AI ב- Excel

בינה מלאכותית ב- Excel משתמשת ב- Microsoft 365 Copilot כדי לעזור לך לעבוד בצורה חכמה יותר: היא מאיצה משימות מסוימות בגיליונות אלקטרוניים, למשל, הוספת עמודות ונוסחאות, עיצוב טבלאות וחשיפת תובנות לגבי הנתונים שלך.

כדי להתחיל בעבודה עם Copilot ב- Excel, פעל לפי השלבים האלה:  

1. פתח גיליון אלקטרוני קיים של Excel שמאוחסן ב- OneDrive או ב- SharePoint.
2. מהכרטיסיה בית, בחר בסמל Copilot כדי לפתוח את חלונית הצ'אט. אם אינך רואה את הסמל, תחילה עליך להירשם ל- Microsoft 365 Copilot.
3. בחר אחת מההנחיות המוצעות, או הקלד אחת משלך.
4. אם אינך יודע מה לשאול, בחר את הסמל הצגת הנחיות מתיבת הצ'אט כדי לראות מה אפשר לעשות עם Copilot ב- Excel.

ניקוי נתונים

אחד מכלי ה- AI השימושיים ביותר ב- Excel הוא היכולת לנקות במהירות נתונים. בערכות נתונים גדולות יש לעתים קרובות חוסר עקביות, שגיאות או כפילויות. בקש מ- Copilot ב- Excel לזהות אוטומטית את הבעיות האלה ולטפל בהן. לדוגמה, בקש מ- Copilot לתקנן תבניות נתונים ולהסיר ערכים כפולים, כך שהנתונים יהיו מדויקים יותר ויהיה קל יותר לעבוד איתם.

לא תמיד קל לזהות מגמות בנתונים, בפרט כשעוסקים בערכות נתונים מורכבות או נרחבות. בינה מלאכותית ב- Excel מפשטת את התהליך הזה בכך שהיא מנתחת את הנתונים ומדגישה מגמות או דפוסים חשובים. אפשר אפילו לבקש מ- Copilot ב- Excel ליצור תרשימים או גרפים שמסכמים באופן ברור יותר את הגיליון האלקטרוני.

לא כל הנוסחאות שוות – חלק מהנוסחאות המורכבות יכולות לגזול זמן ורב ולכלול שגיאות. אפשר לזרז את העניינים ולהפחית שגיאות אם תבקש מהבינה המלאכותית ב- Excel להציע את הנוסחאות הנכונות בהתאם לנתונים שאתה עובד איתם. אם עליך לבצע חישובים מורכבים או לשלב מספר פונקציות, Copilot ב- Excel יכול להדריך אותך בתהליך או ליצור עבורך את הנוסחה הנכונה.

כשאתה עובד ב- Excel, ‏Copilot מציע המלצות שמודעות להקשר על סמך הפעולות שלך. לדוגמה, אם אתה ממיין נתונים או מאחסן טבלאות PivotTables, ‏Copilot עשוי להציע שיטות חלופיות או קיצורי דרך שיכולים לשפר את זרימת העבודה שלך. ההצעות האלה עוזרות לייעל את התהליך ולהפוך את העבודה עם נתונים לאינטואיטיבית יותר.

Copilot ב- Excel יכול להבין את המבנה והתוכן של הנתונים שלך וליצור באופן אוטומטי דוחות מפורטים בהתאם. בנוסף, הבינה המלאכותית יכולה לכלול סיכומים, תצוגות חזותיות ותובנות מרכזיות על סמך הנתונים – הכל בעיצוב מקצועי. התכונה הזו עוזרת ליצור במהירות מצגות או לשתף את הממצאים עם אנשים אחרים בלי לערוך את המידע באופן אישי.

יעילות מוגברת

אפשר להפוך לאוטומטיות משימות שהיו גוזלות זמן רב כדי להגדיל את היעילות של העבודה שלך. לדוגמה, בינה מלאכותית ב- Excel יכולה לנקות נתונים, להציע נוסחאות וליצור דוחות באופן אוטומטי. זה מסייע בעבודה כי תוכל להשלים משימות מהר יותר ולהתמקד בפרטים החשובים יותר.

לעתים קורה שאנשים מכניסים בטעות שגיאות בניהול וניתוח נתונים. השגיאות האלה עלולות להוביל למסקנות ולהחלטות שגויות. כדי להפחית את השגיאות האלה, תן ל- Copilot ב- Excel להציע נוסחאות ולבצע חישובים מורכבים.

החלטות טובות מסתמכות על נתונים טובים. כדי לשפר את קבלת ההחלטות שלך, בקש מ- Copilot ליצור תובנות על בסיס הנתונים שלך. בינה מלאכותית ב- Excel יכולה לזהות דפוסים, מגמות ומידע חשוב שלא תמיד גלויים באופן מיידי.

ההתמודדות עם ערכות נתונים גדולות יכולה להיות כבדה ומאתגרת, אבל Copilot ב- Excel מעבד במהירות כמויות גדולות של נתונים וכך מאפשר להרחיב את היקף העבודה בקלות. המשמעות של כושר ההרחבה הזה היא שתוכל לנהל את הנתונים שלך, לא חשוב כמה הם גדולים או מורכבים – למשל, אלפי שורות או מספר גדול של גיליונות מורכבים.

גם אם אינך מומחה ב- Excel, העיצוב הידידותי למשתמש של Copilot ב- Excel מאפשר להשתמש בו בקלות. כדי לקבל עזרה בביצוע משימות ולקבל הצעות והסברים בנוגע לפונקציות השונות, צריך פשוט להסביר מה אתה צריך או לבחור הנחיה קיימת לדוגמה.

הנה מספר דוגמאות מעשיות של דרכים להשתמש ב- Copilot ב- Excel בתרחישים וענפים עסקיים שונים.
 

ניתוח פיננסי

 

• יצירת חיזויים פיננסיים: אפשר ליצור מיד חיזויים פיננסיים על-ידי ניתוח של נתוני העבר וחיזוי מגמות עתידיות.

• ניתוח תקציב: אפשר ליצור ניתוח תקציב מפורט על-ידי השוואה בין הוצאות בפועל לסכומים שבתקציב כדי להדגיש את ההבדלים.

• הערכת השקעות: אפשר להעריך הזדמנויות להשקעה על-ידי ניתוח של מדדים פיננסיים וחיזוי החזרים פוטנציאליים.

• ניתוח מחווני ביצועים עיקריים (מחווני KPI): סקור את נתוני השיווק כדי לראות לאילו מדדי KPI, כגון שיעורי המרה ועלויות רכישת לקוחות, יש ביצועים טובים.

• ניתוח מגמות: אפשר לזהות מגמות בנתוני שיווק, כמו עליות עונתיות בביקוש של הלקוחות, כדי לחזק קמפיינים.

• יצירת פלחי קהל לקוחות: אפשר לנתח את נתוני הלקוחות על סמך התנהגות רכישה, נתונים דמוגרפיים ורמות מעורבות, ולאפשר שיווק ממוקד יותר.

• חיזוי מגמות מכירות: אפשר לצפות מראש מגמות מכירה עתידיות על-ידי ניתוח של נתוני מכירות קודמים ולתכנן באופן יעיל יותר.

• ניתוח התנהגות של לקוחות: אפשר לחזות התנהגות של לקוחות, למשל דפוסי רכישה, כדי לגבש אסטרטגיות מכירות מדויקות יותר.

• קביעת מיכסות: אפשר להגדיר מיכסות מכירות מציאותיות באמצעות ניתוח נתוני הביצועים והתנאים בשוק.

• עמידה בדרישות המלאי: אפשר לחזות צורכי המלאי העתידיים על סמך נתוני מכירה מהעבר כדי למנוע חוסרי או עודפי מלאי.

• אופטימיזציה של שרשרת האספקה: אפשר לנתח את נתוני שרשרת האספקה כדי למצוא אזורי חוסר יעילות.

• ניהול הוצאות: אפשר לנטר ולנהל את עלויות המלאי כדי לעקוב אחר ההוצאות.

• ניתוח ביצועי עובדים: אפשר להעריך את נתוני הביצועים של העובדים כדי לזהות את בעלי הביצועים המובילים ולציין הזדמנויות לצמיחה.

• ניתוח שיעורי תחלופת עובדים: אפשר להבין את המגמות של תחלופת העובדים כדי שצוותי משאבי האנוש יוכלו לתת מענה יזום לסוגיות שימור עובדים.

• תכנון כוח אדם: אפשר להעריך את צורכי כוח האדם העתידיים על סמך מגמות ונתונים נוכחיים.

• מגמות ביצועי תלמידים: אפשר לזהות מגמות בביצועי תלמידים כדי להבין את התחומים שבהם התלמידים מצטיינים או מתקשים.

• הקצאת משאבים: אפשר לקבוע את האופן המיטבי לשימוש במשאבי חינוך על-ידי ניתוח תדירות השימוש בהם והיעילות שלהם.