不背函式、不寫程式：Excel 初學者的 AI 數據分析三關工作坊｜課後紀實與 21 招大法

2026 年 7 月 24 日，我以 AI for Taiwan 講師的身分，帶了一場全天六小時的企業內訓實作班——AI 應用於 Excel 數據分析。小班、面對面、每個人帶著自己的筆電，從上午 11 點一路到傍晚 6 點。

學員的組成很明確：Excel 初學者。會開檔、會打字，但函式與樞紐幾乎沒碰過，日常工作大多靠「一格一格用手改」。所以這堂課從設計階段就決定一件事——不從選單和函式教起。

開場十五分鐘：先讓他們看一次「不可能」

第一件事不是自我介紹，是丟一份又亂又醜的 Excel 出來：合併的標題列、中間插著空白列、姓名跟電話擠在同一欄、五種日期格式混用、門市名稱前後藏著半形與全形空白、金額欄裡混著「NT$」文字、還有兩筆一模一樣的重複資料。

當著大家的面，把它交給 AI。兩分鐘後，螢幕上出現一張乾淨的表、一個樞紐、一張圖，加上三句主管看得懂的摘要。

然後我說了整天最重要的一句話：「你們現在看到的每一步，今天會拆成一招一招的大法，18:00 之前你自己也做得出來。」

為什麼教「大法」，而不是教功能

初學者最大的敵人不是難度，是記不住。教十個函式，隔週剩兩個。所以這堂課教的是心法——每一招都必須符合三個條件：一句話能記住、當場能用出來、用了立刻有成就感。全天共 21 招，做成一張速查小抄貼在桌上，整天反覆用到。

開場也直接點名今天要戒掉的四個笨方法：

你現在可能這樣做 😩	今天以後這樣做 😎
用眼睛掃整張表找資料、找重複	丟給 AI 問、用樞紐分組看，幾秒鐘出答案
資料一格一格用手改、用手打	快速填入大法／抄公式大法，AI 幫你寫、Excel 幫你填
拿計算機算完，再把數字打回 Excel	公式與樞紐自動算，改一格全表跟著動
每個 AI 對話當免洗筷，用完就丟、每次從零開始	晨會＋收工大法：讓 AI 記得你的每一天

整天的節奏是三關，每關約兩小時，各有一個學員親手做出來的通關成果：

關卡	主題	通關成果
第一關 餵	把資料交到 AI 手上	親手把一份 Excel 瘦身成 CSV 餵給 AI，拿到人生第一份 AI 分析
第二關 清＋析	髒資料變乾淨、挖出洞察	一份自己清乾淨的資料表 ＋ 一張圖＋三句主管重點
第三關 系統	跟 AI 一起工作的系統	一套明天早上就能跑的 AI 工作流：四象限 to-do＋平行對話＋工作日誌

第一關「餵」：先學會把資料交到 AI 手上

很多人以為用 AI 分析資料的門檻是「不會寫 prompt」。實際教下來，真正的門檻更前面一步——不知道怎麼把手上的東西交給它。

這一關教四招餵法，並且講清楚什麼情境用哪一招：問操作用截圖、問一小段資料用貼上、要整體分析用丟檔、手邊沒資料可練就請 AI 造樣本。再加上一招對初學者特別有用的裝笨大法——開口先說「我完全是新手，請一步一步、用白話教我」，AI 的回答品質會直接不一樣。

當天最多人「原來如此」的一段：檔案格式小學堂與瘦身大法

AI 是按 token（字量）在讀資料的。同一張表，.xlsx 裡塞滿了格式、樣式、合併儲存格這些「包裝」；轉成 CSV 之後只剩資料本身——AI 讀得更快、更省、也更不容易誤讀。

一句話總結：給 AI 吃純文字，不要給它吃包裝盒。

你手上的檔	給 AI 前轉成	為什麼
Excel .xlsx	CSV	一張工作表一個檔、沒有合併儲存格與格式雜訊，token 省很多
Word .docx	Markdown	保留標題與清單結構，去掉排版雜訊
PowerPoint .pptx	HTML	保留頁面與層次，去掉動畫版型
紙本／掃描 PDF	拍照請 AI 辨識成文字	先變成文字才能分析

接著現場一起做「另存成 CSV」，並提醒三個一定要知道的注意事項：① CSV 只會存目前這張工作表；② 公式會變成值、圖表與格式會消失；③ 所以正確的心態是「另存一份副本給 AI，原檔自己留著」。

誠實話也要講：ChatGPT／Claude 直接吃 .xlsx 通常也讀得懂。但 CSV 更穩、更省、貼進對話一定可用、換任何工具都通——能轉就轉，養成習慣。

這一關結束前還有一件不能省的事：去識別化。丟檔之前，姓名與電話先換成代碼，個資與機密不上傳。這是整天反覆提醒的紀律。

第二關「清＋析」：從髒表到「一張圖＋三句重點」

下午的開場，我先用「笨方法」當著大家的面手改 10 列資料，計時；然後用快速填入加上 AI 寫的公式，10 秒完成同一件事。前後對比就是這一關的鉤子。

清的部分四招：Ctrl+E 的快速填入大法（拆／合欄位不用寫公式，當天最有感的一招）、抄公式大法（請 AI 寫好公式貼回儲存格，順便體會「改一格、全表跟著動」）、翻譯大法（看不懂的公式請 AI 用白話一句句解釋）、除錯大法（#REF!／#VALUE! 或怪數字，截圖丟給 AI 抓錯修好）。

析的部分從樞紐開始：請 AI 用三步教你做出樞紐表（列放門市、欄放月份、值放營收）——這是很多學員人生第一次做出交叉分析。接著用給我靈感大法問「這份資料還能看出哪些重點」、用追問大法一路逼近（「再細分品類」「哪家店衰退最多」），最後用選圖大法與講人話大法收成「一張圖＋三句主管重點」。

練習資料是虛構的連鎖零售銷售訂單，裡面刻意埋了洞察：有一家店營收連續下滑、有一家店穩坐第一而且還在成長、某個品類在夏季爆發。學員自己挖出這些結論的那一刻，表情最好看。

整天的主線：AI 會出錯，答案要自己驗

這是我認為這堂課最不能省的一段，也是每個環節都會回來講一次的事。

抽查大法：AI 給完答案之後，自己抽幾格、用 SUMIF 或選取加總對一次。再問一次大法：沒把握就換句話再問一遍，或者拿去問另一個 AI，兩邊對照當查核。

對話式分析特別要小心——不碰樞紐、純聊天追問也能挖出洞察，但這種模式最容易「腦補」數字，一定要回 Excel 抽查。會用 AI 的人跟被 AI 唬住的人，差別就在有沒有這個習慣。

第三關「系統」：全課收官，也是這堂課的靈魂

如果整天只留下一個記憶點，我希望不是某個公式，而是一套明天早上就能開始跑的工作系統。所以最後兩小時完全跳出 Excel——談的是怎麼跟 AI 一起工作。

外包記憶 → 外包思考 → 後設認知

手機出現之後，沒有人再背電話號碼了——我們把記憶外包給工具，這沒什麼不好。LLM 出現之後，我們開始把思考也外包出去。危機是：什麼都外包，人就空了。

出路是往上一層：後設認知（metacognition）。心理學上，高手和生手最大的差別不是知識量，而是「對自己思考的思考」——會計畫（今天要做什麼）、會監控（現在做到哪、對不對）、會回顧（做完檢查學到什麼）。

這一天的 21 招，背後其實就是這三件事：晨會大法＝把「計畫」外包成一份看得見的檔案；抽查大法＝「監控」；收工大法＝「回顧」。用 AI 用得好的人，其實是後設認知好的人。

三種長期記憶，決定 AI 是陌生人還是夥伴

心理學把長期記憶分成三種：semantic（知識與事實）、episodic（親身經歷的事件）、procedural（身體會的技能，像騎腳踏車）。對應到 AI，當天的金句是這樣講的：

只教 AI semantic memory，它只是一個很聰明的陌生人；教它 episodic memory——你的日誌、你的脈絡、你們一起做過的事——它才會變成你的工作夥伴。

晨會大法與收工大法：讓日子跟日子咬合

這套系統其實只有兩個動作，一頭一尾：

• 晨會大法（每天的第一個對話）：不是直接丟任務，而是跟 AI 開晨會——把信箱、通訊軟體、審核平台、腦袋裡的待辦全部倒出來，請它用「重要 × 緊急」切四象限、排出建議順序，輸出成一份 Markdown to-do 存檔。之後每開一個新對話，第一件事就是貼上這份檔，讓每個對話都知道你今天的全局。
• 收工大法（每天最後一小時）：寫一篇工作日誌——今天做了什麼、明天要做什麼。隔天晨會第一件事就是讓 AI 讀它，思考鏈一天咬著一天。

中間還有一個關鍵觀念：看著 to-do 判斷哪些事可以平行、哪些必須序列。可平行的就開多個對話同時跑，每個對話都讀得到同一份 to-do。講白了，現在我平常的工作，很大一部分就是在管理這些平行進行的對話。

Live Demo：付費版的天花板，與免費版的簡配版

收官的 25 分鐘，我打開自己（去識別化過的）Obsidian vault ＋ Claude Code，完整跑一遍「我的一天」：晨會倒待辦、切四象限、存進 vault；判斷平行與序列、開多個對話；收工寫日誌；再示範隔天的晨會怎麼讀「昨天的日誌＋今天的新待辦」。

兩個工具，各一句話說明：Obsidian ＝放在自己電腦裡、專門裝 Markdown 筆記的資料夾；Claude Code ＝能讀寫你資料夾的付費版 Claude。

而且我把定位講得很清楚：這是付費版的天花板，今天不用裝。接下來大家用免費版做簡配版，效果有八成——不裝 Obsidian、不用 Claude Code，免費對話＋桌面一個資料夾就開跑：倒出自己真實的明天待辦（客戶名字記得用代號）→ 請 AI 切四象限存成 Markdown → 挑兩件可平行的事開兩個新對話、開頭都先貼 to-do → 請 AI 幫自己寫下第一篇工作日誌。

最後 20 分鐘是成果發表：每個人投影自己的四象限 to-do 和第二關的「一張圖＋三句重點」，講 30 秒——「明天回公司，我第一件要做的事是什麼。」

學員帶走的不是練習成果，是明天早上直接能跑的工作習慣。

21 招大法速查表（當天發給學員的桌卡）

分類	大法	一句話
🅰 怎麼餵	截圖大法	不知道按鈕在哪，整個螢幕截圖問 AI：「我要做 X，現在該按哪裡？」
	貼上大法	只想問一小段資料，選幾十列複製貼進對話
	丟檔大法	要分析整份表，直接上傳檔案
	瘦身大法	給 AI 之前先轉純文字：Excel→CSV、Word→Markdown、PPT→HTML
	裝笨大法	「我完全是新手，請一步一步、用白話教我」
	造樣本大法	「幫我做一份 30 列的假銷售資料讓我練習」
🅱 怎麼清	抄公式大法	「幫我寫一個公式做到 X」→ 複製貼回儲存格
	翻譯大法	「這個公式在做什麼？用白話解釋」
	除錯大法	出現 #REF!／#VALUE!，截圖或貼公式問「為什麼錯？幫我修好」
	快速填入大法	想拆／合欄位，自己打一兩個範例 → 按 Ctrl+E
🅲 怎麼分析	舉例大法	「我要的結果長這樣（貼範例），照著做」
	追問大法	「這裡改成 X」「再給我三個角度」一路逼近
	樞紐大法	請 AI「教我三步做出樞紐表，列放什麼、值放什麼」
	給我靈感大法	「這份資料還能看出哪些重點？給我五個分析方向」
🅳 怎麼做成果	選圖大法	「這種資料，用哪種圖最清楚？」
	講人話大法	「把結果寫成三句主管看得懂的重點」
	存招式大法	把有效的 prompt 存進自己的小抄，下次貼上改幾個字就用
🅴 最重要的把關	抽查大法	自己抽幾格、加總對一次；AI 會唬人，數字要自己驗
	再問一次大法	換句話再問一次、或問另一個 AI，兩邊對照當查核
🅵 怎麼經營	晨會大法	倒待辦 → 切四象限 → 輸出 Markdown to-do；每個新對話先貼它
	收工大法	寫工作日誌：今天做了什麼、明天要做什麼；隔天晨會讀它

一句話總結整堂課：「不會就問 AI，怎麼問有招式，答案自己抽查，日子跟日子咬合。」

結語：從「聽過 AI」到「AI 是我的工作夥伴」

六小時下來，最讓我有感的不是學員做出了樞紐或圖表，而是傍晚成果發表時，每個人講的那句「明天回公司，我第一件要做的事」——那代表課程真的落到工作裡了，而不是停在教室。

對 Excel 初學者來說，AI 帶來的不是「多學十個函式」，而是直接跳過那道門檻，開始做真正該做的事：看懂自己的數據、做出判斷、跟人說清楚。前提是你願意自己把關。

把 AI 應用能力帶進企業與校園的第一線，讓大家真正把工具用在工作裡，一直是 AI for Taiwan 努力的方向。

企業內訓、公部門與校園課程歡迎與我們聯繫——這門「AI 應用於 Excel 數據分析」可依貴單位的資料情境與時數調整（半日 / 全日皆可），也能延伸成「AI 決策支援系統」與「數據驅動決策」的進階場次。