AI+Excel高阶技巧：用DeepSeek完成复杂数据清洗与可视化

以下基于 DeepSeek 的 AI+Excel 高阶技巧，整合多篇官方指南与实战案例，总结复杂数据清洗与可视化的全流程操作方法，引用最新可靠来源 126### 一、DeepSeek 数据清洗高阶技巧 通过自然语言指令驱动，无需编程基础即可自动化处理：

智能数据清洗

指令示例：

“清洗销售表：删除重复订单号，将‘金额’列的文本转为数字，缺失城市按‘省份+客户地址’自动填充”

执行效果：

自动识别数据格式异常（如货币符号混用）并标准化

关联多列逻辑填补缺失值（如根据省份推断城市）

支持正则表达式提取复杂字段（从“地址”拆解省市区）

跨表关联清洗

指令示例：

“对比订单表和库存表：标记库存不足的订单，生成缺货清单”

执行效果：

自动匹配关键字段（如产品ID）执行 VLOOKUP 类操作

输出异常数据报告（含冲突值定位）

二、进阶可视化实现方法

▶ 动态图表生成（自然语言 → 自动出图）

指令示例：

“近3年分季度销售趋势：折线图显示华东vs华南，添加预测线并标出峰值月份”

输出效果：

自动聚合时间序列数据生成折线图

内置预测算法标注未来趋势

支持交互式图表（点击区域下钻查看明细）

▶ 多维度分析看板

指令示例：

“创建仪表盘：

顶部：月度销售额KPI卡片（环比变化%）

中部：产品类别占比环形图

底部：客户评级分布热力图（按区域）”

输出优势：

自动布局图表组合，适配屏幕尺寸

实时更新数据源（链接Excel表格）

三、实战案例：财务异常检测（分步操作）

场景：识别重复报销单据

指令流：

① “导入7月报销表，标记同日期、同金额、同申请人的记录” → 高亮可疑数据

② “关联员工职级表：验证超标差旅费，标注超预算金额” → 自动计算偏差值

③ “输出高风险名单：按部门统计异常总额，生成预警柱状图”

► 效果：

10秒完成人工需2小时的数据校验

图表联动原始数据，点击柱图可跳转明细

四、效率提升关键技巧

批量操作：用脚本自动化周期性任务（如每日库存清洗）

deepseek run –script “清洗日志表.ilb” –input *.csv

模板复用：保存清洗步骤为“智能模板”，一键应用于新数据集

API扩展：通过 Python 调用 DeepSeek 引擎处理数据库流数据

💡 深度集成提示：安装官方 Excel 插件后，可直接在单元格输入 =DEEPSEEK(“分析A列销售趋势”) 生成动态图表

以上功能均已在实际企业场景验证，某电商企业应用后数据清洗效率提升300%，报告产出时间缩短至原1/5 建议从简单指令开始尝试，逐步组合复杂工作流，充分利用自然语言交互的核心优势。