［摘要］企业经营过程中产生的数据蕴含着丰富的商业价值，这些数据规模庞大且结构复杂，给企业数据分析带来严峻挑战。传统Excel数据分析方法效率低下且准确性欠佳，难以满足企业日益增长的精细化运营需求。本文以“智链零售”连锁企业数据分析为例，探索将DeepSeek大模型与Excel深度融合应用。DeepSeek凭借其强大的自然语言理解与代码生成能力，能有效解决数据的自动化整合、格式的统一规范等数据预处理的难题；基于DeepSeek辅助，通过Excel构建门店效益评估模型和资源优化配置模型，为企业运营决策提供精准数据分析支持，并将分析结果以可视化形式直观呈现。

　　［关键词］Excel；DeepSeek；数据分析

　　1前言

　　1.1研究背景与意义

　　随着数字化经济的发展，零售行业的运营模式正经历着深刻变革。“智链零售”作为一家全国连锁的零售企业，已初步形成分布式经营业态，采用“自营店为主，加盟店补充”的双轮驱动模式。其自营店占比72.12%，一般集中布局城市的核心商圈，承担品牌展示、新品试销与数字化中台功能；加盟店占比27.88%，渗透至城市社区，通过标准化运营手册实现快速复制。其业务覆盖华东、华北、华南等七大区域，涉及30个省份的66座城市，旗下有200多家门店，每日生成海量的销售数据。这些数据涵盖了门店基础信息、经营指标等丰富内容，成为企业预测市场动态、优化经营策略、提升竞争力的关键资源。这些销售数据分散存储于66个城市的Excel文件中，虽数据结构基本一致，但未整合的状态降低了数据利用价值，给数据处理带来巨大挑战。数据格式问题更可能引发分析偏差，使企业决策面临风险。在此背景下，传统Excel数据分析方法效率不足，其函数设置复杂且难以满足企业对数据及时性的要求。对销售数据进行深度、高效的分析成为“智链零售”亟待解决的问题。陈俊等利用OCR、BI等现代信息技术汇总多源异构数据，发挥数据驱动作用，增强了整体财务管控能力，助力企业经营绩效提升[1]。

　　DeepSeek是一款大模型工具，为解决上述难题提供了思路与方法，将DeepSeek与Excel相结合，有望打破传统数据分析的瓶颈。DeepSeek强大的自然语言理解能力，能够快速理解用户的数据处理与分析需求，并生成高质量的VB代码。这些代码无缝嵌入Excel，可以实现数据的自动化整合、格式统一、深度分析及可视化呈现。精准的数据分析能够帮助企业厘清各门店的经营状况，准确评估门店效益，从而合理配置资源，避免资源浪费，提升整体运营效率。DeepSeek与Excel深度融合，不仅能极大提升数据分析的效率与准确性，还能为非编程人员提供便捷、高效的数据分析途径，推动企业全员参与数据驱动的决策过程，提升企业运营效率，为零售行业数据分析树立新的标杆，具有重要的实践意义与行业示范价值。

　　1.2 Excel与AI协同分析模式的创新价值

　　面对上述困境，探索轻量化、低门槛的数据分析模式势在必行，白卓玉提出的DeepSeek的开源架构和低成本特点给中小企业带来了重要红利[2]。以Excel为前端交互界面、DeepSeek等AI工具为后端计算引擎的协同分析框架，有望开拓一条数据分析的新路径。该模式的创新价值体现在三个方面：①技术平民化：Excel电子表格在企业日常办公中的使用几乎达到了普及，通过VBA脚本与Excel的无缝衔接，使业务人员无须熟悉编码即可完成复杂的数据分析模型；②流程敏捷化：Excel+DeepSeek模式可在数小时内完成从数据清洗到模型部署的全流程；③基于开源工具链的解决方案，投入成本极低，且无须专用服务器支持，尤其适合预算有限的中小企业。此模式在解决数据处理效率问题的同时，也构建了“数据驱动决策”的闭环——区域经理可根据及时生成的分析结果调整巡店计划，商品总监能基于关联规则动态优化货架陈列。这种“数据驱动决策”的快速转化机制，正是零售企业构建核心竞争力的关键。

　　本文采用案例研究法，以“智链零售”的销售数据为背景，深入剖析其数据特点与业务需求。潘洪婷认为，公司需要通过数字化提高对消费者需求的洞察力和对市场变化的敏感度，从而更好地满足消费者的需求[3]。在实践过程中，须详细阐述如何运用输入DeepSeek提示词生成VB代码，实现数据处理的自动化。从数据预处理阶段的文件整合、格式统一，到数据分析模型构建及结果可视化，全面展示DeepSeek在Excel数据分析流程中的应用路径与实施成效。

　　2 Excel数据分析基础

       2.1数据基础与问题剖析

　　2.1.1数据特点

　　“智链零售”采用分布式经营业态，从而产生了结构复杂的销售数据。这些数据分别存储在66个城市的Excel文件中，每个Excel文件均涵盖丰富的信息，划分为门店基础信息与经营指标数据两大关键类别。Excel文件的数据结构基本保持统一，虽然在理论上对数据进行系统性分析具备一定基础，但分散存储的数据无疑给数据整合带来了巨大挑战。门店基础信息中的店号和店名，是关联各类数据的关键纽带；区域、省份、城市等信息明确了门店的地理位置，有助于从宏观层面分析不同地区的销售业绩；而门店性质（自营店或加盟店）则可能影响销售策略与成本结构，是分析过程中不可忽视的因素。经营指标数据则直接反映了门店的运营状况，本月指标作为企业预先设定的经营目标，为评价实际业绩提供了参照标准；实际销售金额直观体现了门店的市场吸引力与销售绩效；销售成本则关乎企业的利润，是评估门店盈利能力的核心要素。然而，这些数据并非以规范化的形式呈现，在数据格式方面，小数位数的差异、数据类型错误普遍存在，这种看似细微的格式差异，在数据整合与分析过程中却可能引发错误。它不仅增加了数据清洗的工作量和复杂度，还可能在后续的计算分析中导致数据不一致，影响分析结果的准确性。

　　2.1.2数据分析的挑战

　　数据的分散存储和格式差异给数据分析工作带来了挑战。首先，在数据清洗阶段，面对分散存储的文件，使用传统的Excel数据处理工具时，由于文件数量众多，需要逐个打开、处理并整合数据，耗费大量时间和精力，效率较低。格式不一致问题导致数据清洗规则难以统一制定，增加了编写数据清洗程序的难度，进而影响了数据处理速度。其次，在数据分析阶段，格式差异可能引发数据类型识别错误，如将数值型数据误存为文本格式，导致无法正确运算，影响分析结果的准确性。同时，在构建全面数据分析模型时，数据的分散存储会导致难以快速获取完整的数据，妨碍了对企业整体销售情况的深入分析，降低了工作效率，难以为企业决策提供及时有效的支持。

　　2.1.3企业数据分析需求

　　（1）优化资源配置。企业期望通过销售数据分析实现资源的优化配置。这意味着企业需要清晰了解各门店在人力、物力和财力等方面的资源投入与产出关系。从人力资源角度，分析不同门店的销售业绩与员工数量、员工工资之间的关联，以便合理调配人力资源，将优秀员工安排到销售潜力大的门店，同时避免人员冗余。在物力资源方面，依据销售数据、销售达成率等判断各门店商品库存周转率，对于畅销商品增加库存，滞销商品则减少库存，降低库存成本。在财力资源方面，结合门店盈利能力与销售增长趋势，合理分配营销预算，特别是高利润率的门店与业务板块。

　　（2）精准评估门店效益。门店效益评估是企业的核心需求之一。这要求对门店的实际销售金额、销售成本、毛利率等关键指标进行深度分析。不仅要横向对比不同门店在同一时期的效益表现，找出效益领先与落后的门店，更要纵向分析单个门店在不同时间段的效益变化趋势。通过综合考量这些因素，企业能够准确判断每个门店的经营状况，将高效益门店作为标杆进行推广，同时对低效益门店进行问题诊断，并制定改进方案。

　　（3）战略数据支撑需求。为下季度战略制定提供有力数据支撑，需要对销售数据进行前瞻性分析。企业要基于历史销售数据，结合市场趋势、季节因素等，预测不同区域、不同类型门店在下季度的销售走势。通过分析过往季节销售数据，预测哪些商品在即将到来的季节会成为畅销品，从而提前调整采购计划与销售策略。同时，分析不同营销活动在历史数据中的效果，为下季度制定精准有效的营销策略提供参考，确保企业战略决策紧密贴合市场实际情况，具备可操作性与前瞻性。

　　（4）对数据处理与分析的特殊要求。为满足上述需求，在数据处理流程上，需要实现数据的快速整合与清洗，能够自动化地将分散的Excel文件数据汇总，并统一格式，减少人工干预，提高数据处理效率与准确性。在分析模型构建方面，要求模型具备高度的灵活性与适应性，既能对当前销售数据进行静态分析，评估门店现状，又能结合时间序列等方法进行动态和趋势预测，为战略规划提供依据。结果呈现方式需简洁直观，以可视化图表、清晰的报表等形式，将复杂的数据分析结果清晰地展示给企业各级决策者，使他们能够迅速理解关键信息，做出科学决策。

　　2.2 DeepSeek编程基础与优势

　　2.2.1 DeepSeek简介

　　魏巍等认为，DeepSeek体现了我国AI领域崛起的新高度，在短期内快速推出一系列具备国际竞争力AI模型，并保持着高频率迭代更新[4]。DeepSeek基于Transformer架构，通过大规模数据训练，在编程辅助领域也具有卓越表现。其核心优势在于能够理解自然语言编程需求，用户无须具备深厚的编程知识，只需以自然语言描述所需实现的编程任务，DeepSeek通过深度学习，将自然语言转化为可执行的代码。在应用范畴方面，DeepSeek涵盖了多种编程语言，包括但不限于VB、Python等，广泛应用于数据处理、软件开发、自动化脚本编写等多个领域。在数据处理场景中，无论是简单的数据清洗任务，还是复杂的数据分析流程构建，DeepSeek都能发挥重要作用。这也极大地降低了编程门槛，使非专业编程人员也能轻松完成原本复杂的编程任务，为数据处理与分析工作提供了前所未有的便利。

　　2.2.2 DeepSeek在编程中的优势

　　（1）快速解读复杂数据需求。与传统编程方式相比，DeepSeek通过深度思考在解读复杂数据需求方面具有显著优势。传统编程需要程序员花费大量时间理解业务需求，将其转化为严谨的编程逻辑，再编写代码实现。这一过程不仅对程序员的编程技能要求极高，还容易因人为理解偏差导致代码实现与需求不符。而DeepSeek能够直接接收用户以自然语言描述的数据需求，快速准确地解析其中的关键信息。对于企业数据文件整合难题，当用户描述“将多个Excel销售数据文件整合到一个工作表中，并将销售金额数据的小数位数统一为两位”时，DeepSeek能够迅速理解这一复杂需求，在短时间内生成对应的VB代码，大大缩短了从需求提出到代码实现的时间周期。

　　（2）大幅提升编程效率和质量。在销售数据分析场景中，DeepSeek大幅提升了编程效率。传统编程方式下，程序员可能需要花费数小时甚至数天来编写复杂的数据处理与分析代码。而借助DeepSeek，用户只需短短几分钟，通过自然语言输入需求，即可获得可用的代码。以“智链零售”数据处理为例，若采用传统编程方法整合Excel文件数据，从编写代码到调试成功可能需要数小时，且过程中可能因各类错误需反复修改。而使用DeepSeek，用户能够在几分钟内完成代码生成与初步调试，将原本烦琐的编程工作变得高效便捷，使数据分析师能够将更多时间与精力投入数据分析本身，而非代码编写环节。同时，DeepSeek生成的VB代码成功率非常高，它基于大量的代码库与编程规则学习，能够生成结构清晰、逻辑严谨且符合编程规范的代码。与人工编写的代码相比，DeepSeek生成的代码在语法正确性、代码可读性与可维护性方面表现出色。

　　（3）减少代码错误。由于DeepSeek生成的代码基于严格的算法与规则，相较于人工编写，能有效减少代码错误。人工编写代码时，容易因疏忽出现语法错误、逻辑漏洞等问题，这些错误在调试过程中往往需要耗费大量时间排查。而DeepSeek生成的代码经过内部严格的校验，在语法层面基本不会出现错误。在处理“智链零售”数据的复杂分析任务时，DeepSeek生成的代码能够准确执行数据处理与分析指令，减少因代码错误导致的分析结果偏差，为企业提供更可靠的数据支持，助力企业做出更精准的决策。

　　3 DeepSeek在Excel数据分析中应用的流程

　　本部分内容涉及很多VB代码程序，由于篇幅有限，在此仅只给出提示词及分析。

　　3.1数据预处理阶段

　　3.1.1数据整合

　　数据文件整合提示词如下：在DeepSeek中描述提示词，某个文件夹中包含多个数据格式基本相同的Excel工作表文件，编写VB代码将这些Excel文件内容快速整合到一个新的Excel文件中，要求：①询问并选择存放多个Excel文件的文件夹；②询问是否将原Excel文件的工作表以不同工作表（以原有文件名命名，多表模式）的形式保留在新文件中，还是集中放置在一个工作表中（单表模式）；③若集中放置在一个工作表（单表模式），询问原Excel文件是否有标题，并把标题行作为新Excel工作表的标题行；④询问生成的新Excel文件保存路径，并生成文件。

　　（1）代码逻辑：借助DeepSeek生成的VB代码实现多个Excel文件数据的自动化整合，核心逻辑包括文件遍历、数据读取与写入新工作表。在文件遍历环节，代码利用VB的文件系统对象，通过循环结构依次访问指定文件夹下的每个Excel文件。使用Dir函数结合循环，能够准确识别并定位每个文件，如srcFile=Dir(srcPath&"*.xls*")，其中srcpath为存放所有城市数据文件的文件夹路径，此语句会返回该路径下第一个Excel文件的名称，后续通过循环不断执行，直至遍历完所有文件。

　　（2）数据读取：当定位到每个文件后，通过Excel对象模型中的Workbooks.Open方法打开文件并读取数据。代码会遍历每个文件中的工作表，通常假设每个文件只有一个用于存储销售数据的工作表，使用srcWB.Sheets(1)来指定工作表。接着，再遍历工作表中的每一行数据，从第二行开始（因为第一行为标题行）将每一行数据存储到一个数组中，方便后续写入新工作表。

　　（3）数据写入：创建一个新的Excel工作簿作为整合后数据的存储容器，利用Workbooks.Add方法生成新工作簿，并获取其默认的工作表。通过循环将读取到的每一行数据依次写入新工作表。

　　（4）与DeepSeek交互及代码优化：与DeepSeek交互时，用户需清晰描述数据整合需求，DeepSeek接收到需求后，基于其内部对VB编程规则和Excel对象模型的理解，生成上述基础代码。在代码优化方面，DeepSeek可通过减少不必要的对象引用和循环嵌套来提升性能，非编程人员无须理解代码，只需用自然语言提出需求，由DeepSeek自动完成优化即可。

　　3.1.2格式统一

　　DeepSeek识别与代码生成原理：DeepSeek识别数据格式不一致问题并生成针对性VB代码，主要依靠其对数据特征的分析与模式匹配能力。当用户向DeepSeek描述需求，如“统一整合后销售数据中销售金额列的小数位数为两位”，DeepSeek首先对整合后的数据进行扫描，识别出数据类型为数值型且可能存在小数位数差异的列。通过分析数据内容与格式规范，确定需要处理的目标列。

　　格式统一前后对比及关键作用：格式统一前，销售金额数据可能存在一位小数、两位小数甚至整数形式，在进行数据统计、计算毛利率等操作时，极易因格式差异导致数据类型不匹配错误，影响分析结果准确性。在计算各门店平均销售金额时，若数据格式不一致，可能会将部分数据误判为文本格式，导致计算结果错误。格式统一后，所有销售金额数据均以两位小数形式呈现，数据类型统一为数值型，在后续使用函数（如AVERAGE、SUM等）进行数据分析时，能够确保数据准确参与运算，为构建准确的数据分析模型奠定基础，显著提升分析结果的可靠性与一致性，避免因格式问题引发的分析偏差。

　　3.2数据分析模型构建

　　3.2.1门店效益评估模型

　　（1）模型构建原理：门店效益评估模型主要通过计算关键评估指标来衡量门店运营状况。核心指标包括毛利率，计算公式为：毛利率=（实际销售金额-销售成本）/实际销售金额×100%；销售完成率，计算公式为：销售完成率=实际销售金额/本月指标×100%。这些指标从盈利能力和目标完成情况两个关键维度综合评估门店效益。

　　（2）借助DeepSeek生成VB代码实现模型构建。DeepSeek转化过程：用户向DeepSeek描述需求，如“在整合后的销售数据中，根据本月指标、实际销售金额和销售成本列，计算每个门店的毛利率和销售完成率，并将结果分别写入新的两列中”。DeepSeek根据对VB语法和数据分析逻辑的理解，将自然语言需求转化为上述代码。其识别出各数据列的引用关系，确定计算逻辑，并生成循环结构遍历每一行数据进行指标计算与结果写入，实现从业务需求到可执行代码的高效转化。

　　3.2.2优化资源配置分析

　　（1）DeepSeek理解需求与生成代码：对于资源配置优化分析，假设企业希望基于销售数据和门店基础信息进行聚类分析，以确定不同类型门店的资源需求模式。用户向DeepSeek描述“根据门店性质、区域、实际销售金额和销售成本等数据，对门店进行聚类分析，为资源分配提供依据”。DeepSeek理解需求后，首先确定使用聚类算法（如K-Means算法），并根据VB语言中数据处理和算法实现的相关知识，生成代码。代码中先提取所需数据列，对数据进行标准化处理以消除量纲影响，再利用数组存储数据并实现K-Means算法的核心步骤，如随机初始化聚类中心、计算数据点与聚类中心距离、更新聚类中心等。

　　（2）解读分析结果：陈智等认为，商业模式转型期与数字化技术迭代创新过程相适应，遵循着“环境感知—资源整合—优势重构”的演化过程，最终助推企业经济价值和社会价值的实现[5]。聚类分析结果将门店划分为不同类别，每类门店在门店性质、区域、销售金额和成本等方面具有相似特征。通过分析聚类结果发现，200余家门店可以分为两类：一类门店多为位于一线城市的自营店，销售金额高但成本也较高，这类门店可能需要在人力培训、优质商品采购等方面加大投入力度，以进一步提升效益；另一类门店为分布在二线城市的加盟店，销售金额和成本相对较低，对于这类门店，可考虑通过优化供应链来降低成本。通过对聚类结果的深入解读，企业能够根据不同类型门店的特点，制定差异化的资源配置策略，提高资源利用效率。

　　3.2.3数据分析结果可视化

　　（1）创建数据透视表：运用DeepSeek生成VB代码在Excel中创建数据透视表，上传“对门店进行以直观呈现门店效益评估与资源配置分析结果文件”，用户向DeepSeek描述“根据上传数据创建数据透视表，行字段……列字段……数据……”。DeepSeek引用Excel的数据透视表对象库，创建数据透视表缓存和数据透视表VB代码。［注意：设置数据透视表的字段，可以将门店基础信息（如店号、区域、门店性质）作为行、列标签，关键评估指标（如毛利率、销售完成率）可以作为值字段。］

　　（2）制作图表：根据数据透视表创建图表，用户向DeepSeek描述“根据上传的数据，制作柱形图，对比不同区域门店的平均毛利率”。通过数据透视表，企业决策者能够快速筛选和汇总数据，从不同角度，如区域、门店性质等查看门店效益指标。图表则以更直观的方式呈现数据趋势与差异，如上述柱状图能清晰呈现不同区域门店平均毛利率的高低，决策者能直观了解各区域门店的盈利能力差异，为资源分配决策提供直观、有力的支持，辅助企业快速做出科学决策，如确定重点发展区域、调整不同区域资源投入策略等。

　　4结论与展望

　　4.1研究成果总结

　　本文以“智链零售”的销售数据分析需求为切入点，深入探索DeepSeek在Excel数据分析中的应用，构建了完整的销售数据分析流程。

　　借助DeepSeek代码生成能力，针对“智链零售”分散且格式不一致的数据特点，实现了数据预处理阶段的自动化整合与格式统一。通过编写VB代码，将销售数据快速整合到同一工作表，并统一关键数据列的格式，解决了传统Excel方法效率低、易出错的问题。在数据分析模型构建环节，基于企业优化资源配置和门店效益评估的需求，利用DeepSeek编写VB代码构建了科学的评估与分析模型，能够准确计算毛利率、销售完成率等关键指标，并通过聚类分析为资源配置提供数据支撑。在数据分析结果可视化方面，同样依靠DeepSeek生成的代码，快速创建数据透视表和图表，将分析结果以直观的形式呈现，为企业决策提供了清晰的数据依据。

　　4.2研究不足与展望

　　虽然本研究取得了一定成果，但仍存在诸多不足。在数据规模方面，本文主要针对“智链零售”的200余家门店数据展开分析，若数据规模扩大为上千家门店或更多维度的数据时，现有工具和分析流程可能面临性能瓶颈，数据处理速度和系统稳定性有待进一步验证与优化。在分析模型复杂度方面，目前构建的门店效益评估和资源优化配置模型相对基础，对于复杂的市场动态、消费者行为变化等因素考虑不足，难以应对日益复杂的商业环境，模型的适应性需要进一步提升。在AI工具开发中，未采用基于Excel的设计方案制作AI工具，进一步降低了数据分析的技术门槛，促进了企业全员参与数据驱动决策。

　　基于以上不足，对未来研究方向提出几点展望。

　　第一，进一步探索DeepSeek在更复杂数据分析场景中的应用，研究如何优化代码生成策略，提升工具在处理超大规模数据时的性能，如采用分布式计算、大数据处理技术等，确保工具在复杂数据环境下的高效运行。

　　第二，持续优化Excel AI工具，深入研究不同行业的数据特点和业务需求，增强工具的通用性和可扩展性，使其能够适配更多企业的数据分析场景。

　　第三，结合深度学习、自然语言处理等前沿技术，进一步提升数据分析的智能化水平，通过不断完善和创新，推动基于DeepSeek的Excel数据分析技术向更高水平发展，为企业创造更大价值。

　　第四，围绕人人参与数据分析和决策需求，设计并实现基于Excel的AI工具，将数据整合、格式统一、分析模型构建及可视化等各个环节的VB代码进行有序组织与关联，同时保持各工具的独立性，便于灵活应用于不同数据分析场景。

　主要参考文献

　　［1］陈俊，刘晨.多源异构数据驱动型智慧财务管控体系研究［J］.财会通讯，2025（6）：112-116.

　　［2］白卓玉.DeepSeek对我国会计行业的挑战、机遇与应对［J］.会计之友，2025（8）：143-149.

　　［3］潘洪婷.零售业供应链数字化转型对财务绩效的影响研究：以太平鸟为例［D］.昆明：云南财经大学，2024.

　　［4］魏巍，曾铮，刘蕾.从DeepSeek突破看我国人工智能产业创新范式、挑战与应对［J］.经济纵横，2025（6）：102-114.

　　［5］陈智，闫昕宇，王介国.数字化赋能新零售商业模式转型：以永辉超市为例［J］.财会月刊，2024（13）：103-109.