ChatGPT 整理 Excel 教學：判斷重複資料，附練習檔與答案

先問：一列代表什麼，哪個 ID 才能用來去重？

這份匯出的一列是一筆交易明細。row_id 是來源列的固定編號，像信封上的追蹤號，排序後也保留；transaction_line_id 才是這個練習系統的交易明細識別碼。order_id 是訂單號，一張訂單可以買兩種東西，不能看到訂單號重複就刪掉其中一列。

實際系統可能一列代表品項、付款事件或狀態更新。先問清資料定義，才能選去重鍵；這份範例的規則不直接套用所有 Excel。原表只讀，另存整理結果，才有辦法回查。

Excel 的「移除重複」也需要先選判重欄位。Microsoft 官方說明指出，這項操作保留第一筆並移除重複整列，建議先複製原始資料。所以先想清楚「相同」怎麼定義，再交給 Excel 或 AI 執行。

下載練習：12 列原始資料和核對答案

所有品項、編號與交易都是虛構。CSV 是純文字資料表，可用文字編輯器查看；若用 Excel 開啟中文出現亂碼，改由「從文字／CSV」匯入並選 UTF-8。先讀原始資料與規則，完成練習後再打開參考答案。

row_id,transaction_line_id,order_id,item,type,currency,amount,status,original_line_id
R01,T01,O01,筆記本,sale,TWD,1200,confirmed,
R02,T02,O01,收納袋,sale,TWD,300,confirmed,
R03,T01,O01,筆記本,sale,TWD,1200,confirmed,
R04,T03,O02,桌燈,sale,TWD,900,confirmed,
R05,T03,O02,桌燈,sale,TWD,990,confirmed,
R06,T04,O03,工具包,sale,USD,40,confirmed,
R07,T05,O04,收納盒,sale,TWD,,confirmed,
R08,T06,O05,資料夾,sale,TWD,600,pending,
R09,T07,O01,收納袋退款,refund,TWD,300,confirmed,T02
R10,T08,O06,桌墊,sale,TWD,500,confirmed,
R11,T09,O07,試用卡,sale,TWD,0,confirmed,
R12,T10,O08,退款待核,refund,TWD,200,pending,

六條規則，比「幫我清理一下」更容易核對

1. 同明細 ID 先比全部業務欄位。除了來源 row_id，其他欄位都相同才是本例可排除的匯出副本，保留最先出現的列，另一列留下重複原因。
2. 同 ID 有矛盾，整組隔離。本例沒有可靠的版本時間，不能挑最後一列、較小金額，或平均兩個數字。若不是明確重複，先等來源確認。
3. 空白不補零，待確認不算完成。amount 空白、status 為 pending 都列例外；confirmed 且明寫 0 的資料則保留。數字零和不知道是兩件事。
4. 退款保留自己的身分。type 為 refund，amount 用正數單列，original_line_id 指向原銷售明細；先核對訂單、幣別與原明細。不要把原銷售抹掉，也不要直接改成負銷售混算。
5. 幣別與類型分開。分別加總 TWD／USD 的 sale 與 refund。沒有匯率就不換算；這個練習也沒有手續費、稅或付款入帳時間，不能宣稱實收或淨利。
6. 每列都有去向。原始每個 row_id 只能在 cleaned 或 exceptions 出現一次。例外不是被刪除，而是暫不納入本次合計的可追查資料。

可直接複製的 ChatGPT 資料整理指令

選取下面的指令，加上下載的 rules.txt 和 raw.csv 全文一起貼上。如果要改成自己的資料，先調整欄位與規則；不要讓 AI 在不知道業務定義時替你決定。

請依我提供的處理規則整理這份虛構交易明細，保留原始資料。
先確認一列代表什麼、row_id與transaction_line_id有何不同，再開始處理。

交付：
1. cleaned.csv：可納入本次已確認彙總的列，保留所有原欄位與row_id。
2. exceptions.csv：每個未納入列的原欄位、row_id與明確原因；重複要指出保留哪列。
3. 參考說明：逐列處理紀錄、各幣別的sale與refund分別合計、計算式與來源row_id。
4. 筆數檢查：原始每個row_id在兩份輸出中合計恰好出現一次，沒有重複或遺漏。

不要自行改業務規則、填補缺失金額、挑選衝突版本、合併不同幣別，或把退款改成負銷售。
缺資料就列出需要確認的欄位。若無法提供檔案，完整輸出CSV文字讓我另存。
最後回查每個合計使用的列，並說明哪些例外尚未解決。

以下依序貼上rules.txt與raw.csv的全部內容。

逐列對照：保留哪些，哪些需要再確認？

以下為編輯參考答案。你的結果可以換句話說，但來源列、納入範圍與數字應一致。先看 R01／R02／R03：前兩筆是同一訂單的不同品項；R03 才是 R01 的重複副本。

R04 與 R05 都叫 T03，卻分別是 900 和 990；兩列一起放進例外。R07 沒金額，不能當零；R11 明確是零，則保留。這些列不該都被「移除空值／重複值」一次處理掉。

重算結果：先對列，再對金額

• TWD 已確認銷售明細：R01 1,200 + R02 300 + R10 500 + R11 0 = 2,000。
• TWD 已確認退款明細：R09 = 300，原明細 T02 對應 R02，訂單與幣別相符。
• USD 已確認銷售明細：R06 = 40；這份完整練習檔沒有符合條件的 USD 退款，所以該小計是 0。

不把 2,000 和 40 加成總營收，也不把退款當成負銷售混在一起。此處的「沒有 USD 退款」只針對這份完整練習檔；真的拿不到退款資料時，應寫未知。12 列都有交代能抓出漏列，逐筆金額與處理原因仍要另外核對。

OpenAI 的試算表使用說明也提醒，採用結果前要核對公式、計算、引用及改動的儲存格。本文以貼入 CSV 文字練習，不要求安裝試算表增益集。

合計不同時，怎麼要求修正？

先找是哪一組列有差異，再指出具體規則。例如：「你把 R02 當成 R01 的重複列，但它們的明細 ID 分別是 T02 和 T01。請恢復 R02，說明哪些合計會改變，保留其他正確結果。」這是編輯設計的錯誤情境，不是一次 ChatGPT 回答紀錄。

下一輪換一小份材料再試：可以增加同訂單的新明細、已確認的零金額，或一組矛盾資料，先自己寫下預期處理方式，再對照輸出。把修正後指令和規則留下來；能換資料重跑，才適合逐步搬進每月工作。

交件前可接著用六項 AI 工作成果驗收清單檢查來源與版本；如果材料是會議文字，則看ChatGPT 會議紀錄範例，把同樣的交辦方法換成決議與待辦。