AI 处理数据靠谱吗？实测四张表全过程

近期，我参与了几所高校的 AI 办公与科研培训，其中数据清洗与处理是最具代表性的环节，下面我将通过一次完整的实操来分享经验。

在高校行政工作中，通常涉及学生名册、课堂考勤、请假审批以及学情预警规则。单看每一张表格似乎都正常，但一旦组合起来，往往会出现数据不一致的情况。

比如考勤表中的“缺勤”，可能对应一条已获批的请假条；已经办理休学的学生，系统中可能仍残留考勤记录；甚至学生编号少一位、签到状态多出一个空格，都会导致跨表匹配出现错误。

最为耗时的环节，在于逐一排查这些异常，追溯数据来源，明确修正原因，并确保最终结果经得起审核。

目前许多 AI 工具擅长撰写总结和制作图表。但我更想探究的是：若直接将包含多个 Excel 文件的本地文件夹交给它，它能否理解文件间的逻辑关联，执行数据清洗、核验与分析，并输出直观的交互式报表？

因此，我选取了一个高校行政脱敏模拟案例，将包含 8137 条课堂考勤记录的三张业务表交给办公小浣熊桌面端，完整演示从文件读取到结果交付的全过程。

首先简单介绍一下办公小浣熊。这是商汤科技研发的产业级 AI 智能体助手，能够深入真实业务场景，协助完成软件研发、数据分析、任务规划及应用开发等具体工作。

其网页版侧重于处理复杂任务，移动端便于随时响应，而桌面端则能进入本地工作空间，直接参与文件读取、处理与交付。

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PART

四张表，完成一条完整工作链路

DATA CHAIN · 四表联动

本次任务涉及四份 Excel 文件：

学生基础名册：

321 条学生记录，涵盖学院、年级及学籍状态；

课堂考勤记录：

8137 条签到数据；

请假审批记录：

92 条涵盖不同审批状态的请假数据；

学情预警规则：

10 条关于清洗、修正及预警的规则。

名册决定了学生是否在籍，考勤表记录课堂情况，请假审批可能改变缺勤的统计口径，而预警规则则决定哪些异常需要人工介入。

我给办公小浣熊设定的目标非常清晰：首先梳理文件间的逻辑关系与统计口径，接着清洗异常数据并完成跨表核验，最后生成 Excel 结果及可交互的 HTML 看板。

整个过程不能覆盖原始文件，也不能擅自补全缺失信息。每条异常都要保留