Excel AI, czyli analiza danych w Excelu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Szkolenie jest przeznaczone dla osób, które na co dzień pracują z Excelem i znają jego podstawowe oraz bardziej zaawansowane możliwości, ale chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do sprawniejszej analizy danych, tworzenia formuł, przygotowywania danych i wyciągania wniosków.

Jeżeli Excel jest już narzędziem, w którym uczestnik swobodnie pracuje, szkolenie pokazuje kolejny sposób wykorzystania programu. Zamiast wykonywać każdą czynność samodzielnie, uczestnik uczy się współpracować z Copilotem Microsoft, odpowiednio formułować polecenia i wykorzystywać AI jako wsparcie podczas realizacji konkretnych zadań analitycznych.

Podczas szkolenia uczestnik zobaczy, jak AI może pomóc między innymi wtedy, gdy trzeba szybko zrozumieć duży zestaw danych, znaleźć zależności lub nietypowe wartości, przygotować albo poprawić formułę, uporządkować dane czy zaplanować transformację w Power Query.

Celem nie jest zastąpienie wiedzy o Excelu sztuczną inteligencją. Chodzi o wykorzystanie AI tam, gdzie może skrócić pracę, pomóc znaleźć rozwiązanie albo przyspieszyć dojście do właściwego wniosku. Uczestnik uczy się również oceniać odpowiedzi generowane przez AI, ponieważ wynik wygenerowany przez Copilota nie zawsze jest poprawny i wymaga świadomej weryfikacji.

Program:

DZIEŃ 1. AI jako wsparcie analityka pracującego w Excelu

1. Sztuczna inteligencja w analizie danych
   • Czym są modele językowe i w jaki sposób mogą współpracować z danymi
   • Możliwości wykorzystania AI podczas codziennej pracy w Excelu
   • Zadania, które warto przekazać AI, oraz zadania wymagające wiedzy i kontroli użytkownika
   • Najczęstsze ograniczenia AI podczas pracy z danymi
   • Ryzyko błędnych odpowiedzi, nieprawidłowych interpretacji i niewłaściwych wniosków
2. Copilot i inne narzędzia AI wspierające pracę z Excelem
   • Porównanie sposobu pracy z ChatGPT, Copilotem Microsoft i Gemini
   • Jak różne narzędzia AI podchodzą do analizy danych i pracy z arkuszami
   • Kiedy wykorzystać AI do wygenerowania rozwiązania, a kiedy do jego wyjaśnienia lub sprawdzenia
   • Dobieranie narzędzia do rodzaju wykonywanego zadania
   • Copilot jako element codziennej pracy użytkownika Excela
3. Jak tworzyć skuteczne polecenia dla AI
   • Budowanie polecenia na podstawie celu, danych i oczekiwanego rezultatu
   • Przekazywanie AI informacji o strukturze danych i kontekście biznesowym
   • Formułowanie poleceń dotyczących konkretnych problemów analitycznych
   • Określanie sposobu przedstawienia wyniku
   • Rozwijanie i poprawianie poleceń na podstawie otrzymanej odpowiedzi
   • Rozpoznawanie sytuacji, w których problemem nie jest AI, lecz zbyt ogólne polecenie
4. Wykorzystanie AI do analizy danych w Excelu
   • Analizowanie danych znajdujących się w tabelach Excela
   • Wyszukiwanie najważniejszych informacji i zależności w zestawie danych
   • Rozpoznawanie trendów, zmian i nietypowych obserwacji
   • Identyfikowanie potencjalnych błędów, anomalii i niespójności
   • Tworzenie podsumowań na podstawie danych
   • Przekładanie wyników analizy na konkretne wnioski biznesowe
   • Zadawanie dodatkowych pytań do danych w celu pogłębienia analizy
5. AI jako pomoc przy formułach Excela
   • Tworzenie formuł na podstawie opisu oczekiwanego wyniku
   • Wyjaśnianie istniejących formuł krok po kroku
   • Znajdowanie błędów w formule i sprawdzanie zastosowanej logiki
   • Uproszczenie rozbudowanych formuł bez zmiany oczekiwanego rezultatu
   • Dobieranie odpowiedniej funkcji lub sposobu obliczenia do konkretnego problemu
   • Weryfikowanie formuł wygenerowanych przez AI na rzeczywistych danych

DZIEŃ 2. Przygotowanie danych, Power Query i bardziej zaawansowana analiza z wykorzystaniem AI

1. AI w przygotowaniu danych do analizy
   • Rozpoznawanie problemów z jakością danych przed rozpoczęciem analizy
   • Wyszukiwanie brakujących, błędnych i niespójnych wartości
   • Przygotowanie danych do dalszego przetwarzania
   • Standaryzowanie sposobu zapisu wartości, nazw i kategorii
   • Wykorzystanie AI do identyfikowania powtarzających się problemów w danych
   • Ocena, czy dane są przygotowane w sposób umożliwiający wiarygodną analizę
2. Copilot, AI i Power Query w przygotowaniu danych
   • Wykorzystanie AI do zaplanowania sposobu przekształcenia danych
   • Analiza kolejnych etapów transformacji w Power Query
   • Wyjaśnianie działania poszczególnych kroków zapytania
   • Pomoc AI przy tworzeniu i modyfikowaniu zapytań
   • Wykorzystanie AI przy pracy z językiem M
   • Analizowanie kodu M bez konieczności ręcznego tworzenia całego rozwiązania od podstaw
   • Sprawdzanie, czy zastosowana transformacja prowadzi do oczekiwanego rezultatu
3. AI w analizie danych z wielu perspektyw
   • Porównywanie wyników pomiędzy okresami, grupami lub kategoriami
   • Tworzenie zestawień i agregacji ułatwiających interpretację danych
   • Grupowanie i segmentowanie danych według określonych kryteriów
   • Poszukiwanie różnic pomiędzy segmentami
   • Formułowanie pytań, które pozwalają spojrzeć na dane z innej perspektywy
   • Interpretowanie wyników i szukanie przyczyn zaobserwowanych zmian
4. Copilot w Excelu jako narzędzie analizy kontekstowej
   • Wykorzystanie informacji znajdujących się w skoroszycie podczas pracy z AI
   • Zadawanie pytań dotyczących konkretnych danych i wyników
   • Tworzenie podsumowań na podstawie zawartości arkusza
   • Wyszukiwanie informacji istotnych z punktu widzenia użytkownika
   • Generowanie propozycji dalszej analizy
   • Wykorzystanie Copilota do przechodzenia od danych do interpretacji i wniosków
   • Łączenie możliwości Copilota z innymi narzędziami AI wykorzystywanymi w pracy analitycznej
5. Bezpieczna i świadoma praca z AI
   • Określenie, które zadania warto wykonywać samodzielnie, a które można wesprzeć AI
   • Sprawdzanie poprawności odpowiedzi i obliczeń wygenerowanych przez AI
   • Rozpoznawanie sytuacji, w których AI może błędnie zinterpretować dane
   • Kontrola logiki zastosowanych formuł i transformacji
   • Ocenianie jakości wygenerowanych wniosków przed wykorzystaniem ich w pracy
   • Organizacja własnego procesu pracy z wykorzystaniem AI
   • Dobre praktyki korzystania z Copilota podczas analizy danych

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnik będzie potrafił:

• wykorzystać Copilota Microsoft jako wsparcie podczas analizy danych w Excelu
• formułować precyzyjne polecenia dotyczące analizy danych, formuł i przygotowania danych
• przekazać AI odpowiedni kontekst, aby uzyskać wynik dopasowany do konkretnego problemu
• analizować duże zestawy danych i poprosić AI o wskazanie trendów, zależności, anomalii oraz nietypowych wartości
• wykorzystać AI do znalezienia potencjalnych problemów z jakością danych
• tworzyć i modyfikować formuły Excela przy wsparciu AI
• wyjaśniać działanie skomplikowanych formuł oraz identyfikować błędy w ich logice
• wykorzystać AI do zaplanowania i wykonania transformacji danych w Power Query
• czytać i modyfikować kod M z wykorzystaniem wsparcia AI
• przygotować dane do dalszej analizy poprzez standaryzację, uporządkowanie i wykrywanie niespójności
• porównywać dane według różnych okresów, kategorii i segmentów oraz wykorzystać AI do interpretacji różnic
• zadawać Copilotowi pytania dotyczące danych znajdujących się w skoroszycie
• przekształcać wyniki analizy w konkretne wnioski, które można wykorzystać w pracy
• rozpoznawać sytuacje, w których odpowiedź wygenerowana przez AI wymaga dodatkowej weryfikacji
• świadomie podzielić pracę pomiędzy użytkownika Excela a sztuczną inteligencję, wykorzystując AI jako narzędzie wspierające, a nie zastępujące analizę człowieka