案例01｜員工問卷：Trust in Leadership > 8 與 C:G 平均值寫入 H 欄
| 核心主題 | 主要觀點／方法 | 實務用途 | 重要條件／限制 |
|---|---|---|---|
| 資料準備 | 資料需整理成 Excel 表格，並放在 OneDrive、SharePoint 或 Teams 等支援環境 | 讓 Copilot 能識別欄位與資料範圍 | 欄位名稱、型別與格式不清楚會影響結果 |
| 自然語言資料操作 | 依條件排序、篩選、加粗或格式化資料 | 降低複雜 Excel 操作門檻 | 套用前應檢查 Copilot 對需求的理解 |
| 公式產生 | 用自然語言描述新欄位與公式邏輯 | 平均、乘法、文字串接、日期等 | Copilot 產生公式；Excel 計算引擎才是精確數字來源 |
| 圖表／樞紐分析表 | 將原始資料彙總、視覺化與切分 | 快速探索部門、員工或銷售資料 | 原書示例也顯示部分圖表要求可能無法直接完成 |
| 資料提問 | 用自然語言詢問資料的模式、最高／最低值、摘要 | 初步探索與形成後續分析問題 | 大型語言模型（Large Language Model, LLM）對數字可能不準，答案應用公式／樞紐分析表驗證 |
| 銷售工作流程 | 貨幣格式、總購買金額、保固到期日等欄位建立 | 把描述性需求轉為可重算商務模型 | 欄位命名、日期邏輯與產品規則需明確 |
第 9 章把 Copilot 放在 Excel 的「自然語言介面」位置：使用者描述要做什麼，Copilot 協助產生排序、格式、公式、圖表或樞紐分析表的建議與操作。
原書員工問卷示例先對 trust_in_leadership 做條件處理，再以 C:G 的平均建立 H 欄。銷售案例則更進一步，把單價、數量、總購買金額與產品保固日期連成可重算欄位。
最重要的限制也在本章結論中明確提出：大型語言模型處理數字可能不準。因此，Copilot 可以幫忙「寫公式」，但公式實際結果必須由 Excel 計算引擎產生並抽查。若人工智慧的口頭回答與儲存格結果不同，應以已驗證的 Excel 模型為準。