPT4 高级数据分析功能

GPT 最强的是它可以做数据分析！包括大量数据的清洗、整理、可视化分析（平替 Tableua）、数据挖掘。案例实操详见：

《有钱 = 生存？手把手教你用chatgpt十分钟内完成泰坦尼克号生存因素分析报告！》

好啦，今天的分享就是这样

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— 完 —

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