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      別再死磕VLOOKUP了!用Kimi K2.5做表,3萬行數據3分鐘搞定(附20個提示詞模板)

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      眼看著春節假期即將到來,坦白說,這幾天大家是不是都是“人在工位,心已到家”?

      但現實太扎心:年前的工作安排得滿滿當當,仿佛年后不上班了一樣。

      這種時候,千萬別再傻傻地手搓表格了!

      你的時間要留給過年,表格這種事,直接交給 AI 替你干吧!

      前不久,Kimi 更新了 K2.5 模型

      不管是幾萬行的數據清洗,還是復雜的函數公式專業的數據分析,都能自動化搞定。

      比如讓眾多表哥表姐看到就想砸鍵盤的【混合文本拆分】問題,扔給 Kimi,它一鍵就幫我們整理好了~


      曾經幾小時的工作量,現在幾分鐘就能搞定。

      毫不夸張地說,有了它,每一個人都能輕松用好 Excel!


      下面,我們趕緊來看看 Kimi 是怎么做到的。

      文末附贈 20 個 Kimi 高效做表提示詞模板,建議收藏!


      海量數據輕松處理

      一到年底,老板就要做大量數據盤點,分分鐘甩來N 個 Excel 表,加起來有幾萬行數據,要求合并、去重、統一日期格式,整理成標準數據表。


      以前:你需要同時打開這些大文件,一個個手動復制粘貼,調整格式,整套下來至少花一整天的時間,還得擔心電腦因為數據量太大卡死。

      現在:你只需要打開 Kimi 主頁,點擊左側的【表格】,就能啟動 Kimi Agent 模式。


      接著,把那些文件拖進對話框,告訴它:

      幫我合并這三個表格,刪除重復數據,并將日期格式統一為YYYY/MM/DD。直接生成一個清洗好的Excel文件給我下載。

      不到 3 分鐘,Kimi 就還你一份合并好的、標準的 Excel 數據文件。


      下載打開,檢查一遍,就能直接交給老板。

      這種高效完成工作的感覺簡直不要太爽!


      復雜數據快速分析

      分析數據時,往往不能只盯著內部的數據算,還得對比外部的市場水平,看看自己到底處于什么位置。

      比如做利潤核算,你不僅要把銷量表和成本表匹配起來算毛利率,通常還需要對比一下行業平均水平,看看我們的產品有沒有競爭力。


      傳統 Excel 里,這簡直是受罪:

      先用 VLOOKUP 小心翼翼地把表“V”在一起(稍微有個空格就報錯),算完內賬,還得去網上搜競品數據,一個個手動填進去。

      但現在,這一整套流程,交給 Kimi 只需一句話

      把表格上傳后,直接告訴它:

      根據“產品名稱”,把成本表里的成本匹配到銷量表里,計算出每個產品的毛利率。順便幫我聯網查一下2025年同類產品的行業平均毛利率,列在旁邊做個對比。最后生成Excel文件給我下載。

      結果如下圖:


      你會發現,Kimi 不僅瞬間完成了跨表匹配,還能實時聯網搜集真實的行業數據填進表格。

      數據來源我檢查了一下,也是非常準確。


      內部數據算得準,外部數據查得真,不瞎編、有來源。這才是 AI 時代的效率!


      數據可視化報告

      職場匯報離不開數據報告。

      但如果是從零開始制作,那是真的麻煩,分析的角度、圖表類型的選擇都需要自己想半天。

      而 Kimi Agent 的優勢在于,它不僅是工具,更是半個分析師。

      你沒思路也沒關系,只需要上傳數據,再告訴它你想要什么。

      Kimi 會完全遵循你上傳的數據+深度理解你的業務意圖,生成準確的數據分析報告。

      誰懂天天看到 AI 在瞎編的我,看到這種準確性的救贖感。

      比如我們有一份 2025 年銷售數據表,告訴它:

      根據我上傳的表格,幫我分析25年的銷售情況,并生成數據報告。最后輸出Excel文件給我下載。

      Kimi 就會運用各種函數,如 SUMIF、COUNTIF 等,按照地區、產品線、月度、銷售員全方位進行分析,并提供可視化圖表。



      你下載下來,調整配色、格式,就能放進 PPT 中做匯報了。


      20 個 Kimi 高效做表提示詞

      看完上面這三個場景,相信大家已經迫不及待想試一試了。

      為了讓你能快速上手,不走彎路,我還整理了20 個 Kimi 高效做表提示詞模板

      建議收藏,下次老板安排任務時,直接復制粘貼套用,準點下班!

      數據收集錄入

      ?競品價格監控

      請搜索目前京東/淘寶上[人體工學椅]銷量前10的商品,列出名稱、價格、店鋪名、好評率,并整理成表格給我下載。

      ?行業數據調研

      幫我查找2025年[美妝電商]的平均轉化率、客單價和復購率數據,整理成表,并務必注明數據來源鏈接。

      ?大量圖片/照片數據,直接填入表格

      讀取這張圖片[上傳截圖],把里面的數據精準還原成Excel表格,保持原有的排版格式。

      ?文本/文檔/PPT等,直接轉表格

      直接上傳文件,或者[粘貼文本],告訴Kimi:

      把文檔/文字里的關鍵信息提取出來,整理成一個包含“姓名”、“職位”、“聯系方式”的Excel表格。

      ?搜索特定研報數據

      幫我搜索最近半年關于[AI行業]的市場規模預測數據,整理成年份、規模、增長率的表格。


      數據清洗

      ?混亂格式一鍵統一

      請幫我清洗這份數據:1.將A列所有的日期格式統一為“YYYY-MM-DD”;2.刪除B列姓名中所有的空格;3.將C列金額中的“萬元”全部換算為“元”。

      ?智能去重與拆分

      檢查表格中的“手機號”列,刪除重復項(只保留最新的一條)。然后將“地址”列自動拆分為省、市、區、詳細地址4列。

      ?糾正錯別字

      檢查A列的“省份”名稱,如果有錯別字(比如“黑龍江省”寫成了“黑龍江”),請幫我全部統一為標準全稱。

      ?文本提取數字

      A列是復雜的商品描述,請把里面的“規格”(如500g、100ml)提取出來,單獨放在B列。

      數據分析

      ?多條件復雜統計

      基于這份銷售數據,幫我計算“華東大區”且“銷售額大于5000”且“產品類別為A”的所有訂單總金額,并計算其在總銷售額中的占比。

      ?同環比自動計算

      按月份統計銷售額,并計算每個月的【環比增長率】和【同比增長率】。如果增長率為負數,請在表格中備注“需關注”。

      ?分段統計

      將“用戶年齡”這一列的數據,按18-25、26-35、36-45、45以上進行分段統計,計算各年齡段的人數占比。

      ?兩表差異比對

      對比表1和表2,找出“訂單號”在表1中有但表2中沒有的數據,單獨列出來。

      數據可視化

      ?自動匯總統計

      分析這份2萬行的流水,按“地區”(行)和“產品線”(列)匯總銷售額,并按總金額降序排列。

      ?帕累托分析圖

      對“投訴原因”進行分析,生成一張帕累托圖,幫我找出導致80%投訴的前20%問題類型。

      ?趨勢預測圖

      基于過去12個月的銷售數據,幫我畫一個折線圖,并簡單預測下個月的銷售趨勢。

      ?漏斗圖制作

      根據這組轉化數據(瀏覽-點擊-咨詢-下單),生成一個漏斗圖,展示各環節的流失率。

      ?專業組合圖表

      根據上面的數據,幫我畫一個組合圖:“銷售額”用柱狀圖表示,“毛利率”用折線圖表示,雙坐標軸顯示。

      其他用法

      ?格式轉換

      把這個PDF文件(或Markdown文本)里的表格,轉換成標準的Excel文件供我下載,不要改變原有的布局。

      ?Excel 像素畫

      請生成一個Excel文件,通過調整單元格背景色,畫“6個紅燈籠”。



      這就是 Kimi Excel 的能力——它不是只會教你怎么做,而是直接能幫你做完交付。

      從今天起,試著把那些重復、枯燥的表格工作交給 Kimi,

      把那些你學到崩潰的復雜函數交給 Kimi,

      把時間留給更有價值的思考或者早點下班,才是 AI 時代該有的工作方式。

      如果你覺得這篇文章有用,記得【點贊+在看】,順便轉給那個還在死磕 Excel 的同事救救急!

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