情境一：清理客戶回饋資料（並繪製主題圖表）

原始Excel片段：

姓名	回饋內容	地區	日期
John	速度太慢，服務不友善	西部	1/3/24
Sara	服務不錯，但有點貴	東部	2024.01.04
Mark	體驗還行，場所乾淨	西部	3-Jan-2024
ALEX	員工態度粗魯	東部	01/04/24
Lauren	很棒！喜歡快速的支援服務。	西部	Jan 4 2024

步驟一：使用ChatGPT清理

我給的提示：

「你能將這個回饋表格標準化嗎？將姓名首字母大寫，規範地區名稱，將日期格式修正為YYYY-MM-DD，並根據回饋內容將情緒分類為正面、中立或負面。」

ChatGPT回覆給我：

姓名	回饋內容	地區	日期	情緒
John	速度太慢，服務不友善	西部	2024-01-03	負面
Sara	服務不錯，但有點貴	東部	2024-01-04	中立
Mark	體驗還行，場所乾淨	西部	2024-01-03	中立
Alex	員工態度粗魯	東部	2024-01-04	負面
Lauren	很棒！喜歡快速的支援服務。	西部	2024-01-04	正面

步驟二：上傳到Excelmatic

我上傳了清理好的表格，並輸入：

「顯示按地區劃分的情緒圖表，並總結關鍵模式。」

example

Excelmatic回覆：

一個堆疊條形圖（按地區劃分的正面/中立/負面）
摘要：

西部地區明顯呈現正面情緒主導，正面回饋是負面回饋的兩倍。

東部地區在資料中沒有正面回饋，但負面和中立情緒分布均衡。

兩個地區都有負面回饋，這表明有些不滿意的地方需要關注。

✅ 總共花了不到2分鐘。

情境二：修正銷售日誌匯出檔（並找出暢銷商品）

原始資料（從CSV轉儲中截取）：

日期	商品	數量	總額
2024/1/3	紅色T恤（M）	3	$45.00
3-Jan-2024	紅色M號T恤	2	30 USD
Jan 3 2024	紅色中號T恤	4	60.00

是的，它們其實都是同一種商品，但顯示方式不同。

ChatGPT來救援：

提示：

「標準化商品名稱（例如「紅色中號T恤」），確保總額為數值型，並合併相同商品的總額。」

📄 輸出：

日期	商品	數量	總額
2024-01-03	紅色中號T恤	9	135

🎯 然後我上傳到Excelmatic並詢問：

「製作一個按商品類別劃分的銷售量和銷售額圖表，並附上一段分析。」

📈 結果：一個簡單的條形圖和趨勢線 + 總結什麼商品在什麼時候銷售。

example

情境三：各部門季度支出 — 但資料很亂

部門	預算	實際支出	備註
HR	$5,000	$5300	第一季表現不錯，有新員工
Ops	6000	6200.00	維護工作延遲
Mkt	7000	$6500	第一季廣告活動未充分利用

ChatGPT提示：

「清理這個預算表格：格式化所有貨幣，正確重命名部門，並顯示差異。」

清理後的結果：

部門	預算	實際	差異
人力資源部	5000	5300	+300
運營部	6000	6200	+200
市場部	7000	6500	-500

Excelmatic提示：

「創建顯示各部門預算與實際支出的圖表，並顯示超支情況。」

example

結果：條形圖：

「人力資源部和運營部門超出了預算，超支金額分別為300和200。市場部門保持在預算範圍內。」

為什麼這個組合有效

單獨來看，ChatGPT和Excelmatic都很有用。但結合起來呢？它們就有點神奇了。

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