2025年初，DeepSeek以惊人的效率突破技术壁垒，用极低的成本实现了与行业顶尖AI相媲美的性能，瞬间成为全球科技领域的热门话题。

那么AI工具的普及将如何改变我们的工作方式？Excel会被取代吗？

今天，珠珠带你们来看看：如何利用Deepseek来解决excel问题。

功能1：图片转表格—— 一键搞定复杂数据录入

在日常工作中，我们常常需要将图片中的表格数据手动录入Excel，不仅耗时耗力，还容易出错。

而DeepSeek的“图片转表格”功能，只需上传图片，AI就能自动识别图片中的文字和表格结构，快速生成可直接编辑的Excel表格。

无论是财务报表、数据报告，还是手写表格，都能轻松转换，大大节省了时间和精力，同时避免了手动录入的错误风险。

先看看执行效果：

操作步骤：

1. 打开DeepSeek官网，https://chat.deepseek.com/，上传需要转换的图片。

2. 输入指令：“将上面的图片转换为要以直接粘贴到excel表格里的数据”。

3. AI会自动识别图片内容，生成可直接粘贴的Excel表格。

效率提升：从几小时缩短到几秒钟！

功能2：AI写公式——告别复杂公式的记忆

在Excel中，复杂的公式常常让人头疼，尤其是面对多条件求和、嵌套函数或数组公式时，不仅需要记忆大量语法，还容易出错。

实例：

比如我想在进货单上查找供应商的电话号码:（如图所示）

操作步骤：

1、在DeepSeek对话框中输入你的需求:

在excel里，F3单元格里的公式：想根据D3单元格里的内容，想查找出商品信息表中的电话号码，商品信息表的格式是第一列是序号，第二列是供货单位，第三列是电话号码。F3单元格里的公式想利用vlookup函数来写。

2、AI会自动生成对应的Excel公式。

看一下操作：

效率提升：无需记忆复杂公式，AI帮你搞定！

功能3：公式纠错——快速排查错误

在Excel中，编写复杂公式时难免会出现错误，尤其是当公式涉及多个嵌套函数或引用大量数据时，手动排查错误既耗时又费力。

想看看这个公式：=SUMIFS(B2:B10, A2:A10, “销售”, B2:B10, >1000)，哪个地方是错误的？

操作步骤：

1. 将出错的公式复制到DeepSeek对话框中。

2. 输入指令：“请帮我检查这个公式的错误”。

3. AI会快速定位错误并提供修正建议。

功能4：VBA代码生成——自动化操作不再是难题

借助DeepSeek的智能编写能力，用户可以轻松实现复杂的自动化任务，不仅提升了工作效率，还减少了手动操作带来的错误风险，

需求：写一个VBA代码，根据单元格填充色求和。

操作步骤：

1、在DeepSeek对话框中输入你的需求：

2. 输入指令：“写一个函数代码：根据单元格填充色求和，代码要注释”

3. AI会自动生成对应的VBA代码，并提供操作步骤。

效率提升：从零基础到自动化操作，AI帮你实现！

功能5：数据透视表生成——快速分析海量数据

即使您不熟悉数据透视表的制作，也可以通过DeepSeek来生成数据透视表并快速分析海量数据。

需求：生成一个数据透视表，按“产品名称”和“产品类别”分类汇总销售额。

效率提升：从手动设置到AI一键生成，数据分析更高效！

DeepSeek的五大功能让我们看到了AI工具的无限潜力。无论是图片转表格、公式生成、纠错，还是VBA代码生成，AI都能大幅提升我们的工作效率。

未来，随着AI工具的普及，我们的工作方式将发生翻天覆地的变化。你准备好迎接这场变革了吗？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】