厭倦凌亂的 Excel 表格？用 AI 幾秒內將資料 Unpivot

問題背景與痛點

想像你是採購經理或財務分析師。每個月你都要追蹤多家供應商的支出。看起來你的試算表很整齊：第一欄是供應商名單，第二欄是付款條件，接著是每個月的欄位：Jan、Feb、Mar，一直到 December。

表格長得像這樣：

這種格式，常被稱為「寬表格」或「列交叉表」，很適合快速的視覺檢視。你可以很快看到「Supplier A」在三月花了多少。但一旦你要做真正的分析，問題就來了。

如果你的主管問：「能給我一個我們在六月支付過款項的所有供應商清單嗎？」或是「我們對於要求提前付款（Payment In Advance，PIA）的供應商總支出是多少？」以這種資料結構，沒有簡單的篩選或公式可用。你得手動掃描「June」欄，或先以「PIA」篩選再手動把 12 個不同欄位的數值加總。既耗時又容易出錯，且無法擴充。

要進行妥善的分析——例如用 建立樞紐分析表 依付款條件彙總支出，或用 圖表 來視覺化全年支出趨勢——你必須先重整資料。也就是把資料從「寬」格式轉成「長」格式，每一列代表一筆觀察：一個供應商、 一個月份、一筆支出。這個過程稱為 unpivot（反樞紐化）。

傳統 Excel 解法：步驟與限制

對於有經驗的 Excel 使用者，unpivot 的首選工具是 Power Query（也稱為「Get & Transform Data」）。Power Query 是現代 Excel 內建的強大資料轉換引擎。它能完美處理這類任務，但也有它的挑戰。

以下是使用 Power Query 的典型步驟摘要：

1. Load Data into Power Query: 首先，選取資料範圍，然後到功能區的 Data 標籤，點選 From Table/Range。這會開啟 Power Query Editor，一個與主 Excel 格線完全分離的介面。

2. Select Columns to Unpivot: 在 Power Query Editor 裡，你需要找出所有要轉換的欄位。在我們的範例中，你會選取從 "Jan" 到 "Dec" 的欄位。

3. Execute the Unpivot Command: 選取月別欄後，切到 Transform 標籤並找到 Unpivot Columns 按鈕。點下去後資料就會被重構。

4. Rename New Columns: Power Query 會建立兩個新欄位，通常命名為 "Attribute"（存放月份名稱）和 "Value"（存放支出金額）。你需要右鍵點每個欄標並將它們重新命名為更直覺的名稱，例如 "Month" 和 "Expense"。

5. Close & Load: 最後，點 Close & Load。這會關閉 Power Query Editor，並將新轉換出的「長」表載入到 Excel 檔案的新工作表中。

現在你的資料已可供分析。但這種傳統方法有幾個重大限制：

• 學習門檻高： 許多 Excel 使用者甚至從未開啟過 Power Query Editor。它強大，但介面、功能（以 M language 編寫）與整體工作流程對只習慣 VLOOKUPs 和 SUMIFs 的人來說可能令人畏懼。
• 對同事來說像個「黑箱」： 如果你設定了 Power Query 流程，當某些東西改變時，你的同事可能不懂如何編輯或重新整理。它不像簡單公式那樣透明。
• 不適合快速提問： Power Query 是一個結構化、可重複的流程。它不是為快速、一次性的問題設計。如果你只是想「看一下」六月的總和而不想永久重整資料，這流程太繁複。
• 發現性差： 使用者怎麼會知道這個術語叫「unpivot」？他們只知道資料「橫著」很難處理。他們不知道該 Google 什麼，更別說在哪裡找到 Excel 的相關功能。

新方案：使用 Excel AI 代理（Excelmatic）

如果你可以跳過選單、新介面和專門術語會怎樣？如果你能直接用自己的話告訴 Excel 想要什麼？這正是像 Excelmatic 這類 Excel AI 代理的目的。

Excelmatic 允許你上傳資料檔案並直接就資料進行對話。你描述問題，AI 會做分析、產生公式，或在本例中，完整地重整資料。

步驟說明：用 Excelmatic 反樞紐化資料

我們用 Excelmatic 解決同樣的供應商支出問題。流程簡化很多。

1. 上傳你的 Excel 檔案

首先，登入 Excelmatic 並上傳包含「寬」版供應商支出資料的 Excel 檔。你可以直接拖放到平台。Excelmatic 會讀取資料並顯示預覽。

2. 用自然語言描述你的目標

魔法從這裡開始。你不需要點選選單，只要在對話框輸入你的請求。你甚至不需要知道「unpivot」這個詞。

以下是幾個可用的提示範例：

• "This table has months in columns. Can you restructure it so I have one row per supplier per month?"
• "Transform this data from a wide format to a long format. Take the columns from Jan to Dec and make them into two new columns: 'Month' and 'Expense'."
• "I want to unpivot the monthly expense columns."

3. 檢視並反覆調整結果

Excelmatic 會立即處理你的請求並呈現已轉換好的「長」資料表。

但對話不會在此結束。這是一段互動。新結構的資料就是你下一個問題的基礎。你可以立刻開始分析：

• "Great. Now, can you filter this to only show expenses for June?"
• "Create a pivot table that shows the total expenses for each Payment Term."
• "Which supplier had the highest total spending for the entire year?"
• "Generate a bar chart comparing the total expenses for Q1 vs Q2."

這種互動、會話式的方式讓你能在單一、順暢的工作流程中，從原始混亂的資料走到可行的洞察。

4. 匯出你的結果

當你有了所需的資料、樞紐分析表或圖表後，你可以一鍵下載結果為一個新的乾淨 Excel 檔。你可以取得 unpivot 後的資料、最終報表或兩者皆有。

對話範例

下面示範在 Excelmatic 裡典型的對話：

傳統方法 vs. Excelmatic：快速比較

常見問題

問：使用 Excelmatic 需要知道像「unpivot」或「wide to long」這類技術術語嗎？
答：完全不需要。這正是主要優勢。你只要描述資料的結構以及想達成的目標，例如「我的表格把月份放在欄位，請幫我修正」或「把所有月份資料堆到一個欄位」。

問：Excelmatic 會取代 Power Query 嗎？
答：不會。Power Query 對於建立複雜、自動化的資料管線（ETL）仍然是不可或缺的工具。Excelmatic 則是為需要快速分析、即時清理資料並取得答案的商務使用者而設計。兩者解決的是同一問題的不同規模需求。

問：如果我的資料不是完全乾淨怎麼辦？例如有些儲存格是空的。
答：Excelmatic 能處理不完美的資料。當它 unpivot 資料時，對於空白的支出儲存格通常會預設排除對應的列，這通常也是期望的行為。你也可以給出具體指示，例如「忽略任何支出為零或空白的列」。

問：我把資料上傳到 Excelmatic，資料會安全嗎？
答：會的。Excelmatic 採用企業級安全設計。你的資料在傳輸與儲存時都會被加密，且不會用於訓練 AI 模型。具體細節請參考官方的隱私權政策與安全文件。

問：我可以把 unpivot 後的資料用來日後建立儀表板嗎？
答：完全可以。你可以請 Excelmatic 直接產生圖表與樞紐分析表，或下載格式良好的「長」資料表，作為你自己 Excel 儀表板或 Power BI 報表的乾淨來源。

採取行動：今天就改造你的 Excel 工作流程

想想上次你為了一個結構不良的試算表耗費了多少時間。手動複製、貼上與重格式化烙下多少分鐘或小時？繼續用手動方法處理像 unpivot 這類任務，不只慢——還會阻礙洞察的產生。

採用 Excel AI 代理，你可以把資料準備從一項苦差事變成一次對話。與其和資料結構搏鬥，不如把精力放在對業務真正重要的問題上。

想親自體驗嗎？Try Excelmatic for free today。上傳那份雜亂的供應商報表或任何其他「寬」表格，並使用本文其中一個提示。體驗當資料真正為你工作的不同。