✅ 這篇不是在聊 AI 模型，是在聊一件更重要的事：「資料怎麼給」
很多人學 AI 的第一件事不是寫模型，而是：
老實說，我一開始也是這樣做的。「我有一個 Excel 檔，可以丟給 AI 幫我分析嗎？」
直到跑了一段時間後，我才發現：
✅ AI 準不準，跟你給它「什麼格式」的資料，有巨大關係。
✅ 為什麼我後來不再用 Excel 當 AI 的資料來源
Excel 很好用，我每天也在用。
但我後來刻意把 Excel「退回成報表工具」而不是資料來源。
主要理由只有一個：
Excel 不是一個乾淨的資料格式。
1️⃣ Excel 是「視覺工具」，不是「資料結構」
Excel 內包含：
- 樣式
- 格式
- 合併儲存格
- 隱藏欄位
- 公式
- 篩選
- 多 Sheet
對人來說很友善，
對 AI 來說卻是一個「包了很多雜訊的資料容器」。
CSV 剛好相反：
- 沒有樣式
- 沒有公式
- 沒有隱藏欄位
- 沒有視覺結構
就是「純資料」。
2️⃣ AI 對 Excel 的支援，其實並不透明（而且不穩定）
你會遇到這些情況：
- 上傳成功，結果 AI 卻「讀不到全部欄位」
- 明明 Excel 有多張 Sheet，AI 只看到一張
- 某些欄位被當成空值或字串
- 計算結果明顯怪怪的
問題在於：
多數 AI 並不會告訴你「它到底讀了多少內容」。
你沒辦法知道：
- 有多少行沒被讀
- 哪些欄位沒進來
- 是否只取部分資料
3️⃣ 一旦資料變大，Excel 就開始變成瓶頸
我自己的經驗：
- 欄位數超過數百
- 單一檔案數百 MB
- 多年份資料數 GB
結果：
- Excel 開很慢
- AI 上傳失敗
- 記憶體爆掉
- 即使成功，也無法確認完整解析
最後我只留下 Excel 兩種用途：
✅ 報表展示
✅ 視覺整理
資料分析、建模、資料清洗：
一律回到 CSV + 程式碼。
✅ 我後來固定使用的流程
現在我的流程長這樣：
- 用程式處理資料（Python / SQL / Pandas）
- 輸出成 CSV（小檔、分段、可控）
- 餵給 AI 做資料理解、錯誤檢查
- Excel 只負責報告與展示
✅ 給初學者的 AI 提示詞（完全通用、無任何策略）
你可以這樣餵 AI：
✅ 泛用 Prompt：
我會提供你一份 CSV 檔案，
請你用資料分析師的角度協助我：
- 檢查欄位是否合理
- 判斷是否存在異常值
- 找出與結果變數相關性較高的欄位
- 指出資料可能存在的偏誤
- 提供特徵改進建議
請以「資料工程與資料分析」角度回答即可。
✅ 我的心得，說一件很現實的事
很多人一直在追：
- 哪個模型比較強？
- 哪個 AI 比較準？
- 哪個工具比較厲害？
但實務跑久了，我只記得這一句話：
資料品質決定 AI 的上限，而不是模型本身。
✅ 一句話總結這篇文章
「你怎麼餵 AI，比你用哪個 AI 還重要。」
✅ 結語
這篇文章不是在教投資，
也不是在教模型， 而是在講一件非常老實、卻常被忽略的事：
資料格式錯了，你後面做得再準確，都是建在爛地基上。
✅ 後記
如果你有興趣，我之後會分享：
✅ 怎麼整理資料流程
✅ 怎麼減輕 AI 幻覺 ✅ 怎麼讓分析結果更穩定 ✅ 初學者最容易踩的資料工程雷點
