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本文作者：小爽
本文编辑：小兰
之前我们讲过，培训师小李将整理好的表转换为右表，方便做数据分析()：
数据清洗完成后，下一步就是要进行数据分析
小李想要知道每个人参与的次数，分别参与的是哪场次，还有未参与的次数，未参与的场次有哪些。
老规矩，我们先让 AI 来试试。
AI 函数公式
这里我使用的是 Deepseek。
截图上传数据源，输入提示词，发送给 AI。
通用提示词框架：数据源信息+编写要求(要求格式)+返回格式
Deepseek 思考后，返回了 4 个函数公式。
▲ 部分公式截图
如下图，我们到 Excel 中，输入对应的函数公式：
参与次数：
=COUNTIF($B$2:$B$21,D2)参与的场次：
=TEXTJOIN(",",TRUE,IF($B$2:$B$21=D2,$A$2:$A$21,""))未参与次数：
=ROWS(UNIQUE($A$2:$A$21))-COUNTIF($B$2:$B$21,D2)未参与的场次数：
=TEXTJOIN(",",TRUE,IF(COUNTIFS($B$2:$B$21,D2,$A$2:$A$21,UNIQUE($A$2:$A$21))=0,UNIQUE($A$2:$A$21),""))
结果完全正确。
如果你发现有些公式用不了，那么请仔细阅读 Deepseek 给出的回复，它会在末尾贴心地说明版本要求。
接下来，我们尝试利用 AI 来编写 M 函数公式，用 PowerQuery 解决问题！
对了，如果你也想让 AI 替你工作，却不知道怎么让它配合，如果你想知道更多 AI 运用场景，以简单的操作完成复杂的工作任务~
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AI 编写 M 函数
目前国内的 AI 编程，豆包输出效果会更好一点，还会输出分析报告，所以这里，我选择使用豆包。
输入如下提示词：
等待片刻……
豆包就把处理好的数据表格，还有数据分析报告，M函数公式做法以及说明都发给我们啦~
除了帮助我们把需要分析的指标完成，还贴心地为我们提供了详细的数据分析报告，不愧是豆包啊！！！
统计结果
豆包输出处理好的表格。
鼠标单击【统计结果.xlsx】即可下载，检查了一下，数据结果是对的。
M 函数公式说明
生成对应的 M 函数公式，以及对应的说明。
先将数据源导入到 PQ 编辑器中。
然后在【主页】选项卡下，单击【高级编辑器】。
将 M 函数公式贴进去，单击【完成】按钮，看看效果。
结果也是正确。
数据分析报告
生成了一份 HTML 数据分析报告。
从报告中，我们可以看出总参与人数、总场次、总参与人次、人均参与次数这些信息。
报告中还有针对数据做的图表分析。
比如从图表中可以看出，小爽参与的场次为两场，没有一个人全程 5 次都参与、参与 3 场的人数是最多的等等。
最后，豆包还对数据分析进行了总结。
比如热门，中等，较低场次分析。
上面这两种方法，你可以根据自己的 Excel 版本选择，如果数据比较敏感，不想被 AI 识别，可以事先对数据进行脱敏。
不过 AI 写的 M 函数公式还是比较绕的，实际上，对于这种问题，如果你懂点 PQ，只需要用Table.Group 进行分组汇总即可。
那么接下来，小爽就带大家了解一下 PQ 的做法~
Table.Group
我们先看看 M 函数如何写的，如下图，一个 Table.Group 函数公式就能完成字段的汇总。
{"未参与场次合并",each Text.Combine(List.Difference(List.Distinct(源[场次]),_[场次]),",")}})
具体操作：
先将数据源导入到 PQ 编辑器中。
由于我事先已经导入了，这里就直接打开 PQ 编辑器了。
导入后的数据源如下：
接下来进行关键一步，也就是分组。
在【主页】选项卡下，单击【分组依据】，选择【高级】，分组为【姓名】，设置汇总的新列名和操作，最后单击【确定】按钮。
如下图，可以把后面的类型都去掉，不影响实际效果，当然留着也不影响。
参与人数
如下图，我们可以看到参与人数字段汇总，结果已经出来了。
Table.RowCount(_)简单解释一下：
each _，_下划线代表每个分组的表。
Table.RowCount 统计对应表的行数。
接下来的步骤就是改一下另外三个字段的汇总方式。
未参与人数
List.Count(List.Distinct(源[场次]))-Table.RowCount(_)简单解释一下：
List.Distinct 对数据源场次列进行去重，List.Count 对其进行计数。
参与场次合并
Text.Combine(_[场次],",")简单解释一下：
Text.Combine 有点类似于 Textjoin 函数，对指定数据基于分隔符进行合并。
未参与场次合并
Text.Combine(List.Difference(List.Distinct(源[场次]),_[场次]),",")简单解释一下：
List.Difference 是一个差集函数，它能够将第一参数列表的数据减去第二参数的列表数据，Text.Combine 最后进行合并。
就这样，一个 Table.Group 就得出了我们想要的结果。
非常 Nice~
对原始数据进行数据清洗之后，接下来就是数据分析的环节。
我们要从数据中获取什么样的信息，也就有了什么样的需求，以及对应的指标。
在分析的过程中，利用 AI 可以更快地完成任务。
AI 函数公式：
在 DeepSeek 中输入数据处理通用提示词，直接得到 4 个函数公式。
AI-M 函数公式：
让豆包写 PQ 中的 M 函数，得到：
汇总后的数据表
非常详细的数据分析报告
M 函数公式以及说明
最后，小爽还带大家了解了一下PQ 的分组简易做法。
你最喜欢哪种方法，欢迎投票告诉我？
解决问题的方法有很多种，选适合你的就可以~
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