Thú thật, việc sử dụng Excel có thể khá đáng sợ. Tôi không nói về việc tạo một bảng tính cơ bản hay định dạng ô, mà là sử dụng Excel như một công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp – nơi bạn phải dùng các công thức phức tạp, tự mình tìm ra xu hướng và xây dựng thứ gì đó thực sự có ý nghĩa. Đó là một công việc đòi hỏi rất nhiều và tôi chưa bao giờ thực sự yêu thích nó.
Tuy nhiên, tôi cũng không thể tránh được Excel. Dù là cho dự án đại học hay công việc, Excel luôn tìm cách “len lỏi” vào quy trình làm việc của tôi. Thay vì né tránh hoàn toàn, tôi quyết định tìm kiếm sự trợ giúp: NotebookLM.
Cho đến nay, NotebookLM là công cụ AI yêu thích của tôi, và nó đã thực sự thuyết phục tôi rằng AI có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi về năng suất. Gần đây, tôi nhận ra rằng mặc dù việc sử dụng NotebookLM một mình đã có những điểm mạnh riêng, nhưng kết hợp nó với các công cụ như Excel có thể mở ra một quy trình làm việc hoàn toàn mới, biến nỗi ám ảnh về dữ liệu Excel phức tạp thành những thông tin chi tiết dễ hiểu, nhanh chóng và đáng tin cậy hơn bao giờ hết.
Mô tả giao diện NotebookLM đang hiển thị thông tin và biểu đồ liên quan đến dữ liệu Excel, minh họa sự kết hợp giữa AI và bảng tính
Tải Bảng Tính Excel Lên NotebookLM: Từ Dữ Liệu Hỗn Loạn Đến Thông Tin Chi Tiết Rõ Ràng
Biến Bảng Tính Phức Tạp Thành Nguồn Dữ Liệu Dễ Hiểu
NotebookLM không phải là một công cụ bảng tính, vì vậy tôi không thể dùng nó để “thay thế” hoàn toàn Excel. Tôi vẫn cần tự mình thực hiện các bước để tạo bảng tính, làm sạch dữ liệu và áp dụng các công thức. Quy trình của tôi vẫn bắt đầu trong Excel như bình thường: tôi tạo một bảng tính mới, thêm dữ liệu và sắp xếp chúng vào các bảng để dễ đọc hơn.
Điểm thay đổi trong quy trình của tôi là những gì tôi làm sau khi bảng tính đã sẵn sàng. Thay vì dành hàng giờ để tự mình cố gắng hiểu tất cả, tôi tải tệp lên NotebookLM và để nó giúp tôi phân tích, tìm kiếm các mẫu hình và nắm bắt ý nghĩa của dữ liệu nhanh hơn.
Đối với bài viết này, tôi đã sử dụng một bảng tính mẫu từ file-examples.com, cụ thể là bảng tính ví dụ 5.000 dòng. Đó là bởi vì các bảng tính mà tôi thường làm việc thường chứa dữ liệu nhạy cảm mà tôi không thể chia sẻ công khai.
Thật không may, NotebookLM hiện không chấp nhận các tệp .xlsx làm nguồn. Vì vậy, tôi xuất bảng tính của mình dưới dạng PDF và tải chúng lên một sổ ghi chép (notebook) NotebookLM hiện có hoặc mới. Nếu muốn, bạn cũng có thể tải tệp .xlsx dưới dạng .csv, .txt hoặc tài liệu Markdown.
Giao diện NotebookLM hiển thị các tùy chọn để thêm nguồn dữ liệu mới, bao gồm file PDF và các định dạng khác, chuẩn bị cho việc phân tích bảng tính Excel
Người dùng đang thao tác trên NotebookLM trên MacBook, hiển thị các tính năng tóm tắt và phân tích dữ liệu từ các nguồn đã tải lên
NotebookLM Tóm Tắt Thông Tin Chuyên Sâu và Phát Hiện Xu Hướng Nhanh Chóng
Khám Phá Ý Nghĩa Dữ Liệu Trong Chớp Mắt
Như đã đề cập ở trên, tôi đang sử dụng một bảng tính ví dụ cho bài viết này do thông tin bảo mật trong các bảng tính tôi thường dùng. Bảng tính ví dụ có 5.000 dòng, một đại diện tốt cho loại tập dữ liệu lớn mà tôi thường làm việc, và cũng là một khối lượng khổng lồ để xem xét thủ công. Đây chính xác là loại bảng tính mà tôi muốn để NotebookLM phân tích giúp, đơn giản vì nếu không, nó sẽ tốn rất nhiều công sức thủ công.
Ngay sau khi bạn tải một nguồn lên sổ ghi chép NotebookLM, nó sẽ tóm tắt nội dung trong một đoạn văn ngay bên dưới tên sổ ghi chép (được tự động tạo dựa trên nội dung nguồn). Nó cũng tạo ra ba câu hỏi, mà tôi thấy là một điểm khởi đầu tốt để hiểu dữ liệu tốt hơn, đặc biệt khi tôi không chắc nên tập trung vào điều gì trước tiên. Chẳng hạn, đây là ba câu hỏi NotebookLM đã gợi ý cho bảng tính 5.000 dòng:
- Phân bố nhân khẩu học theo giới tính, tuổi và quốc gia như thế nào?
- Các xu hướng số, như ID, thay đổi ra sao trong toàn bộ tập dữ liệu?
- Các mẫu hình tồn tại trong ngày ghi nhận cho các cá nhân trong các nguồn này là gì?
Tôi đã quyết định hỏi NotebookLM cả ba câu hỏi, và các câu trả lời đều vô cùng hữu ích. Ví dụ, trong câu trả lời đầu tiên, nó chỉ ra rằng mặc dù bảng tính có 5.000 dòng, dữ liệu thực tế chỉ bao gồm 50 mục nhập duy nhất được lặp lại 100 lần. Sau đó, nó đã phân tích các phân bố nhân khẩu học theo giới tính, tuổi và quốc gia, tính toán độ tuổi trung bình, và thậm chí nhóm các cá nhân vào các nhóm tuổi.
Tương tự, trong câu trả lời thứ hai, nó đã phân tích cách các ID được cấu trúc trong tập dữ liệu. Nó chỉ ra rằng hầu hết bảng tính tuân theo một mẫu ID tuần tự, tăng dần. Đáng chú ý là sau đó trong tệp, NotebookLM đã nhận thấy một sự thay đổi: một tập hợp các ID không tuần tự, lặp lại mà không tuân theo mẫu trước đó.
Cuối cùng, trong câu trả lời thứ ba, NotebookLM đã gắn cờ rằng tất cả các mục nhập đều liên quan đến chỉ ba ngày cụ thể lặp lại trong toàn bộ bảng: 15/10/2017, 16/08/2016 và 21/05/2015. Mỗi khi bạn đưa ra một truy vấn, ba câu hỏi theo dõi khác sẽ xuất hiện, điều này có thể hữu ích khi bạn không chắc nên tìm hiểu điều gì tiếp theo. Tất nhiên, bạn có thể đặt bất kỳ câu hỏi nào bạn có về bảng tính đã tải lên và NotebookLM sẽ rút ra câu trả lời từ dữ liệu của bạn trong vài giây.
Biểu tượng Excel với các gợi ý về mẹo và thủ thuật giúp tăng năng suất, liên hệ với việc phân tích Excel hiệu quả hơn nhờ AI
Tạo Báo Cáo Dữ Liệu Chi Tiết Với NotebookLM: Tiết Kiệm Hàng Giờ Làm Việc
Báo Cáo Chuyên Nghiệp Chỉ Trong Vài Phút
Việc được yêu cầu tạo báo cáo từ một bảng tính khổng lồ không phải là điều hiếm gặp. Và dù bạn đã từng làm bao nhiêu lần đi chăng nữa, nó vẫn có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp, đặc biệt khi bạn phải đối mặt với hàng ngàn dòng dữ liệu dường như không có hồi kết. NotebookLM giúp quá trình đó trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Mặc dù bạn không nhất thiết phải sao chép-dán báo cáo y nguyên (tôi cũng không khuyến nghị điều đó), nhưng đây là một điểm khởi đầu tuyệt vời giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian.
Ví dụ, tôi đã yêu cầu NotebookLM tạo một báo cáo chuyên sâu về tập dữ liệu, và báo cáo nó tạo ra bao gồm:
- Tổng quan và Cấu trúc Tập dữ liệu
- Phân bố Nhân khẩu học
- Các Xu hướng Số trong ID
- Các Mẫu trong Ngày Ghi nhận
- Tổng thể Thông tin Chi tiết
Báo cáo bao gồm các ví dụ liên quan và có các trích dẫn xuyên suốt, giúp việc xác minh mọi thứ trở nên thực sự dễ dàng và nhanh chóng. Ngay cả khi tôi muốn điều chỉnh cách diễn đạt hoặc cấu trúc sau này, việc có một dàn ý ban đầu đó có nghĩa là tôi không phải bắt đầu từ con số 0. Nó cho tôi một cái nhìn rõ ràng về những thông tin chi tiết đáng được nhấn mạnh và giúp tôi tiết kiệm công sức phải đào bới bảng tính thủ công để tìm ra các xu hướng hoặc điểm bất thường.
Giao diện NotebookLM hiển thị một báo cáo phân tích chi tiết được tạo tự động từ dữ liệu Excel, với các phần mục rõ ràng và trích dẫn
Màn hình hiển thị các mẹo sử dụng NotebookLM để tăng cường năng suất, nhấn mạnh hiệu quả khi kết hợp với quy trình làm việc
Độ Tin Cậy Của NotebookLM: Nền Tảng Cho Quyết Định Chính Xác
Xác Minh Thông Tin Dễ Dàng Với Tính Năng Trích Dẫn
Đây không phải lần đầu tiên tôi dùng các công cụ AI để hỗ trợ xử lý bảng tính. Tuy nhiên, mỗi khi tôi làm như vậy, tôi nhận thấy có những lúc câu trả lời cảm thấy hơi “sai lệch”, giống như AI đang đoán mò hoặc đưa ra thông tin không thực sự tồn tại trong tệp. Đó luôn là mối lo ngại lớn nhất của tôi khi sử dụng AI cho bất kỳ công việc liên quan đến dữ liệu nào. Tôi sẽ không khẳng định rằng câu trả lời của NotebookLM sẽ luôn đúng 100%. Bản thân công cụ cũng đề cập, “NotebookLM có thể không chính xác; vui lòng kiểm tra lại các phản hồi của nó.”
Tuy nhiên, tôi đã sử dụng công cụ này từ trước khi nó được triển khai rộng rãi, và tôi không thể nhớ lần nào nó đưa ra một câu trả lời không chính xác. Phần tuyệt vời nhất của NotebookLM là nó giúp bạn xác minh thông tin dễ dàng đến mức nào. Các trích dẫn luôn được hiển thị ngay bên cạnh mỗi phản hồi, vì vậy nếu bạn không chắc chắn về điều gì đó, bạn chỉ cần nhấp và chuyển thẳng đến nguồn. Điều đó cực kỳ hữu ích cho việc kiểm tra chéo các chi tiết mà không cần phải quét thủ công qua hàng ngàn dòng.
Excel và NotebookLM: Một Đội Vững Chắc Cho Năng Suất Vượt Trội
Nếu bạn giống tôi, và chỉ cần nghĩ đến Excel và bảng tính thôi đã khiến bạn “ác mộng”, bạn cần thử kết hợp nó với NotebookLM. Phiên bản miễn phí của NotebookLM đủ mạnh mẽ để xử lý các tập dữ liệu lớn, vì vậy bạn thậm chí không cần phải trả phí! Hãy để NotebookLM trở thành trợ thủ đắc lực, giúp bạn chinh phục mọi thách thức dữ liệu và nâng cao năng suất làm việc của mình.
Bản đồ tư duy NotebookLM hiển thị trên iPad, minh họa khả năng sắp xếp và liên kết kiến thức, cho thấy tiềm năng rộng lớn của AI trong năng suất làm việc
Bạn đã từng sử dụng NotebookLM để phân tích dữ liệu Excel chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới nhé!