日期三種寫法、金額帶著符號、空白單元格還被填了 0——三段提示詞，先讓 AI 交出表格體檢報告，再按你的規則洗乾淨，最後讓每條結論都掛上依據欄位與筆數。
菜鳥之友系列：《AI 工具實操與提示詞》・模板篇作者：業州愚公
「你先幫我把這張表弄一下，下午就要用。」
下午真的到了，你還在跟一張兩千行的銷售表搏鬥。日期欄裡同時躺著 2026/3/5、2026-03-05 和 3月5日；金額欄有的寫 ¥12,800、有的寫 12800、有的寫 約 1.3 萬；人名欄同一個人出現三種寫法；地區欄更熱鬧，「上海」「上海市」「滬」是三個不同的值，所以樞紐分析表把上海拆成了三行。
然後你想把兩張表用客戶編號對起來，VLOOKUP 一拉，一半顯示 #N/A——不是公式錯了，是其中一張表的編號後面多了個空格。你花了兩個小時做的事，其實沒有一件是「分析」，全部是「清洗」。
清洗讓人火大，是因為它有兩個討厭的性質：重複，而且出錯了你當下看不出來。空白單元格順手填個 0，平均單價就被拉低；重複的列刪掉了，其中一條其實是「同一個客戶登記了兩個地址」的資料異常；日期格式手動改了三十幾個，改到第十九個就開始不確定。這些錯不會報警，它們會安安靜靜流進你下午的報告裡。
AI 的價值不是替你去按 Excel 的按鈕，而是替你先「看一遍」——它看得比你快，也會老實告訴你哪裡有問題。前提是：你得把它當成一個必須聽指令、要交工作日誌的助理，而不是許願池。
今天給你三段提示詞，對應一條清洗鏈路：先體檢、再清洗、最後解讀。三段都是通用寫法，任何對話式 AI 都能執行，不依賴特定工具的獨家功能。
先上對照表，你按自己卡在哪一步取用：
| 你的處境 | 用哪個模板 | 模板要點 |
|---|---|---|
| 表格拿到手，不知道它有多髒 | 模板一：資料體檢 | 只診斷不動手，逐欄回報型別、缺失、格式不一致、重複與異常，並反問你模糊點 |
| 知道問題了，但兩千行改不動 | 模板二：按規則清洗 | 把清洗規則逐條編號寫死，輸出乾淨表格＋變更日誌＋待確認清單 |
| 表格乾淨了，卻不知道該得出什麼結論 | 模板三：解讀與追問 | 先判斷「這份資料能不能回答我的問題」，再讓每條結論掛上依據欄位與筆數 |
大多數人拿到表的第一反應是直接丟給 AI 說「幫我清洗一下」。它會非常熱情地馬上給你一份「清洗後」的表格——問題是，它用的規則是它自己想像的，你完全不知道它動了哪幾欄、填了哪些空白、刪了哪些列。等你發現某個數對不上，已經來不及回溯。
所以第一段的核心動作是：要報告，不要成品。
```
我要請你幫我檢查一份表格資料，但先不要修改它，也不要輸出任何清洗後的表格。
以下是我的表格（CSV 格式，第一列是欄名，逗號分隔）：
[貼上你的表格；表很大時可先貼前 20 列讓你看結構]
請輸出一份「資料體檢報告」，包含以下五部分：
1. 表格規模：幾列、幾欄、共幾筆資料；
2. 逐欄檢查：每一欄的資料型別（文字／數字／日期）、缺失值筆數，以及同一欄內格式不一致的具體情況（例如日期出現幾種寫法、各幾筆；金額有的帶符號有的不帶）；
3. 重複情況：整列完全重複的有幾筆；關鍵欄位重複但其他欄位內容衝突的有幾筆，各是哪幾筆；
4. 疑似異常值：明顯超出合理範圍的數字（例如單價比該欄平均值高一百倍以上）、應該有值卻空白的欄位；
5. 影響評估：以上每個問題各自會影響到哪一步分析，不處理會有什麼後果。
最後，請列出你需要我確認的問題（例如某欄單位是元還是萬元），逐條問我。等我回答之後，再進入清洗那一步。
```
三個關鍵設計：
第一，「先不要修改它」。 這是一道安全閘。清洗不可逆，而 AI 的預設行為是「幫你做完」。加這一句，它會把力氣花在觀察上，而不是猜測上。
第二，「逐欄統計格式不一致，各幾筆」。 這是最有價值的一欄，而且是你自己看不出來的——那些值長得都像日期、都像金額。要它把「47 筆裡有 23 筆用斜線、21 筆用橫槓、3 筆寫成中文」報出來，你才知道問題規模有多大。
第三，「列出你需要我確認的問題」。 你的表裡一定有些它猜不出來的東西，而它猜錯了你未必看得出來。讓它先問、你答，比你等它猜完再回頭改，省的時間是數倍。
還有一個細節：貼表貼純文字，不要貼截圖——截圖靠圖像識別，數字看錯一位你就完了，它只適合讓 AI 看「這張表長什麼樣」。
拿到體檢報告、回答完它的問題之後，才進入清洗。這段成敗取決於你有沒有把規則寫成一張清單——規則編號寫死，它就沒法自由發揮。
```
基於上一輪的體檢報告，請按以下規則清洗這份表格。
【清洗規則】
1. 日期欄一律轉為 YYYY-MM-DD 格式（例如 2026/3/5 和 3月5日 都轉成 2026-03-05）；
2. 金額欄去掉貨幣符號與千分位逗號，轉為純數字，不要改動數值本身；
3. 欄名去掉前後空白，統一為一致的中文名稱，並在變更日誌裡說明改了哪幾個欄名；
4. 同一欄內的人名、地區名、機構名，用該欄出現次數最多、或最完整的那一種寫法統一；無法判斷時保留原文並標記，不要自行挑一個；
5. 整列完全重複的直接刪除；關鍵欄位重複但其他欄位內容衝突的，一律不刪，標記出來交給我決定；
6. 缺失值一律填入 [待確認]，不要自行推算、插值或填入任何你猜的值；
7. 不要新增我沒有提供的欄位，也不要改動我沒有提到的欄位。
【輸出要求】
- 第一段：清洗後的完整表格（CSV 格式，方便我直接複製回 Excel）；
- 第二段：變更日誌，逐條列出「第幾列、哪一欄、從什麼改成什麼」，沒動過的欄位不用列；
- 第三段：仍需我人工確認的項目清單。
如果某條規則與資料實際情況衝突（例如某一欄看起來不是日期），請停下來問我，不要硬套規則。
```
三個關鍵設計：
第一，缺失值一律填 [待確認]。 這是整段最重要的紅線。AI 面對空白單元格有強烈的「補齊」衝動，它會按前後趨勢插一個值，插得看起來非常合理——然後你拿去做匯總，結論就是假的。填 [待確認] 之後，你在 Excel 一篩選，要去補的資料乾乾淨淨排在一起。空白本身就是資訊，不要抹掉它。
第二，「關鍵欄位重複但衝突的，不刪，標記」。 刪除是 AI 最不該擁有的權限。整列完全一樣的刪掉沒問題；但「同一個客戶編號對應兩個公司名」不是重複，是資料錯誤，需要人來判。把刪除權收回來，就避開一類最難追查的錯。
第三，輸出「乾淨表格＋變更日誌＋待確認清單」三件套。 變更日誌是給你審計的：它動了什麼、從什麼改成什麼，逐條可查。很多人只複製乾淨表格，日誌一眼不看，等於放棄了唯一的事後檢查手段——你不需要每次逐條讀，但只要知道它得交日誌，它的行為就會收斂。
最後那句「規則與實際情況衝突就停下來問我」也不能省。你寫「金額欄去符號」，結果表裡有個純文字的「金額說明」欄寫著「約 3 萬元」，它有可能把「3 萬元」改成「3」，這一欄就毀了。
表格乾淨了，但你真正要的是能寫進報告的結論。這段最容易出問題：AI 對任何問題都會給你答案，讀起來頭頭是道，你卻無從驗證。解法是逼它對每一句話負責。
```
表格已清洗完成，以下是最終資料（CSV）：
[貼上清洗後的表格]
現在請你扮演一位嚴謹的數據分析師，回答我下面這組問題。
我的分析目的：[例：找出第二季銷量下滑的主要原因]
我想知道的具體問題：
[例：哪些地區、哪些產品線的下滑最嚴重？下滑是從哪個月開始的？]
請嚴格按以下順序輸出：
1. 可回答性判斷：這份資料能不能回答我上面每一個問題？如果某個問題現有欄位支撐不了，直接說「資料不足」並指出缺哪一欄，不要勉強推測；
2. 主要結論：每一條結論後面用括號註明它依據的是哪幾個欄位、涉及多少筆資料（例：依「地區＋月份」欄交叉統計，共 47 筆）；
3. 反例與例外：有沒有與主要結論相反的數據？把它們列出來；
4. 其他可能解釋：除了最直觀的原因，這份資料還容得下哪幾種解釋？哪一種目前無法用這份資料排除？
5. 建議我下一步補什麼資料，才能把結論做得更穩。
請把「數字呈現的事實」與「你對原因的推測」分段分開寫，推測的部分明確標示為推測。
```
「可回答性判斷」放第一條，是防幻覺最有效的一句。 你不問，它對什麼問題都會給答案；你逼它先判斷資料支不支撐得住，它就會老實說：「這份表沒有『銷售渠道』欄，渠道維度的原因無法從資料得出。」一句誠實的「我不知道」，比一段漂亮的假因果有用一百倍——尤其當這份結論要拿去開會。
「每條結論註明依據欄位與筆數」，是讓你驗證的鑰匙。它說「華南下滑 18%」，你立刻能篩華南自己核對；它只說「整體下滑明顯」，你就只能選擇信或不信。
「反例與例外」 防止它只挑支持結論的數據講。把它們攤出來，你才看得到結論的邊界——是不是有一兩個地區其實在漲？下滑是不是只集中在某個月？
「事實與推測分開」 則守住一條底線：相關不等於因果。資料能告訴你「銷量下滑」與「廣告投放減少」同時發生，但不能告訴你「因為廣告減少所以銷量下滑」。
最高效的路徑是一次對話裡三段連著跑：
第一步，模板一加你的表格 → 得到體檢報告與一串待確認問題，你逐條回答；第二步，模板二 → 得到乾淨表格、變更日誌與待確認清單；第三步，把乾淨表格貼進模板三 → 得到掛著依據的結論。全程十幾分鐘，你的工作量集中在「回答它的問題」和「核對變更日誌」兩件事上。
兩個實操提醒：大表要分批——AI 一次能穩定處理的列數有上限，分批時務必要求每一批都輸出變更日誌，否則合併時會亂；每一步都在副本上做——原檔先另存一份帶日期的副本。
舉個對比就明白這條流水線的價值。隨手做的版本：空白填 0、重複全刪、日期格式手動改。結果是空白拉低了平均單價、「同一客戶兩個地址」的異常被當重複刪掉。走完三段之後：空白變成一份 [待確認] 清單、衝突項變成待判斷清單、所有改動躺在變更日誌裡。前者碰運氣，後者可控。
三個模板裡需要你替換的變數，集中在下面幾處：
| 變數 | 替換要領 |
|---|---|
| 表格內容 | 貼 CSV 純文字，不要貼截圖；大表先貼前 20 列讓它看結構，確認無誤再貼全表 |
| 分隔符 | 明說「逗號分隔」還是「Tab 分隔」；中文字段裡常自帶逗號，不講清楚容易串欄 |
| 分析目的 | 用問句寫：「找出第二季銷量下滑的主要原因」，不要寫「幫我分析一下」 |
| 日期格式 | 自己指定成 YYYY-MM-DD，不要寫「統一日期格式」——它統一成什麼由你決定 |
| 缺失值處理 | 預設一律 [待確認]；只有你明確知道該填什麼時，才讓它填 |
| 關鍵欄位 | 事先告訴它哪一欄是唯一識別（客戶編號／訂單號），它才能判斷什麼叫「重複」 |
坑一：拿截圖餵 AI 讀表。 圖像識別認錯一個小數點，後面全錯，而且你無從檢查——它不會告訴你「這一位我看不太清」。
坑二：清洗完不回填。 有人在對話裡洗完就直接問結論，忘了把乾淨表格複製回 Excel，兩天後要交表才發現手邊還是那張髒表。把「清洗後的 CSV」存下來，這是整個流程裡唯一需要你手動歸檔一次的動作。
表格這種東西，難的從來不是公式，是你不知道它有多髒。把這三段提示詞存進素材庫，下次再拿到一張對不上的表：先讓 AI 交體檢報告，再讓它按你的規則動手，最後讓每條結論都掛上出處——你就從「改表格的人」變成「審表格的人」。
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