| 核心主題 | 主要觀點／方法 | 實務用途 | 重要條件／限制／延伸 |
|---|---|---|---|
| 資料驗證 | 在輸入階段限制可接受的資料型態與範圍 | 降低錯誤資料進入模型 | 驗證規則只能降低錯誤，不能取代資料治理 |
| 自訂公式 | 以 COUNTIF、ISTEXT 等公式建立輸入條件 | 唯一鍵、文字欄位等規則 | 範圍與相對／絕對參照必須正確 |
| 整數與區間限制 | 限制 Age、Salary 等欄位的合理範圍 | 避免文字年齡、薪資越界 | 區間本身需有明確商務依據 |
| 日期驗證 | 以 TODAY() 限制到職日不得晚於今天 | 阻止未來日期誤輸 | 需注意日期格式與時區／系統日期 |
| 下拉清單 | 以現有 Emp_Code 範圍建立清單 | 查詢區避免輸入不存在代碼 | 來源範圍新增資料時需確認是否自動擴充 |
本章的核心是把錯誤攔在資料輸入階段。配套案例要求 Emp_Code 不可重複、Emp_Name 只能輸入文字、Age 只能輸入整數、Salary 必須介於 5,000 到 50,000、Joining_Date 不得晚於今天，並建立 Employee Code 下拉清單。這些規則對應實際資料中出現的重複代碼、非數字年齡、非文字姓名、薪資超界與未來日期等問題。
Excel 負責真正執行輸入限制與公式檢核；AI 可以協助把自然語言規則轉成 Data Validation 設定、說明錯誤原因與整理修正建議，但不應在未查看實際欄位與資料範圍時自行假設規則已正確套用。