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Excel+AI 財務賦能:數據處理、分析、可視化全鏈路實戰

【課程編號】:MKT060989

【課程名稱】:

Excel+AI 財務賦能:數據處理、分析、可視化全鏈路實戰

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:職業技能培訓

【時間安排】:2026年04月16日 到 2026年04月17日4500元/人

【授課城市】:長沙

【課程說明】:如有需求,我們可以提供Excel+AI 財務賦能:數據處理、分析、可視化全鏈路實戰相關內訓

【其它城市安排】:寧波 上海

【課程關鍵字】:長沙數據處理培訓

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課程介紹

在財務工作中,Excel 始終是數據處理與分析的核心工具。然而,隨著數據量持續激增、業務場景日益復雜,傳統的 Excel 操作模式正面臨諸多現實痛點,嚴重制約著工作效率與價值提升:

• 重復操作頻繁:大量手工粘貼、格式調整、數據核對等重復勞動,消耗時間且容易出錯;

• 文件卡頓遲滯:數據量增長后,表格運行緩慢,頻繁卡頓甚至崩潰,影響工作進度;

• 報表布局僵化:報表結構固定,調整困難,難以快速響應業務變化與多維度展示需求;

• 公式維護復雜:多層嵌套公式難以解讀、修改和調試,錯誤排查成本高,傳承困難;

• 數據整合費時:多來源數據需手動整理與清洗,流程繁瑣,一致性難以保障。

本課程以 Excel 為核心,AI 為輔助,圍繞“獲取數據→整理數據→分析數據→報告呈現”全流程,系統講解如何借助 AI 賦能 Excel,實現數據處理自動化、分析智能化、報告動態化,幫助財務人員構建系統化、可持續的數據工作流。

課程收益:

系統構建:建立"數據源→模型→報告"全流程思維,告別碎片化操作

效率躍升:掌握 AI + Power Query +函數協同工作流

報告自由:活用多維數據集函數,實現布局靈活、自動更新的智能報表

AI 輔助:學會用 AI 輔助公式編寫、代碼生成、數據分析思路建議

案例貫通:通過建立指標體系、結構化分析,打通數據到決策全流程

培訓對象:

經常處理多源數據、希望提升自動化水平的財務從業者

有意向用 AI 輔助 Excel 工作的業務人員

課程大綱:

課程需攜帶電腦參加。

本課程支持 Excel 和 WPS,由于課程將介紹部分新功能,推薦學員安裝 Excel2021 以上版本或最新版 WPS 參加培訓。根據客戶所安裝的軟件以及課時的不同,課程內容會有適當調整。

第一部分:AI 與 Office 融合的核心理念與基礎準備

1、AIGC 時代 Excel 的進化方向

AI 如何重塑 Excel 價值:從手動操作到智能輔助的轉變

主流 AI 集成工具概覽:Excel Copilot、WPS AI、第三方插件

2、AI 快速入門

3 個案例快速理解 AI

使用 AI 的兩種方式:Chat 和 API

3、從 AI 平臺獲取 API Key

在 DeepSeek 官網申請 API Key

在硅基流動的 AI 超市申請 API Key

4、環境配置與 AI 工具接入

辦公軟件自帶 AI 功能啟用:Office 365 Copilot 及 WPS AI

Office 和 WPS 通用插件

透過 VBA 自定義函數使用 API

5、提示詞入門

提示詞是如何工作的?

提示詞的通用模板

AI 輔助生成提示詞

第二部分:高效數據獲取與標準化建表

本模塊目標是實現數據的快速、規范錄入,這是后續所有分析工作的基石,也是 AI 工具能夠高效發揮作用的前提。

1、AI 智能數據錄入與采集

使用 SEQUENCE 函數填充數字序列

智能填充技術:演示如何利用 AI 預測并自動填充序列(如日期、編號),并介紹自然語言指令生成序列。

多源數據智能采集:講解如何從數據庫、文本、CSV 等來源導入數據,并重點介紹使用 AI和 PowerQuery(Excel 內置)

獲取圖片中的表格

批量讀取圖片中的信息

2、構建標準化與高質量數據表

數據表核心規范:詳解標準化數據表的“三不要”原則(不要合并單元格、不要有空行/列、不要有多重標題),這是 AI 工具(如自然語言查詢數據透視表)能夠準確識別的關鍵。

數據驗證與智能提示:使用數據驗證功能確保數據準確性,并介紹 AI 如何協助檢查數據異常(如判斷身份證號格式是否正確)。

使用 AI 批量化的整理非規范數據

第三部分:智能數據處理與清洗

本模塊聚焦于將原始雜亂數據轉化為干凈、可用于分析的高質量數據,利用 AI 和強大工具實現清洗工作的自動化和智能化。

1、AI 驅動的智能數據清洗

智能查找、替換與文本處理:使用通配符和 AI 提示進行復雜模式的查找與替換,并介紹 AI輔助的文本格式化與拆分(如智能拆分包含不規則分隔符的地址信息)。

智能刪除重復項與缺失值處理:一鍵識別并刪除完全重復或基于關鍵列組合重復的記錄,并學習AI 對數據缺失值的智能預測填充。

2、基于 Power Query 的自動化數據整理(限微軟 Excel)

無代碼數據清洗流程:介紹如何使用 Power Query 進行無需公式的數據類型轉換、列拆分/合并、透視/逆透視等操作,并設置可重復使用的自動化清洗流程。

多表合并與數據整合:演示如何將結構相同或相關的多個表格(如各月銷售表)在 PowerQuery 中進行追加查詢或合并查詢,輕松管理海量數據。

第四部分:公式函數的經典與智能應用

函數是 Excel 的靈魂,本模塊將經典函數的深度應用與 AI 輔助編寫相結合,旨在降低學習門檻,顯著提升效率,解決“函數記不住”的痛點。

1、核心經典函數深度實戰

邏輯判斷函數家族 (IF/IFS/AND/OR):掌握根據條件返回不同結果的核心邏輯,處理多條件嵌套場景,并應用于條件標記、獎金計算等業務場景。

查找引用函數演進 (VLOOKUP/XLOOKUP/INDEX+MATCH):詳解跨表查找匹配數據的方法,對比經典 VLOOKUP 的局限與更強大靈活的 XLOOKUP 和 INDEX+MATCH 組合,并引入 AI 輔助理解函數邏輯。

2、釋放更多 Excel 新函數的能力

使用 Unique、Filter 實現列級別數據的精準操控

使用 TEXTJOIN、ARRAYTOTEXT 開啟文本處理新能力

使用 CHOOSE 函數精準選擇返回值

使用 SORT 和 SORTBY 排序數據

3、AI 賦能函數與公式的新范式

自然語言轉公式實戰:實戰演練如何向 AI 助手用自然語言描述需求(如“如果銷售額大于 10 萬則獎勵 5%,否則 3%”或“查找張三的工資”),讓其自動生成準確的 Excel 公式。

AI 輔助調試與優化復雜公式:學習如何將復雜的公式或錯誤提示提交給 AI,讓其解釋錯誤原因、優化公式結構、提供替代方案,從而自主解決函數問題。

第五部分:數據分析與透視表深度應用

數據透視表是 Excel 中最強大的數據分析工具,沒有之一。本模塊將帶你從入門到精通,并結合 AI 實現“所想即所得”的智能分析。

1、數據透視表核心技巧與高級功能

創建、布局與動態數據源:學習拖拽式創建透視表,理解字段列表區域的功能。掌握使用“超級表”作為數據源,使透視表范圍可隨數據增加而自動擴展。

數據分組與計算字段:掌握按日期(年/季/月)、數值區間等進行智能分組的方法。學習創建計算字段和計算項,實現自定義指標(如利潤率)的分析。

2、簡化分析:Excel/WPS 的智能分析功能

3、AI 增強的智能數據分析與可視化

自然語言查詢與互動:直接向 AI 提問(如“各季度銷售額”、“顯示華東區銷售額前 20%的產品”),讓 AI 自動生成相應的數據透視表或圖表。

多種分析方法與 AI 推薦:運用透視表進行占比分析、排名分析、組合分析等,并利用 AI 自動識別分析維度,推薦“區域”“產品類別”等可能感興趣的分析角度。

4、財務預測

使用 FORECAST 系列函數進行財務預測

讓 Excel 執行自動預測

5、Copilot for Finance 簡介

第六部分:專業數據可視化與圖表呈現

將分析結果以直觀、專業的圖表呈現,是數據價值傳遞的關鍵一步。AI 的加入讓圖表制作更智能,呈現更動態。

1、經典圖表類型選擇與專業設計

讓 Excel 自動推薦圖表

圖表類型選擇原則:根據不同的分析目的(比較分布、顯示趨勢、說明構成、表示關系),選擇合適的圖表類型(柱、線、餅、散點圖等),避免常見的圖表誤用。

圖表專業化美化與布局:學習調整圖表元素(標題、圖例、數據標簽)、配色方案、字體等,使圖表更加清晰、專業,符合商業報告標準。

2、AI 驅動與動態交互式可視化

AI 圖表推薦與一鍵生成:體驗 AI 根據所選數據的類型和結構,自動推薦并生成最合適的圖表的功能(如數值型數據推薦柱狀圖,占比數據推薦餅圖)。

構建交互式動態儀表板:學習使用數據透視圖結合切片器和時間線,創建可聯動篩選的多圖表儀表板,實現“點擊一下,洞察全貌”的交互式分析體驗。

第七部分:洞察解讀與自動化報告

分析的最終目的是為了指導決策。本模塊培養從數據中提煉商業洞察、并實現報告高效、自動化呈現的能力,是數據工作價值的最終體現。

1、數據分析思維與 AI 輔助洞察提煉

常用數據分析方法框架:建立指標體系,學習對比分析、漏斗分析、象限分析(如波士頓矩陣)、聚類分析等基本數據分析方法,構建結構化的分析思維。

AI 輔助解讀數據趨勢與異常:利用 AI 工具快速自動生成分析摘要,識別數據中的關鍵趨勢、異常點和相關性,為撰寫報告提供初步思路和方向。

2、自動化報告生成與整合

應用 AI 功能自動生成報告的初稿,并提供潤色和整體美化設計。

報告整合與輸出演示:學習將最終的分析結果、圖表和儀表板,高效整合到 PowerPoint 或Word 中,形成易于傳播和演示的自動化分析報告。

陳老師

AI與財務數字化轉型實戰專家;

資深實戰數據分析與數據化管理專家、高級講師;

IPMA認證項目經理,MCSE/MCDBA從業經驗豐富;

中山大學、上海交大總裁班/MBA大數據課程教授;

暢銷書《PowerBI數據清洗與可視化交互式分析》作者;

精通業務系統開發、python應用、AI財務數據分析、企業知識庫搭建等;

培訓風格輕松幽默、案例豐富、講解透徹、注重實用落地。

服務企業涵蓋金融、消費品、高科技、化工、醫藥等多個行業,是美的、攜程、中國電信、工商銀行、一汽大眾、國藥控股、蒙牛等頭部企業長期合作講師。

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