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Py学习  »  chatgpt

ChatGPT 从入门到精通, GPT联动Excel 的九种方法

浩瀚的苍穹 • 1 年前 • 432 次点击  

你好,我是清风徐来

这是微信公众号“浩瀚的苍穹”《ChatGPT ,从入门到精通》 系列文章。

我组了个学习社群(加入方式见文末),每天讨论最新+好玩的 AI 软件和使用技巧。

昨天,学习群有个小伙伴咨询写年度报告时用 GPT 数据分析遇到的问题

我给他大概分析了下,他基本搞定。

我发现最近写报告的人挺多的,准备近期整理下 GPT 做数据分析的案例。

今天,我先分享下 GPT联动Excel  九种方法。最后两种方式功能最强大,一定要看到最后。


一、 工具准备

在开始之前,需要准备好一些工具。

首先,你需要准备 GPT

1、注册官方 GPT

网址:chat.openai.com

官方 GPT 有两个版本,3.5 和 4.0

官网使用3.5 免费,4.0 收费(20 美元/刀)

如果你不需要数据分析功能,3.5 够用了

《ChatGPT 官方版保姆级注册教程》

注册 4.0 需要用信用卡

《保姆级教程!手把手教你用支付宝开通 ChatGPT plus!》

2、国内直达 GPT

如果你不方便使用官方 GPT

可以使用国内直联的“清风 AIchat”,支持 GPT 和智谱等国产模型

支持ChatGPT-4,缺点是不支持数据分析和画图;优点除了可以使用GPT4外,还集成了很多独有的角色模版,阅读大师,科技翻译大师,海报大师、国学心灵大师、董宇辉写手

《“清风 AI” 使用答疑,附角色合集》

现在注册,新用户有 1.2 万 token(约9000 汉字)的免费使用额度,邀请好友还可继续获得免费 token

点击本文“阅读原文”可达

二、ChatGPT 联动 EXCEL 的 九种方式

你可以注册官方 GPT,或者进入国内可直达的 ChatGPT 网站,边看边操作。

1、联动方式一:向 ChatGPT 咨询 Excle 使用方法

从表格设计、函数使用、财务、政策参数,都可以咨询GPT

先问大家一个问题,大家使用Excel的目的是什么?

十有八九你会回答,处理数据、分析数据、做测算!

笔者作为曾经的 excle 重度用户,曾经开发过一个简约而不简单的地产投资测算 EXCEL 表

只要输入4、5个基本的经济指标,5 分钟完成地价(收购价)、售价、利润率双敏感测算,并实现可视化。具体介绍看这里。Step by Step,清风地产投策表1.6使用宝典

这个表格有几十个参数,勾稽了上百个公式

目前,GPT是无法 直接或者操作 Excle 完成这样复杂的表格测算的,

但是GPT可以让设计这个表格事半功倍!

问了 GPT,GPT如何辅助使用Excel。它回答说两种,主要是 python,VBA、Power Query ,第三方软件。

Excel 的精华在函数,笔者曾经做了很详细的函数用法笔记,碰到不会的就去搜索笔记

给大家看看笔记长什么样

还搞不定就到 ExcelHome 上去提问

现在可以直接问 AI,更快,更详细!

你在测算中,可以问 AI 你碰到的任何问题,比如函数怎么用,一些专有名词,一些政策法规啥的。比如

(1)问 AI 如何设计表格

怎么用“模拟一张表格,实现 MATCH 和 INDEX 查找”

(2)咨询术语 

(3)政策查询,辅助我们设定经济指标

比如 “人防车位的面积计入规划车位么?北京地区度人防面积的规定?”

我用了下国产 AI,月之暗面说得模棱两可,豆包回答正确

你也可以使用一些小工具网站,如

https://helloai.wiki/tools/Q-B47xYrm

2、联动方式二:让 ChatGPT 制作一个 EXCEL 表。

适用范围:练手 + 生成非测算用表格,如计划表。

*提示语如下:

模拟一张excle表格,员工花名册,要包含20个员工。

*清风 AI(默认 GPT3.5)答复如下:

我们在谈话界面,选中表格,从左至右,从上到下选中,然后选择复制;打开 excel 软件,按 ctrl+a,然后 ctrl+p。得到一个表格如下,保留备用。

这个功能,看似无用,但是在模拟大量数据的时候非常有用!

如果你是GPT4的用户,你可以让 gpt直接提供表格下载。如果是3.5,按此方法手工复制。

3.联动方式三: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 是清华大学做的一个在线 excel AI 网站

不过这个网站最新不稳定的,又时候无法访问

网址:https://chatexcel.com (你在 91tools 的 AI 测算中也能找到)

点击后,进入,界面如下:

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。

4、联动方式四:ChatPGT 生成带公式的 Excel

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:

5、联动方式五:ChatGPT 生成 VBA 代码

另外,如果你是用的 GPT4 您可以看这篇文章,获取更详细的操作

《一键生成饼图!ChatGPT4 制作 Excel VBA 代码示例》

做好的示意图如下:

以下是 GPT3.5 的提示词:

“嗯,我们一步一步来,假设我的子表 1 已经勾稽好了所有的测算公式,B1 是我手动输入的土地单价,A1 是土地面积,C1 单元格是我的计算得到的土地总价(c1=b1\*a1),d1 是预计的一年后土地销售单价,是一个固定值,e1 是我计算得到的收益率 e1=(d1-b1)/b1,我在 B1 中输入不同的数据,e1 单元格会得到不同的收益率。我想实现如下功能:我在子表 1 的 f1 到 f10 中,输入不同的数值,h1 到 h10 会得到不同的收益率。如何用 vb 实现?请写出代码”

ChatGPT 生成如下代码:

Sub CalculateProfitRates()
    ' 定义工作表变量并设置为子表1
    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ThisWorkbook.Worksheets("Sheet1") '
替换为您的工作表名称

    ' 获取固定值和土地面积
    Dim fixedValue1 As Double, fixedValue2 As Double, landArea As Double
    fixedValue1 = ws.Range("D1").Value
    fixedValue2 = ws.Range("E1").Value '
根据实际情况替换为子表1中的其他单元格引用
    landArea = ws.Range("A1").Value

    ' 使用For循环遍历F1到F10单元格
    Dim i As Integer
    For i = 1 To 10
        '
 从F列中获取土地单价值
        Dim landUnitPrice As Double
        landUnitPrice = ws.Range("F" & i).Value

        ' 如果土地单价值不为0,则进行计算
        If landUnitPrice <> 0 Then
            '
 计算公式1
            Dim result1 As Double
            result1 = CalculateFormula1(landUnitPrice, fixedValue1, landArea)

            ' 计算公式2
            Dim result2 As Double
            result2 = CalculateFormula2(landUnitPrice, fixedValue2) '
根据实际情况传递所需参数

            ' 将计算得到的结果写入H列和后续列的相应单元格
            ws.Range("H" & i).Value = result1
            ws.Range("I" & i).Value = result2
        Else
            '
 如果土地单价值为0,则清空H列和后续列的相应单元格
            ws.Range("H" & i).Value = ""
            ws.Range("I" & i).Value = ""
        End If
    Next i
End Sub

' 定义计算公式1的函数
Function CalculateFormula1(landUnitPrice As Double, fixedValue1 As Double, landArea As Double) As Double
    '
 在此处编写计算公式1,使用landUnitPrice、fixedValue1和landArea等变量
    CalculateFormula1 = '将此处替换为您的计算公式1'
End Function

' 定义计算公式2的函数
Function CalculateFormula2(landUnitPrice As Double, fixedValue2 As Double) As Double
    '
 在此处编写计算公式2,使用landUnitPrice和fixedValue2等变量
    CalculateFormula2 = '将此处替换为您的计算公式2'
End Function

还给出了在 excle 中,使用 VBA 的方法:

6、联动方式六:在 Excel 中集成 ChatGPT

提示词:

请举一个详细的例子,如何将 ChatGPT 集成到 Python 代码中,附上详细的操作步骤和源代码。

GPT 在开始说“要在 Excel 中集成 ChatGPT,你需要做的是通过 API 来调用 GPT-3 模型”给了一个编程案例。

我提示了“用插件”,ChatGPG 给出提示如下:

正版 office 的小伙伴可以试一试。

7、联动方式七:用 ChatGPT 代替 Excel

我用一个常见的强排指标来考考 ChatGPT:

提示:“请根据客户提供的 95 亩住宅用地,建筑高度不超过 80 米,容积率 2,建筑密度 20%的条件,为客户提供关于公寓和别墅等住宅类型的规划建议,包括建筑层数、建筑数量以及绿化等方面的信息。1.目的:在符合各项经济指标要求下,追求销售总价最高。2.采用高低配,高低配的意思同一宗土地上,既修别墅,又修公寓。3,销售单价,公寓 2.5 万每平方米,别墅 3.8 万。请问,要达到销售总价最高,别墅,公寓各修多少栋,各自的总建筑面积是多少”

ChatGPT 答复如下:我觉得它就是把 excel 求最优解的过程用语言描述了一遍。

8、联动方式八:使用在线平台 ROWs

"Rows" 是一款集成了人工智能功能的在线表格处理工具,通过集成的AI人工智能功能,将电子表格和工作流程完美结合,简化了数据处理和报表制作的过程。

该工具提供了诸如AI自动化、数据源多样性、数据可视化和团队协作等功能特色功能很强,你还可以就表格内容提问

缺点是不支持中文提示

具体看这篇《视频教程:Excel 分析+可视化图表神器 ROWS!VBA 可以扔了!》.

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

GPT-4的高级数据分析功能允许用户在ChatGPT4中使用高级数据分析工具进行数据处理和分析。用户可以上传数据集进行数据处理、数据可视化、统计分析、拟合和预测等操作。该功能提供了许多强大的应用,包括数据处理和清洗、图片处理和分析、统计分析和可视化、数据拟合和预测等。它具有高度自动化、灵活性和扩展性的优势,GPT-4的出现使得高级数据分析师的成本大幅降低,同时也为初级数据分析师提供了更多的发展机会

学习群有个两个小伙伴的案例,让我映象深刻

一个是高级数据分析师,他使用了 GPT4 后感叹,“大时代变了,同行们还懵然不知”,

另一个是银行信贷部的,上面来了新政策,要求针对某一类人群设计新的信用卡产品。历史大数据一分析发现,此类人群违约率很高,遂建议上级领导调整策略

总之,AI 在辅助使用 EXCLE,可视化数据(跳开 EXCLLE)方面可以做到事半功倍

《GPT4 王炸更新!神器 Code Interpreter 的 15 个必学用法!》

《GPT Code Interpreter 高阶可视化案例(一):零售销售分析》

《GPT Code Interpreter 高阶可视化案例(三):信用卡客户违约、流失分析

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

注意 Code Interpreter 已经更名为 高级数据分析,另外 GPT4 升级比较频繁,不会的小伙伴可以加入学习群咨询

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