一、案例定位

原書把 space_objects_report.xlsx 的 Raw Data 工作表補上欄位說明與基本統計,讓報告讀者先理解資料來源;同時也暴露出 Total Objects 標籤與公式語意不一致的問題。

二、學習目標

三、案例情境

Objects 欄位為 Entity、Code、Year、N。Raw Data 右側加入 legend,再從 F9:G14 建立 basic statistics。

四、開始資料

統計標籤 原書公式 來源後續摘要值
Total Objects =ROWS(Objects[Entity]) 1,226
Unique Entities =ROWS(UNIQUE(Objects[Entity])) 114
Non-Empty Code =SUM(--(Objects[Code]<>"")) 1,081
Starting Year =MIN(Objects[Year]) 1957
Ending Year =MAX(Objects[Year]) 2024

五、Excel/R/AI 分析方法

Copilot 先回答欄位描述;之後分別產生上述公式。注意:ROWS(Objects[Entity]) 計算 Entity 欄的資料列數。若要算所有年份 N 的總和,邏輯上應是另一個 aggregation;A 檔沒有在此步提供該值。

六、計算結果

可由原書後續 Summary 直接讀到:1,226 rows、114 unique entities、1,081 non-empty codes、1957–2024。但原書將 1,226 稱為 Total Objects,與其 ROWS 公式語意不完全一致。

七、結果分析與管理解讀

這是很重要的 AI/報告 QA:label、formula、prose 三者必須一致。即使每個數字都能重算,標籤錯了仍會產生錯誤敘事。

八、AI 提問詞

請建立 Raw Data 的 basic statistics,但每一列必須同時列出「標籤、公式、公式實際計算的統計意義」。如果標籤與公式不一致,先警告我,不要直接寫入報告。

九、思考/情境變動

問題:ROWS(Objects[Entity]) = 1,226 能否直接證明總共發射 1,226 個物件?