对于原始数据的处理  由于数据规则改变导致的修改  对于不符合规范数据的清理  对于重复记录的清理  原始数据数据量及清理方式  一般采用线下工具完成  使用Excel作为数据采集工具 药品数据量 类别 数量 医疗器械 15974 西药 33660 中成药 20197 中药材 2927 中药饮片 17789 食品 322 《全角字符替换确认表》 14。核对药监局网站 做数据清理， 完成后提交Excel文件 13。问题讨论， 整理数据清理规则 12。对排重的数据， 合并并做新数据分配 11。分工进行数据排重， 完成后提交Excel文件 10。试清理—》 讨论并制定信息属性和分类 9。数据清理培训 8。生成对应数据清理 用的Excel文件 3。统计《大小类数据量分析表》 4。提交《数据清理分工表》 2。大小类对照： 2。大小类对照： 系统数据后台处理 7。全角字符替换： 系统数据后台处理 15。将清理过的Excel文件 导入到系统中，替换原有数据 6。确认 《全角字符替换确认表》 数据清理工作流程 适用于：期初数据清理，日常使用中的数据合并 ID 名称 属性 A000001 康泰克 颗粒物 ID 名称 属性 合并 A000002 康泰克2 颗粒物 A000001

注册方式：手机号/微信/邮箱三选一，接收验证码完成认证 ⚫ 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 错误：直接使用 AI 生成的医学诊断建议 修正：要求“提供相似病例和检查建议，需医生复核” 4.高阶技巧：解锁 AI 的隐藏能力 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比” 2.追加“生成可视化代码（Pythonmatplotlib）” 效果：10 分钟完成原本需 1 天的数据分析报告 ②多 AI 联合作战 销售数据+客服录音+生产日志多源融合→自动生成经营决策建议（ ②流程自动化矩阵 ⚫ 智能工作流： 邮件接收→AI 提取关键信息→自动创建待办事项→生成执行方案→推送进度提醒 ⚫ 跨平台协作： Excel 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 CRM 客户档案 3.社会影响：重新定义工作边界 DeepSeek 的普及正在引发结构性变革： ①职业重构 ⚫ 新兴岗位：AI

往会基于这些产品封装出来的行业解决方案、业务场景方案、产品组合方案等。前不久，笔者去广东 佛山一家已经是细分行业头部玩家的大型电子制造业企业调研，看到该企业还是由“表哥”、“表姐” 使用 excel 表格来作数据收集和分析时，深感中国制造业所使用的 ICT 工具尚处于非常原始的状态。 于是我现场让她们搜索并打开 FineBI，当我用一分钟简略地介绍这个工具能怎么解放“表哥”“表姐” 时， 1、个人金融部战报 以“吉房贷”为例，这是吉林银行推出的个人房屋贷款产品，是个贷部门的核心业绩产出点，需要定 期对总行、各分支行领导推送每日的吉房贷战报。 原本处理逻辑是从贷款系统导出 Excel 后，经过大量口径处理、逻辑计算算出完成率以及排名，再 形成邮件进行推送。 如今，借助 FineBI 工具搭建了个人金融部的战报，直接从报表集市层获取原表，按照贷款种类、 担保方式、放款日期 数据权限运维工作繁重，整个集团每天需 要 2 人专职负责权限的运维，且缺乏规范 性的制度文件去规范和管控权限。 数据权限管控薄弱 03 04 缺乏数据分析人才，员工还是依赖于传统 的 Excel 作业，数据线上化的应用场景不 足。 数据应用场景不足 05 SOLUTION 解决方案 1、建立标准化、高性能、易维护的数仓 FineDataLink+BW/4HANA 构建实时数仓

度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 （IFRS）、美国通用会计准则（GAAP）等超过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 75%，为后续智能分析提供高质量数据基础。 3.2.1 多源数据接入方案 多源数据接入方案的核心在于建立统一的数据管道，实现异构 系统的无缝对接。审计场景通常涉及财务系统（如 SAP、Oracle）、电子表格（Excel、CSV）、数据库 （MySQL、SQL Server）、文档（PDF、扫描件）等结构化与非结 构化数据源，需通过以下技术路径实现高效整合： 1. 协议适配层设计 针对不同数据源特性部署专用连接器： 理、风险识别、异常检测、底稿生成、实时交互五大板块，各模块 通过 API 与审计系统深度集成，确保无缝衔接现有工作流。 数据预处理模块实现多源异构数据的自动化清洗与标准化，支 持 PDF、Excel、数据库等 15+格式的智能解析。通过 OCR 技术将 非结构化票据的识别准确率提升至 98.5%，并内置字段校验规则 库，自动标记缺失值、异常格式等数据质量问题。典型处理流程包 括：文本抽

高准确性以及高速的登记和验证准确率； 语音、节目触达增强感知：通过语音消息以及 信息发布提醒签到、公司活动、生日关怀等， 增强员工对企业的粘性 刷脸记录，一键导出：刷脸抓拍头像，生成图 片、刷脸时间。一键 Excel 表导出，作考勤依 据 现代化、数字化的办公大楼智能化：建立一个 安全、舒适、便捷的信息化、网络化、智能化 的高水平办公平台 人脸识别门禁考勤 -- 系统优势 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案

传统人工（ ~180 分钟） 辅助运营（ ~10 分钟，提升 94.4% ） 智能驾驶（ ~30 秒，提升 99.7% ） • 查看 CMDB 系统 • 打开 Excel 查询 • 打电话问运维部 门 • 打开 TXT 文本 • 统计告警数据、 分 析趋势 • 查看历史记录 • 对比、整理表格 • 日志检索、命令

大量用户拨打热线电话时，系统通过提前在后台配置好路 由及IVR导航语音， 可保证不同客户按照自定义的路由规则自 动分配到对应客服队列。 ②用户信息批量导入和维护 针对已有客户信息，可通过系统提供的Excel表格模板批 量导入客户信息并对不同客户进行针对性的信息完善和后续 维护工作。 ③线路并发全覆盖 对于高峰期的进线情况，利用更换后的高并发量线路来满 足咨询的高峰期情况，全面覆盖客户进线后少等待的情况出

中的脚本 代码。 在日常工作中，表格软件Excel是必备工具。如果你往前一 步，掌握筛选、排序等和数据有关的功能，你可以更好地完成 任务。如果你能够用简单的公式，比如求和与平均、条件显 示，或更进一步编写复杂公式进行建模，那么你能制作出更好 用的表格。如果你能够编写Excel的脚本甚至用Python编程语言 程序与它协同工作，你的Excel将变得非常强大。如果你愿意利 用更复杂的工 用更复杂的工具，你将如虎添翼，比如为了查询区块链的数据 并生成图表，我们可以将数据导入Excel制作图表，但我们常用 的工具是一个名为Dune Analytics（沙丘分析）的在线工具， 我们用数据库查询SQL语言编写脚本，方便地在浏览器中显示实 时图表。 如果你能够稍稍利用代码的力量，你的个人电脑也可以变 得很强大。当旅游归来，你可能要将大量文件按规则改名，比 如将照片的名字从“DSCF1587 这些产品让自 己在数字世界中生活得更好的方式。 第二步，掌握几种编程语言和熟悉一些运行环境。 接着用Excel来说明。当你编写函数或者编写Visal Basic 脚本时，你其实就是在用较为简单的编程语言，运行的环境是 Excel软件。而当我们用Python语言来编写代码操作Excel中的 数据时，我们用的是通用一点的编程语言，运行环境是个人电 脑里的Python运行环境。 当我们在

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