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本文作者：小爽

本文編輯：小蘭

之前我們講過，培訓師小李將整理好的表轉換為右表，方便做數據分析()：

數據清洗完成后，下一步就是要進行數據分析

小李想要知道每個人參與的次數，分別參與的是哪場次，還有未參與的次數，未參與的場次有哪些。

老規矩，我們先讓 AI 來試試。

AI 函數公式

這里我使用的是 Deepseek。

截圖上傳數據源，輸入提示詞，發送給 AI。

通用提示詞框架：數據源信息+編寫要求(要求格式)+返回格式

Deepseek 思考后，返回了 4 個函數公式。

▲ 部分公式截圖

如下圖，我們到 Excel 中，輸入對應的函數公式：

參與次數：

=COUNTIF($B$2:$B$21,D2)

參與的場次：

=TEXTJOIN(",",TRUE,IF($B$2:$B$21=D2,$A$2:$A$21,""))

未參與次數：

=ROWS(UNIQUE($A$2:$A$21))-COUNTIF($B$2:$B$21,D2)

未參與的場次數：

=TEXTJOIN(",",TRUE,IF(COUNTIFS($B$2:$B$21,D2,$A$2:$A$21,UNIQUE($A$2:$A$21))=0,UNIQUE($A$2:$A$21),""))

結果完全正確。

如果你發現有些公式用不了，那么請仔細閱讀 Deepseek 給出的回復，它會在末尾貼心地說明版本要求。

接下來，我們嘗試利用 AI 來編寫 M 函數公式，用 PowerQuery 解決問題！

對了，如果你也想讓 AI 替你工作，卻不知道怎么讓它配合，如果你想知道更多 AI 運用場景，以簡單的操作完成復雜的工作任務~

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AI 編寫 M 函數

目前國內的 AI 編程，豆包輸出效果會更好一點，還會輸出分析報告，所以這里，我選擇使用豆包。

輸入如下提示詞：

等待片刻……

豆包就把處理好的數據表格，還有數據分析報告，M函數公式做法以及說明都發給我們啦~

除了幫助我們把需要分析的指標完成，還貼心地為我們提供了詳細的數據分析報告，不愧是豆包啊?。。?/p>

統計結果

豆包輸出處理好的表格。

鼠標單擊【統計結果.xlsx】即可下載，檢查了一下，數據結果是對的。

M 函數公式說明

生成對應的 M 函數公式，以及對應的說明。

先將數據源導入到 PQ 編輯器中。

然后在【主頁】選項卡下，單擊【高級編輯器】。

將 M 函數公式貼進去，單擊【完成】按鈕，看看效果。

結果也是正確。

數據分析報告

生成了一份 HTML 數據分析報告。

從報告中，我們可以看出總參與人數、總場次、總參與人次、人均參與次數這些信息。

報告中還有針對數據做的圖表分析。

比如從圖表中可以看出，小爽參與的場次為兩場，沒有一個人全程 5 次都參與、參與 3 場的人數是最多的等等。

最后，豆包還對數據分析進行了總結。

比如熱門，中等，較低場次分析。

上面這兩種方法，你可以根據自己的 Excel 版本選擇，如果數據比較敏感，不想被 AI 識別，可以事先對數據進行脫敏。

不過 AI 寫的 M 函數公式還是比較繞的，實際上，對于這種問題，如果你懂點 PQ，只需要用Table.Group 進行分組匯總即可。

那么接下來，小爽就帶大家了解一下 PQ 的做法~

Table.Group

我們先看看 M 函數如何寫的，如下圖，一個 Table.Group 函數公式就能完成字段的匯總。

         {"未參與場次合并",each Text.Combine(List.Difference(List.Distinct(源[場次]),_[場次]),",")}})

具體操作：

先將數據源導入到 PQ 編輯器中。

由于我事先已經導入了，這里就直接打開 PQ 編輯器了。

導入后的數據源如下：

接下來進行關鍵一步，也就是分組。

在【主頁】選項卡下，單擊【分組依據】，選擇【高級】，分組為【姓名】，設置匯總的新列名和操作，最后單擊【確定】按鈕。

如下圖，可以把后面的類型都去掉，不影響實際效果，當然留著也不影響。

參與人數

如下圖，我們可以看到參與人數字段匯總，結果已經出來了。

Table.RowCount(_)

簡單解釋一下：

each _，_下劃線代表每個分組的表。

Table.RowCount 統計對應表的行數。

接下來的步驟就是改一下另外三個字段的匯總方式。

未參與人數

List.Count(List.Distinct(源[場次]))-Table.RowCount(_)

簡單解釋一下：

List.Distinct 對數據源場次列進行去重，List.Count 對其進行計數。

參與場次合并

Text.Combine(_[場次],",")

簡單解釋一下：

Text.Combine 有點類似于 Textjoin 函數，對指定數據基于分隔符進行合并。

未參與場次合并

Text.Combine(List.Difference(List.Distinct(源[場次]),_[場次]),",")

簡單解釋一下：

List.Difference 是一個差集函數，它能夠將第一參數列表的數據減去第二參數的列表數據，Text.Combine 最后進行合并。

就這樣，一個 Table.Group 就得出了我們想要的結果。

非常 Nice~

對原始數據進行數據清洗之后，接下來就是數據分析的環節。

我們要從數據中獲取什么樣的信息，也就有了什么樣的需求，以及對應的指標。

在分析的過程中，利用 AI 可以更快地完成任務。

AI 函數公式：

在 DeepSeek 中輸入數據處理通用提示詞，直接得到 4 個函數公式。

AI-M 函數公式：

讓豆包寫 PQ 中的 M 函數，得到：

• 匯總后的數據表

• 非常詳細的數據分析報告

• M 函數公式以及說明

最后，小爽還帶大家了解了一下PQ 的分組簡易做法。

你最喜歡哪種方法，歡迎投票告訴我？

解決問題的方法有很多種，選適合你的就可以~

不過如果你也想讓 AI 替你工作，如果你想知道更多 AI 運用場景，以簡單的操作完成復雜的工作任務~

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