【附提示範例】免費發布 ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊
Pattener株式會社免費發布了一本關於使用ChatGPT和Excel進行數據預處理和自動化的實踐手冊。旨在簡化數據分析並減少工時，提供具體的提示範例。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月8日 18:20
- 🔍 收集: 2026年5月8日 09:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月9日 04:28（收集後18小時56分鐘）
Pattener株式會社（總公司：東京都品川區，代表董事：深野 嗣）已發布實踐指南《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》，旨在利用ChatGPT從根本上提高Excel業務的效率。
本指南將詳細闡述如何透過指示和利用ChatGPT，並提供可直接複製貼上的具體提示（指令文），來大幅減少佔數據分析過程大部分的「數據預處理（清洗・整理）」以及日常「例行工作的自動化」所需工時。
▼ 閱讀《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》（PDF下載）
https://tazna.io/contents-chatgpt-excel-dataanalytics-2
■ 發布背景：數據分析時間，大部分都花在「整理數據」上
「想進行分析，但數據因表記不一或充滿空白而無法使用」
「想編寫複雜的函數或巨集，但研究需要花費數小時」
在推動數據利用的現場，這種「手動數據預處理」已成為一個主要瓶頸。
一般而言，數據分析所需時間的約80%據說都花費在「數據收集和預處理」上。
然而，隨著ChatGPT的崛起，這種常識正在被顛覆。
即使沒有高階的程式設計技能或VBA知識，只需用自然語言（日語）向ChatGPT發出指令，就能瞬間完成從複雜函數到數據清洗方法，再到巨集程式碼生成等任務。
本指南以易於理解的方式，結合提示範例，詳細解釋了如何無縫連接人人熟悉的「Excel」和「ChatGPT」，從繁瑣的手動工作中解放現場的實踐知識。
▼ 閱讀《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》（PDF下載）
https://tazna.io/contents-chatgpt-excel-dataanalytics-2
■ 本資料（白皮書）的亮點
<圖片>
【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊
<目錄>
前言
ChatGPT x Excel 的整體設計：什麼交給AI，什麼由人來確保
首先掌握「角色分工」：ChatGPT（分析）/ Excel（整理・彙總）
如何提出有效的「問題」：分析目的→假設→驗證模式
預處理・整理決定90%：Excel x AI 的數據質量設計
一次性糾正類型、缺失值、表記不一的提示設計
透過ChatGPT「設計→測試→應用」Power Query 清洗流程
「AI友善」的Excel設計：表格形式、標題、禁止事項
同時建立數據字典和審計視角
質量保證模式：抽樣驗證和差異日誌
分析・可視化設計：如何創建有助於決策的「問題」
描述性統計和異常檢測：首先「一擊」掌握「情況」
與Copilot共同創建樞紐分析/可視化模式
在Excel中運行t檢定・回歸的注意事項和AI的應用點
「展示」儀表板的UX設計：消除誤讀的檢查清單
透過故事化（敘事）和自動摘要加速決策
自動化和營運：可重複性、可擴展性、治理
使用Office Scripts／巨集固定例行工作
函數生成提示模式：引導至XLOOKUP/LET/TAKE
讓ChatGPT編寫Office Scripts / VBA 以生成可運行的程式碼
報告營運協調：基於Power Automate 的設計
Copilot in Excel／=COPILOT 的應用點和注意事項
進階：Python in Excel/外部數據連結
Python in Excel 的應用點和局限性
與API/Power BI 的分工和治理
可直接使用的提示集：Excel 數據分析模板（可複製貼上）
預處理指令模板（缺失值、異常值、類型轉換、名稱匹配）
分析指令模板（摘要→假設→驗證→啟示）
報告生成模板（圖表方案、文本、下一步行動）
總結
▼ 閱讀《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》（PDF下
本指南將詳細闡述如何透過指示和利用ChatGPT，並提供可直接複製貼上的具體提示（指令文），來大幅減少佔數據分析過程大部分的「數據預處理（清洗・整理）」以及日常「例行工作的自動化」所需工時。
▼ 閱讀《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》（PDF下載）
https://tazna.io/contents-chatgpt-excel-dataanalytics-2
■ 發布背景：數據分析時間，大部分都花在「整理數據」上
「想進行分析，但數據因表記不一或充滿空白而無法使用」
「想編寫複雜的函數或巨集，但研究需要花費數小時」
在推動數據利用的現場，這種「手動數據預處理」已成為一個主要瓶頸。
一般而言，數據分析所需時間的約80%據說都花費在「數據收集和預處理」上。
然而，隨著ChatGPT的崛起，這種常識正在被顛覆。
即使沒有高階的程式設計技能或VBA知識，只需用自然語言（日語）向ChatGPT發出指令，就能瞬間完成從複雜函數到數據清洗方法，再到巨集程式碼生成等任務。
本指南以易於理解的方式，結合提示範例，詳細解釋了如何無縫連接人人熟悉的「Excel」和「ChatGPT」，從繁瑣的手動工作中解放現場的實踐知識。
▼ 閱讀《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》（PDF下載）
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■ 本資料（白皮書）的亮點
<圖片>
【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊
<目錄>
前言
ChatGPT x Excel 的整體設計：什麼交給AI，什麼由人來確保
首先掌握「角色分工」：ChatGPT（分析）/ Excel（整理・彙總）
如何提出有效的「問題」：分析目的→假設→驗證模式
預處理・整理決定90%：Excel x AI 的數據質量設計
一次性糾正類型、缺失值、表記不一的提示設計
透過ChatGPT「設計→測試→應用」Power Query 清洗流程
「AI友善」的Excel設計：表格形式、標題、禁止事項
同時建立數據字典和審計視角
質量保證模式：抽樣驗證和差異日誌
分析・可視化設計：如何創建有助於決策的「問題」
描述性統計和異常檢測：首先「一擊」掌握「情況」
與Copilot共同創建樞紐分析/可視化模式
在Excel中運行t檢定・回歸的注意事項和AI的應用點
「展示」儀表板的UX設計：消除誤讀的檢查清單
透過故事化（敘事）和自動摘要加速決策
自動化和營運：可重複性、可擴展性、治理
使用Office Scripts／巨集固定例行工作
函數生成提示模式：引導至XLOOKUP/LET/TAKE
讓ChatGPT編寫Office Scripts / VBA 以生成可運行的程式碼
報告營運協調：基於Power Automate 的設計
Copilot in Excel／=COPILOT 的應用點和注意事項
進階：Python in Excel/外部數據連結
Python in Excel 的應用點和局限性
與API/Power BI 的分工和治理
可直接使用的提示集：Excel 數據分析模板（可複製貼上）
預處理指令模板（缺失值、異常值、類型轉換、名稱匹配）
分析指令模板（摘要→假設→驗證→啟示）
報告生成模板（圖表方案、文本、下一步行動）
總結
▼ 閱讀《【附提示範例】ChatGPT x Excel 數據預處理/自動化/實踐手冊》（PDF下