用ChatGPT做CSV与财报PDF数据分析

原文要点

原文编辑部称2026-09-18在浏览器版ChatGPT用虚构5商品×12个月销售CSV（60行、单位千円）和虚构决算PDF做4题：年合计与最畅销、12月÷1月倍率、最小二乘回归并出图、PDF毛利率/营业利润率；其记录为全对，耗时26.1至59.6秒，回归由后台Python完成。文末强调不能实时更新、不能定时配送、超大文件会变慢或超时，文件上传分析按其引用OpenAI帮助多属付费功能，免费版未实测。

这次做成什么

在站内照着做：把一份练习CSV或PDF拖进ChatGPT，用四段中文提问完成合计、倍率、回归出图、PDF利润率，并用先备答案核对。练习文件与答案均为本站虚构，不复制原作者数据。

准备什么

• 可使用文件上传/数据分析的ChatGPT账号；是否免费可用请以OpenAI帮助与账号页面为准
• 练习CSV或PDF放在本地，字段不含真实客户、密钥、个人信息
• 先用Excel或计算器算出一份标准答案，用于逐格核对
• 公司数据需先确认内部外发规则，并关闭训练使用或改用隔离账号

具体怎么做

1. 准备练习文件与标准答案

   用下方CSV保存为practice_sales.csv；先用表格算出全表合计15090千円、12月相对9月倍率（A 1.240、B 1.592、C 0.840）、以及用x=1..4对商品B做回归的期望斜率193.000、截距790.000、x=5预测值1755.000。若为PDF，用一页只放收入、毛利、营业利润三行，先写好答案再上传。

2. 开新会话并拖入文件

   在ChatGPT网页开新对话，把CSV或PDF拖进输入区；发送前先确认附件已挂上，再粘贴下方对应提示词。提示词里写清单位、保留小数、是否要列式和画图，避免模型自行取舍精度。

3. 分四类提问并逐题保存结果

   同一文件分四问：合计与第一名、期末除期初倍率、最小二乘回归并要求Python计算和图、PDF利润率并要求列式。每题把回答复制到本地，记录是否调用代码、返回小数位、是否附计算式。

4. 与标准答案对账后再用

   把ChatGPT数字与第一步标准答案逐项比：合计、排名、每个倍率、斜率截距、利润率公式分子分母。任何一项不一致就回到原文件查空行、单位、表头、合并单元格，再让模型指出它读取到的原始值。

可直接复制的材料

1）请读取我上传的practice_sales.csv。单位是千円。请给出全表合计、各商品合计、合计最高的商品名，并用一行说明你用于核对的行数。
2）基于同一CSV，分别计算每个商品12月销售额÷9月销售额的倍率，保留到小数点后3位，按倍率从高到低排序，并标出低于1.000的商品。
3）对商品B的9月到12月销售额做最小二乘一元回归，x依次取1、2、3、4。请用Python计算斜率、截距、x=5的预测值，保留到小数点后3位，并画出散点与回归直线。
4）若上传的是决算PDF，请只从PDF表格中读取营业收入、毛利、营业利润三项，列出引用页码或表名，计算毛利率=毛利÷营业收入×100、营业利润率=营业利润÷营业收入×100，保留到小数点后1位，并展示完整算式。

month,product,sales_kyen
2026-09,A,1000
2026-10,A,1080
2026-11,A,1160
2026-12,A,1240
2026-09,B,980
2026-10,B,1180
2026-11,B,1370
2026-12,B,1560
2026-09,C,1500
2026-10,C,1420
2026-11,C,1340
2026-12,C,1260

{"total_kyen":15090,"top_product":"C","top_product_total_kyen":5520,"dec_over_sep":{"A":1.240,"B":1.592,"C":0.840},"regression_B_x1_to_4":{"slope":193.000,"intercept":790.000,"predict_x5":1755.000}}

输入与输出示例

本站虚构演示，非原作者结果，也未在本站运行；你的界面与耗时可能不同。

输入

上传上面的practice_sales.csv后发送：请计算每个商品12月÷9月倍率，保留小数点后3位并排序。

对应输出

可接受的完整示意应为：B 1.592（1560÷980），A 1.240（1240÷1000），C 0.840（1260÷1500）；排序B>A>C，唯一低于1.000的是C，并说明读取12行、单位千円。

做完检查这些

• 附件确实随消息上传，回答能复述文件名、行数、单位和字段名
• 四段提问都给出明确精度、单位、排序或是否画图的要求
• 合计、倍率、回归、利润率四类结果均与先算答案逐项一致
• PDF题能指出读取到的原始科目值，而不只给最终百分比
• 任何真实业务数据在上传前完成脱敏和权限确认

容易卡住的地方

• 免费账号若无附件或数据分析入口，不要据本文推断一定能用
• 大CSV可能慢或超时；作者称的秒数只是其当日记录，不是时限
• 模型可能自行四舍五入，必须在提示词锁死小数位
• PDF扫描件、合并单元格或单位写在脚注时最易读错
• 回归只代表练习线性外推，不能当经营保证