千问支持五种表格数据分析路径：一、自然语言生成新表；二、上传文件后深度编辑；三、多轮对话自动整理为表；四、ocr识别图片转表；五、调用python代码实现复杂分析。
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如果您希望利用千问处理表格数据并开展实际数据分析，但发现结果未达预期或操作路径不清晰，则可能是由于未匹配对应能力模式与任务类型。以下是实现表格数据分析的多种可行路径：
一、通过自然语言指令生成新表格
该方法适用于无原始文件、仅需根据业务需求即时构建结构化数据的场景。千问可自主联网检索最新公开数据，并生成含真实Excel公式、条件格式与排版逻辑的专业文件。
1、在千问App、网页版或PC端对话框中输入明确需求，例如“生成2025年Q1华东地区各城市GDP与人口数据对比表，包含GDP总量（亿元）、人均GDP（万元）、常住人口（万人）、同比增长率”。
2、确认千问已启用联网检索功能，等待约1–2分钟，系统将自动输出结构完整、字段对齐、含计算公式的Excel文件。
3、点击结果中的“下载Excel”按钮，获取可直接在Excel中编辑、排序、筛选的原生文件。
二、上传现有文件后进行深度编辑与分析
该方法适用于已有Excel、CSV等格式文件，需执行清洗、计算、关联、可视化准备等专业操作的场景。千问在沙箱环境中动态执行Python代码，支持pandas、openpyxl等库，确保所有修改均可被Excel原生识别。
1、点击对话界面右下角的“+”号上传图标，选择本地Excel或CSV文件（建议先行脱敏敏感字段）。
2、上传完成后，在同一轮对话中输入自然语言指令，例如“筛选出‘订单状态’为‘已发货’且‘金额’大于500的记录，按‘发货日期’降序排列，并新增一列‘运费占比’，值为‘运费/金额’保留两位小数”。
3、等待系统解析并运行代码，输出修改后的Excel文件，其中所有公式均保留在单元格内，可后续手动更新。
三、将多轮对话内容自动整理为结构化表格
该方法适用于信息分散、语义密集型任务，如项目计划、学习笔记、会议纪要、行程安排等。千问基于上下文理解能力，精准提取时间、人物、动作、数值、备注等维度，映射为标准表格字段。
1、在一次连续对话中完成信息交互，例如规划团队出差：讨论航班时间、酒店名称、预算额度、参会人名单、每日议程等。
2、在对话末尾发送指令：“把刚才全部讨论内容整理成一张Excel出差计划表，列名包括日期、城市、交通方式、酒店名称、预算（元）、负责人、备注”。
3、系统将自动归类提取字段，生成带表头、无空行、字段类型准确（如日期可排序、数字可求和）的Excel文件。
四、基于图片或手写内容OCR识别生成表格
该方法适用于工资条、纸质课表、发票汇总单、手绘流程图等非电子化原始资料。千问采用高精度OCR引擎，不仅能识别文字，还能还原行列结构与语义逻辑，避免错行、漏列、数字误识。
1、拍摄或选取一张清晰的工资条图片，确保关键字段（姓名、基本工资、绩效、扣款、实发）完整可见且无反光遮挡。
2、点击上传图标选择该图片，随后输入指令：“识别这张工资条，生成Excel表格，列名为姓名、部门、基本工资、绩效奖金、社保扣款、个税、实发工资”。
3、系统输出表格中，所有数字均为可计算数值，非文本格式；表头与数据严格对齐，无合并单元格干扰。
五、调用Python代码实现复杂分析逻辑
该方法适用于需执行透视分析、滚动统计、多表JOIN、异常检测等超出常规函数能力的任务。千问生成可复用、可验证的Python脚本，用户可在本地Jupyter或IDE中运行，完全掌控数据流与中间过程。
1、上传“销售明细.xlsx”和“产品档案.xlsx”两个文件。
2、输入指令：“用pandas读取两表，以‘产品编码’为键合并，筛选2025年订单，按‘产品类别’分组计算销量总和、平均单价、SKU数量，并导出为‘2025年品类分析.xlsx’”。
3、复制AI返回的完整代码（含import、read_excel、merge、query、groupby、to_excel），在本地执行前确认已安装pandas与openpyxl库，路径替换为实际位置后运行。
