厌倦Power Query和DAX？认识这款简化您数据工作流的Excel AI

挑战：淹没在数据和复杂的“Power”工具中

想象一下：您是一名业务分析师，您的经理需要在今天下班前拿到一份销售报告。问题是什么？数据分散在多个文件中。您有来自 CRM 的原始销售交易记录的 CSV 导出文件、包含产品详情的 Excel 表格，以及另一个包含区域销售团队信息的文件。

更糟糕的是，数据很混乱。CSV 文件中有多余的空格、不一致的日期格式以及需要拆分的列。您知道“普通”Excel 无法处理如此大量的数据，跨多个大文件的 VLOOKUP 会慢得令人痛苦且容易崩溃。

您听说过 Excel 中的“Power”工具——Power Query、Power Pivot 和 DAX 语言。它们承诺能解决这些问题。但当您开始探索时，您发现自己正面对 Excel 中一个令人生畏的新世界：

• 一个独立的 Power Query 编辑器，拥有自己的功能区界面和逻辑。
• 一种在后台运行的名为 M 的语言，您被告知可能需要编辑它。
• 一个名为 “数据模型” 的概念，以及需要在 Power Pivot 中创建“关系”。
• 一种新的公式语言 DAX（数据分析表达式），它看起来与您熟悉和喜爱的 Excel 公式完全不同。

突然间，一份“简单”的报告要求您成为一名初级数据工程师。学习曲线陡峭，而您的截止日期迫在眉睫。对于数百万需要更强大功能但又没有时间掌握整套全新商业智能（BI）工具的 Excel 用户来说，这是一个常见的挫败感。

传统解决方案：在 Power Query 和 Power Pivot 迷宫中穿行

对于那些勇于踏上这段旅程的人来说，从多个混乱的数据源创建强大报告的传统路径涉及一个多步骤的技术流程。

这个工作流程功能强大，但远非简单。让我们分解一下典型的步骤。

步骤 1：使用 Power Query 进行数据清洗和转换

首先，您使用 Power Query（在现代 Excel 的 数据 > 获取和转换数据 选项卡下找到）连接到您的各种数据源。

1. 连接到源： 您为销售 CSV、产品 Excel 文件和区域数据创建单独的查询。每个连接都会打开 Power Query 编辑器。
2. 清理和塑造数据： 在编辑器内部，您执行一系列点击操作来清理数据。您可能会使用“拆分列”来分隔全名，“修整”来删除多余空格，以及“更改类型”来修正日期格式。每个操作都记录在“应用的步骤”窗格中。
3. 合并或追加查询： 要组合您的数据，您需要使用“合并查询”功能，它类似于 VLOOKUP 但更强大。您必须仔细选择匹配的列（例如 ProductID）和正确的“联接种类”（例如，左外部联接、内部联接）。

步骤 2：使用 Power Pivot 和 DAX 进行数据建模和计算

数据清理完毕后，您不会将其加载到 Excel 工作表中。而是将其加载到 数据模型 中。这就是 Power Pivot 发挥作用的地方。

1. 管理数据模型： 您打开 Power Pivot 窗口，这又是一个独立的界面。在这里，您可以看到您的表格。
2. 创建关系： 您切换到“关系图视图”，以可视化的方式在表格之间绘制连线，创建关系。例如，您将销售表中的 RegionID 拖到区域表中的 RegionID。这对于模型正常工作至关重要。
3. 编写 DAX 度量值： 标准的数据透视表功能有限。要执行诸如“同比增长率”或“前 5 名产品的总销售额”之类的计算，您必须使用 DAX 编写公式。一个简单的求和公式看起来像 总销售额 := SUM(销售表[销售额])，但更复杂的时间智能或筛选逻辑可能变得极其难以编写和调试。

传统方法的局限性

虽然这种方法无疑功能强大，但对于普通 Excel 用户来说存在显著缺点：

• 巨大的学习曲线： 您不仅要学习一个新功能，还要学习两个新工具（Power Query、Power Pivot）和两种新语言（M 和 DAX）。
• 碎片化的工作流程： 您不断在 Excel 网格、Power Query 编辑器和 Power Pivot 窗口之间跳转。这是一种脱节且令人困惑的体验。
• 僵化且脆弱： 如果源文件中的列名更改，查询可能会中断。如果数据模型关系不正确，DAX 公式可能会产生错误结果。调试可能是一场噩梦。
• 对于常见任务来说是大材小用： 对于许多标准的业务报告来说，构建一个完整的数据模型就像用大锤敲坚果。时间投入与产出不成正比。

新解决方案：使用匡优Excel的 Excel AI

如果您能在不离开电子表格或不学习新语言的情况下，实现相同的结果——合并、清理和分析多个文件——会怎样？这就是像匡优Excel这样的 Excel AI 智能体的承诺。

匡优Excel直接集成到您的数据工作流程中，允许您使用自然语言来指挥您的数据。您只需上传文件并开始对话。

极其简单的分步工作流程

让我们使用匡优Excel解决相同的业务问题。

1. 上传您的数据文件

将您的所有文件——销售 CSV、产品 Excel 表格和区域数据——直接拖放到匡优Excel界面中。AI 会接收它们并理解其结构。

2. 用通俗语言描述您想要什么

无需点击菜单或编写代码，您只需输入您的指令。

以下是一些您可以使用的示例提示：

• “我上传了三个文件：sales.csv、products.xlsx 和 regions.xlsx。首先，使用‘产品 ID’列将 sales.csv 与 products.xlsx 合并。然后，使用‘销售代表 ID’列将结果与 regions.xlsx 合并。”
• “在‘订单日期’列中，确保所有日期都采用‘MM/DD/YYYY’格式。”
• “创建一个数据透视表，显示每个‘产品类别’和‘区域’的‘销售额’总计。”
• “添加一个名为‘利润率’的新列，并计算为 (销售额 - 成本) / 销售额。”
• “现在，生成一个条形图，显示按总销售额排名的前 5 名销售代表。”

3. 通过对话进行审查和迭代

匡优Excel会立即生成结果——一个新表格、一个数据透视表或一个图表。最棒的是，您可以继续对话来完善它。

如果数据透视表看起来不错，您可能会接着问：

• “很好。现在筛选一下，只显示‘电子产品’类别的结果。”
• “你能按销售额从高到低对区域进行排序吗？”
• “将图表类型更改为显示月度销售趋势的折线图。”

这种迭代的、对话式的过程在 Power Query 僵化的“应用的步骤”中是不可能的。使用匡优Excel，适应新问题变得轻而易举。

4. 导出您的最终报告

一旦您满意了，您可以将最终结果下载为一个干净、可直接使用的 Excel 文件，其中包含合并的数据、数据透视表以及您创建的任何图表。

对话示例：从原始数据到报告，只需几秒钟

以下是使用匡优Excel进行典型对话的样子：

Power Query 与匡优Excel：快速比较

常见问题解答

1. 使用匡优Excel需要了解 DAX 或 M 代码吗？ 完全不需要。匡优Excel的全部目的就是消除编码的需要。您只需要用通俗语言描述您的业务逻辑。

2. 匡优Excel能像 Power Query 一样处理来自多个文件的数据吗？ 是的。您可以上传多个 Excel、CSV 或其他数据文件，并指示 AI 如何组合、清理和分析它们。

3. 将数据上传到匡优Excel时，我的数据安全吗？ 数据安全是首要任务。匡优Excel对传输中和静态数据使用行业标准加密。您的文件在安全环境中处理，不会用于训练 AI 模型。对于特定的公司政策，请始终参考官方的隐私和安全文档。

4. 如果 AI 误解了我的请求怎么办？ 该工具的对话性质使其易于纠正和完善。如果第一次结果不太对，您可以简单地提供澄清说明，就像您与人类助手沟通一样。例如，“很接近了，但我的意思是您应该对‘收入’列求和，而不是‘数量’列。”

5. 匡优Excel能完全替代 Power BI 吗？ 匡优Excel是通常在 Excel 内完成的大多数数据分析和报告任务的强大且快速的替代方案。它专为需要快速获得答案而无需复杂设置的业务用户设计。Power BI 仍然是一个专用的、企业级的工具，用于构建在整个组织内共享的复杂交互式仪表板。匡优Excel帮助您在可能需要像 Power BI 这样的工具之前完成准备和分析工作。

6. 我能从匡优Excel获得实际的 Excel 公式吗？ 是的。在许多情况下，您可以要求匡优Excel不仅执行计算，还提供实现该计算的 Excel 公式。这是在更快完成工作的同时学习新公式的好方法。

采取行动：立即升级您的 Excel 工作流程

多年来，解决复杂 Excel 问题的答案是学习更复杂的工具。那个时代正在结束。您不再需要花费无数时间与 Power Query 的界面搏斗或调试 DAX 公式来获得所需的见解。

通过拥抱像匡优Excel这样的 Excel AI 智能体，您可以改变与数据的关系。繁琐的手动任务变成了简单的对话。数小时的工作被压缩到几分钟。您终于可以专注于真正重要的事情：分析结果并做出数据驱动的决策。

别再让您的工具拖慢您的速度。立即试用匡优Excel，体验数据分析的未来。上传那个一直困扰您的电子表格，看看一次简单的对话如何在几秒钟内解决它。