资源介绍
视频数量：7个
总时长：2小时53分
课程介绍：
Copilot提示词与Excel应用：帕累托分析与销售季节性趋势
数据分析这件事，很多人觉得门槛很高，要会写代码、要懂统计学、要掌握各种复杂的公式。其实未必。Excel里的Copilot正在改变这个局面，它把复杂的数据分析变成了一场对话。你只需要学会提问的正确方式，就能让AI帮你完成从数据整理到洞察输出的全过程。
这门课就是来解决这个问题的。怎么用Copilot分析月度利润、怎么用帕累托法则找出核心客户和产品、怎么识别销售数据的季节性规律，这些在工作中天天要面对的任务，课程里都有具体的操作演示和提示词模板。
课程一共七个部分，总时长接近三小时。
第一个部分是基础入门，先让你搞清楚Copilot在Excel里的两种工作模式。一种是允许编辑模式，Copilot会在当前工作簿里新建一个工作表，把分析结果、图表和数据解释都整理出来。另一种是纯聊天模式，响应速度快，但不会生成新的工作表，结果只在对话区域显示。搞清楚这两种模式的区别，后面的学习才能得心应手。
学完这个部分，你应该能准确判断什么场景该用哪种模式，怎么选择会直接影响分析效率。
第二个部分开始真正的实操，用Copilot分析公司的月度利润数据。课程会演示怎么通过一个简单的提示词，让Copilot根据发票日期和利润金额自动生成月度利润趋势图。这个图表不是简单地把数字排成列，而是会标注出表现最好和最差的月份，配合业务说明，帮你快速判断哪个季度是旺季、哪个季度需要调整策略。
在生成图表之前，Copilot会先运行Python代码处理数据，这个过程是透明的，你可以看到它在做什么。图表生成后可以直接添加到新工作表里，后续做汇报的时候拿来就用。
第三个部分讲的是四分位数分类，这是识别高价值客户和产品的关键方法。课程会演示一个提示词模板，帮你分析收入是怎么分布的，判断是否存在一小部分客户或产品贡献了大部分收入的情况。Copilot会按照收入从高到低排序，然后告诉你Top 20%的客户贡献了多少比例的收入，这个数字往往会让很多人惊讶。
这个分析有什么用？你可以据此决定资源该往哪里倾斜，是重点维护头部客户，还是花更多精力去挖掘潜力客户，数据会告诉你答案。
第四个部分在四分位数的基础上进一步深入，用帕累托法则做客户和产品的分类。帕累托法则就是二八定律，80%的收入通常来自20%的客户或产品。课程会演示如何让Copilot按照收入贡献对客户和产品进行分层，自动标注出哪些属于核心层、哪些属于长尾层。
做完这个分析，你会得到一张清晰的分类表，哪些客户是绝对不能丢的、哪些产品是利润的主要来源，全都一目了然。Copilot还会用自然语言解释这个分类结果，让你在向上级汇报的时候有话可说。
第五个部分讲产品绩效策略，这里引入了一个经典的矩阵分析方法：按收入和销量两个维度把产品分成四个象限。高收入高销量的明星产品要重点投入，高收入低销量的利润产品要保持优势，低收入高销量的流量产品要看能不能提升利润，低收入低销量的边缘产品要考虑是否淘汰。
这个框架很多人在管理课上听过，但实际操作的时候往往不知道数据该从哪里来、图表该怎么画。课程会演示怎么用Copilot快速生成这个矩阵，让策略制定有据可依，而不是拍脑袋决定。
第六个部分关注一个很实际但经常被忽视的问题：库存过期风险。尤其是对食品、药品、化妆品这类有保质期限制的行业，库存管理不当造成的损耗直接影响利润。课程会演示怎么用Copilot分析哪些产品的库存周转偏慢、哪些批次临近过期、需要提前采取促销或者处理措施。
Copilot会根据数据生成一张预警图表，标注出风险等级，你可以据此制定清仓计划或者调整采购策略，把损失降到最低。
第七个部分是销售趋势分析，这是整门课的高阶内容。怎么识别产品和客户的季节性波动规律、哪些月份是销售旺季、哪些月份需要提前备货或者加大促销力度，这些问题都会在这个部分得到解答。
课程会演示如何让Copilot分析销售数据随时间的变化趋势，生成趋势图表和季节性指数。拿到这个结果之后，你可以提前规划营销预算、安排促销活动，让业务节奏和数据规律合拍。
整门课的核心不是让你记住什么公式或者函数，而是教会你怎么用自然语言和Copilot沟通。提示词怎么写、问题怎么拆解、结果怎么解读，这些才是课程真正想传授的东西。课程配套提供了练习用的Excel数据文件，你可以直接拿过来跟着操作，学完就能用到自己的业务场景里。
适合谁来学。如果你每天要处理销售数据、客户报表或者库存台账，想提高分析效率但又不想花大量时间学编程，这门课会直接给你能用的方法。如果你已经对Excel比较熟悉，想进一步挖掘Copilot在数据分析场景下的潜力，这门课能帮你把工具用得更顺。哪怕你之前没怎么接触过Copilot，从零开始学也没问题，课程从最基础的操作界面讲起，一步一步带着你走。
数据分析能力已经成为职场的基本功，但工具在变、方法在变。与其埋头苦学各种复杂的函数和代码，不如先掌握和AI协作的能力。学会提问，数据分析这件事就变得没那么难了。