與 30萬 粉絲一起學Excel
春節期間，起碼60%以上的消息都跟AI有關，只因DeepSeek同時登頂中國、美國第一。
既然DeepSeek這么牛，還需要學習Excel嗎？
盧子先說一下這幾天的體驗結果。
先說下不好的方面：
1.同時使用的人實在太多，經常提示系統繁忙，得不到任何結果。對于一些急著解決的問題，會誤事。
2.提問的時候，一定要加上關鍵詞Excel，要不然可能用數學、Python等不可知的知識回復。即使加上關鍵詞，對于不常用的表格布局，回復的結果也會讓人不滿意。比如下面這個問題的回復。
根據左邊的明細，如何用Excel公式按月份、品類2個條件統計金額？
用了4個SUMIFS函數相加，也就是最繁瑣的解決公式。
而實際上針對二維表格，用SUMPRODUCT函數是最合適的。
=SUMPRODUCT(($A$3:$A$9=K3)*($B$3:$E$9=L3)*$F$3:$I$9)
3.對于技巧類的東西，沒有演示動畫，如果基礎不好，看完也無從下手，適合本來就有點基礎的人。比如下面這個透視表問題。
根據明細，如何用Excel的透視表按月份、品類2個條件統計金額？
而盧子平常做的技巧類的，基本上都會有動畫，會更加直觀。選擇A1，插入透視表，將月份、品類拉到行，金額拉到值。
再來說下好的方面：你原來是一個有基礎的人，突然某些知識忘了，這時就能幫上你。對于概念性、總結性的會得到很全面的答案，一條條羅列出來。比如VLOOKUP函數出錯是什么原因？
目前的AI，說白了就是一個很高級的搜索引擎，百度可以淘汰了。對于網上已經有的知識很快就有結果，而對于一些新知識，很難得到滿意的結果。還有就是對于生成的結果，還要再人工審核一下，并非全部正確。
如果能達到《吞噬天空》里面的AI水平，那才是無敵的存在，不過要再過很多年。現階段，還是要把基礎學好才行哦。
下面是DeepSeek對這個問題的回復，有興趣可以看看。
隨著AI技術的發展，許多人開始疑惑：是否還需要學習傳統工具如Excel？以下是結合AI與Excel關系的分析，幫助你理解為何掌握Excel依然重要：
Excel的界面和操作邏輯（如單元格、公式、圖表）是數據處理的基礎語言，即使AI能生成復雜分析，你仍需理解數據如何被組織和計算。例如，AI生成的公式（如VLOOKUP）需要你理解參數含義才能正確調整。
場景：若AI建議“用透視表分析銷售數據”，但你不懂如何拖拽字段，結果可能出錯。
Excel仍是全球職場通用工具，尤其在金融、會計、供應鏈等領域。同事、客戶可能直接發送Excel文件，若完全依賴AI處理，可能降低溝通效率。
案例：團隊共享的預算表需手動更新，AI無法實時同步所有人的修改。
簡單任務（如快速計算、調整表格格式）在Excel中可能比等待AI響應更高效。例如，修改一個單元格的數值，Excel會實時刷新結果，而AI需要重新輸入指令。
自動化進階操作：AI可輔助編寫復雜公式、VBA腳本或Power Query步驟，減少學習成本。例如，向AI提問：“如何用Excel提取單元格中的電話號碼？”它會給出正則表達式方案。
數據分析加速：AI能快速識別數據模式、生成預測模型（如銷售趨勢），但數據仍需先在Excel中清洗和結構化。
數據安全限制：敏感數據（如財務信息）可能無法上傳至云端AI工具，此時Excel的本地處理能力至關重要。
邏輯依賴人工校驗：AI生成的公式或分析可能存在錯誤，需人工核對。例如，AI可能混淆“SUMIF”與“SUMIFS”的用法。
即使AI能生成報表，你仍需理解數據如何匯總、如何驗證結果的準確性。例如，AI提供了一份利潤分析表，但你需要檢查公式是否正確引用數據源。
掌握基礎操作（如快捷鍵、篩選排序）后，再結合AI處理復雜任務，效率會遠高于單一使用AI。例如，用AI批量生成公式后，手動微調比從頭開始更快。
向AI提問需要精準描述需求。例如，若你想讓AI幫你用Excel分析數據，必須知道“數據透視表”“條件格式”等術語，否則AI可能無法理解。
入門階段：掌握基礎函數（SUM, VLOOKUP）、圖表制作、數據清洗。
進階階段：學習透視表、Power Query，再通過AI輔助自動化（如用ChatGPT生成VBA代碼）。
結合AI工具：利用AI學習資源（如提問“如何用Excel實現XXX功能？”），同時保持對數據的批判性思考。
AI不會讓Excel過時，反而會放大Excel的價值——前者處理復雜分析，后者提供結構化基礎。兩者結合時，Excel技能將成為你操控AI的“方向盤”，而非被取代的對象。因此，學習Excel
