学习 Excel 生成式人工智能工具 (Chinese Edition)

第二部分： 使用 Copilot进行数据 科学

在第二部分中，您将学习如何使用 Copilot（Microsoft Excel 原生 AI 工具）来完成最常见的数据科学任务。与第一部分中介绍的 ChatGPT 相比，Copilot 直接集成在 Excel 中，因此您无需将文件上传到外部工具，即可直接在工作表中使用它。

第 5 章将介绍如何在 Excel 中使用 Copilot，通过自然语言 prompt 来创建、编辑和理解数据。 您将生成数据透视表和图表等新元素，通过重命名和拆分列来优化数据，并利用内置的洞察功能发现模式、生成摘要及创建可视化效果。在此过程中，您将逐步了解 Copilot 如何支持您的工作流程，帮助您将原始表格转化为更清晰的结构，并初步理解数据。

在第 6 章中，您将学习如何在分析前使用 Copilot 清理重复数据、处理缺失值并修复格式问题，从而做好数据准备工作。 您将了解如何检测并删除重复记录，选择合适的策略来填补或管理数据缺失，以及标准化数字和日期格式，确保它们在公式和报表中正确运行。在此过程中，您将练习编写有效的 prompt，并结合 Copilot 的建议与 Excel 的内置工具，将杂乱无章、不一致的数据集转化为可靠且可分析的信息。

在第 7 章中，您将学习如何使用 Copilot 来理解、创建和优化 Excel 中的文本公式。您将看到它如何用通俗语言解释复杂的逻辑，根据自然语言请求生成公式，并调整这些公式以处理杂乱的实际数据。您还将应用条件文本逻辑，根据关键词或模式对信息进行分类和标记，将简单的描述转化为实用且可靠的电子表格解决方案。

第 8 章将讲解如何使用 Copilot 在 Excel 中计算、可视化和解读基本统计数据。 您将探索集中趋势、离散程度和分布形状的度量指标，并直接通过自然语言 prompt 生成公式和汇总表。在此过程中，您将创建散点图、直方图和箱线图等图表，以揭示仅凭数字可能无法发现的模式；同时，您将借助 Copilot 来解读结果、评估可靠性，并识别偏态、异常值或主导值。

在第 9 章中，您将使用 Copilot 在 Excel 中进行更高级的数据分析。您将创建动态数据透视表、添加交互式筛选，并构建有效的 prompt 来引导 Copilot 提供帮助。 您还将利用“求解”和数据表等工具进行假设分析，探索关键输入值的变动如何影响结果。最后，您将学习如何让 Copilot 建议相关的分析方法，并了解为何必须审查和验证其推理过程，而不是盲目接受结果。

第 10 章将讲解如何利用 Copilot 将 Excel 数据转化为清晰的可视化图表和结构化报告。 您将了解如何通过选择合适的可视化类型、结合背景、核心观点和行动来构建prompt，以及简化视觉元素以消除冗余，从而设计出有效的图表。除了单个图表外，您还将构建包含摘要页面、原始数据描述、关键统计数据和有序工作表的完整报告。最后，您将通过组合图表并利用 Copilot 协助自动化布局和控件，创建交互式仪表板，将分析转化为精致且适合受众的报告。

第四部分的附录 B延续了第一章中介绍的短篇小说，此次将应用第二部分所涵盖的概念。随着您逐步深入学习，您将完成融入简短冒险叙事中的实践活动，将实践学习与故事驱动的体验相结合。