AI 合併 Excel 後，營收為何變多？用 6 筆訂單找出重複、漏配與錯誤加總

報表變漂亮了，營收卻憑空多出 1,200 元。原始訂單沒有增加，問題出在客戶名單有兩列相同代碼：合併資料時，一張訂單被配到了兩次。AI 可以把操作做得很快，也可能讓這類錯誤更快進入主管簡報。

用 AI 整理 Excel 時，最值得先問的不是「能不能做 Dashboard」，而是「一列代表什麼、哪些欄位能唯一識別、合併前後應保持哪些數字」。下面用六筆虛構訂單實際算一次。所有金額都是同一幣別的教學資料，不是天地人營運數字。

先說清楚：一列是訂單，還是訂單明細？

一張訂單可能包含三個品項。如果每列是品項明細，訂單編號重複是正常現象，不能直接刪除；如果每列是訂單總額，重複列就需要查明。資料粒度沒有先定義，AI 無法替你安全地判斷「去重」。

本篇左表每列代表一張訂單，訂單編號唯一。右表預期每個客戶代碼只有一筆現行分群資料。目標是替每張訂單補上客戶分群，不增加訂單列數，也不改變訂單金額。

原表共 6 列、6 個唯一訂單，金額合計 7,000。這三個數字是本例的驗收基準；不能等合併完成後才從新表反推。

右表多一列，左表就可能被放大

假設客戶表的 C01 出現兩列，分群分別是「一般」與「重點」；C02、C03、C04、C05 各一列，而 C99 不存在。左外部合併會保留左表所有列，帶入右表匹配資料；展開所有匹配列時，C01 對應的訂單就會變成兩列。Microsoft 的 Power Query 文件說明了左外部合併與匹配行為。〔1〕

膨脹的 1,200 正好等於 O-101 的金額。唯一訂單數仍是 6，所以只看不重複訂單數也抓不到全部問題。若改做內部合併，O-106 會消失；在這份刻意含錯的資料中，加總變成 7,200，可能讓錯誤看起來更小，但其實同時存在重複與漏配。

不要用「刪掉重複」掩蓋未決定的規則

C01 的兩個分群不同，代表需要業務規則。若資料負責人確認一筆是舊版，應依明確的有效日期與版本選取現行紀錄；若兩筆都有效，則要重新設計分析目的與分攤方法。不能隨機保留第一列，也不能因為數字回到 7,000 就宣告分類正確。

C99 則保留在訂單表，分群標為「待確認」，另外列入未匹配清單。這樣主管仍能看到完整金額，資料負責人也能追查缺少哪一筆主檔。若分析只涵蓋已匹配客戶，應明示排除 1 筆、金額 1,000，不能把它悄悄當作全體營收。

Microsoft 也提醒，合併鍵的資料型別必須一致，多欄位配對的選取順序要相符。〔2〕 例如代碼「0012」若被轉成數字 12，可能改變識別意義。日期、幣別與前後空白也應在規則確認後處理，原始值則留存供追查。

一段可交給 AI 的資料整理規格

這段規格的重點是可驗收，不是特定模型。若公司資料包含客戶資訊，先使用獲准環境並縮減欄位；練習可直接用本文虛構 CSV，不必上傳真實客戶名單。

交件前，核對四組證據

1. 完整性：原始檔版本、列數、唯一鍵數、日期範圍與被排除資料。
2. 金額：總額與依月份／幣別分組的小計。總額相同仍可能是兩個錯誤互相抵銷。
3. 配對：一對多、未匹配、空白鍵各列成清單；不要只顯示一個成功率。
4. 重跑：加入下個月的新資料後，仍能用同樣規則重跑，並對少數已知結果的樣本逐列核對。

本例的未匹配比例為 1／6，約 16.7%。分母是原始六張訂單，不是錯誤展開後的七列。實務上容許值由任務決定；若每筆都必須可對帳，一筆未匹配就需要處理，不宜套用任意百分比當通過門檻。

先能解釋差異，再做視覺化

下載下方的訂單表、客戶表與核對工作表，先重現 7,000 → 8,200 的變化，再練習把 C01 衝突與 C99 漏配拆開處理。當團隊已經能交代每項差異，再把資料轉成圖表與管理摘要，圖表才有可靠的基礎。若需要系統練習多檔整合、清理、比對與視覺化，可評估對應實作課程。