告别加班!DeepSeek助力Excel效率飙升300%

DeepSeek:提升Excel效率的AI工具

前言

在日常办公中,Excel是最常用的数据处理工具之一。但随着数据量的增加和复杂性的提升,我们常常面临以下问题:

  • 公式太复杂,记不住?

  • VBA代码编程难度大,写不出来?

  • 数据分析逻辑不清晰,处理效率低?

别担心,面对这些较为复杂的问题,我们可以借助一些AI工具来完成,比如最近比较火的DeepSeek,它就可以帮助我们提升Excel工作效率,让数据处理变得更加智能、高效

什么是DeepSeek?

DeepSeek是一款强大的AI工具,具备代码生成文本解析数据分析等多种能力。通过 DeepSeek,我们可以轻松完成Excel公式编写、VBA代码生成、数据清洗等繁琐任务,大幅提升办公效率。

DeepSeek官方网站: https://www.deepseek.com/

使用DeepSeek为Excel办公助力

一、自动生成Excel公式

比如我们想要根据设定好的绩效规则,自动计算出每位员工的奖金。

规则:

销售额大于10000元,奖金为销售额的10%

销售额小于等于10000元,奖金为销售额的5%

此时手写公式的话,刚入门的小伙伴可能有有些棘手,而借助DeepSeek就可以轻松搞定。

具体步骤:

1、打开DeepSeek官网,在对话框中输入需求,本例中可以这样输入: **请写一个Excel公式,如果销售额大于10000,则奖金为销售额的10%,否则为5%**。

2、复制DeepSeek生成好的公式,将其粘贴到要计算奖金的单元格中,不过由于它假设销售额数据在A1单元格,而实际当前案例中销售额是处于B2单元格中,所以我们要将A1替换为B2。

替换之后的公式为 =IF(B2 > 10000, B2 * 0.1, B2 * 0.05)

3、查看结果。

二、自动生成VBA代码

在之前的推文中介绍过合并多个Excel表格的方法,其中的操作步骤相对复杂,而借助VBA代码来实现的话,就会简单多了。

比如一个Excel文件中分别包含了三张表格,我们想要将它们合并到一个新的工作中。

表1:

表2:

表3:

具体步骤:

1、打开DeepSeek,在对话框中输入指令: 请写一个VBA代码,把当前Excel文件中的所有工作表数据合并到一个新的工作表中去。

2、稍等片刻,等待DeepSeek生成结果。

3、复制生成好的VBA代码,回到Excel文件中,按下快捷键Alt+F11打开代码编辑器,然后选中当前工作簿,右键插入一个新的模块。

4、将复制的代码粘贴到代码编辑窗口中,按Ctrl+S保存代码并关闭窗口。

5、按下快捷键Alt+F8,选择MergeAllSheets宏并运行。

6、查看合并结果。

三、筛选数据

在筛选数据时,Excel中有一个非常好用的函数Filter,不过很多新手小伙伴不喜欢用它,主要还是对它的理解不太到位。不过借助DeepSeek,就可以让它来帮助我们自动生成筛选公式,从而省去其他方法中的繁琐步骤。

例如: 我们想要筛选出学生成绩表中数学成绩大于80并且英语成绩大于90分的学生。

如果不使用函数,则需要这么做:

1、首先将表格转换为动态表(也叫做超级表),此时每列标题单元格都会添加上一个筛选按钮,我们先点击数学成绩列,将筛选条件设置为大于80。

2、接着采用同样的方法,设置第二个条件,即英语成绩大于90。

而如果我们借助DeepSeek的话,它会推荐我们使用Filter函数:

复制公式,将其粘贴到要显示筛选结果的地方:

有没有感觉在DeepSeek AI的加持下,使用函数变得超级简单了呢?

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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