你每周都会收到一份新的 CSV 或 Excel 导出文件。字段大致相同，但数据行已经改变。你需要清理数据、连接参考文件、计算几个指标、检查总数，再交付报表。下一周，同样的工作又要重做一次。
真正困难的不是得到一次答案，而是保留足够完整的流程，让下次可以安全重跑，并解释新结果为什么不同。
以下用每周库存报表作为例子。同一套方法也适用于应收账款、销售导出、客服工单、营销表现，以及其他重复的文件分析。
示例场景
假设每周五会收到三份文件：
inventory_2026-08-21.xlsx，每行代表一个 SKU 与地点product_master.xlsx，包含供应商、分类与单位成本- 上周的库存导出文件，用于比较变化
最后要产出总库存价值、低库存商品，以及各供应商最大的周变化。
一套可以重跑的流程，至少要先回答以下五个问题。
1. 这次结果使用了哪些确切文件？
保留带日期的输入文件，不要每周覆盖 inventory_latest.xlsx。记录工作表、文件日期与报表截止时间。如果来源之后被修正，你必须知道当时使用的是原始版还是修正版。
小型流程只需要一个按日期保存的文件夹：
2026-08-21/
inventory_2026-08-21.xlsx
product_master_2026-08-21.xlsx
previous_inventory_2026-08-14.xlsx
文件夹不能保证数据正确，但可以让当时的输入状态被识别。
2. 每个指标的定义是什么？
执行前先写下数据粒度与定义。
例如：
- 粒度：每行代表一个 SKU 与地点
- 库存价值：现有数量乘以单位成本
- 低库存：现有数量低于商品补货点
- 周变化：相同 SKU 与地点的本周数量减去上周数量
这能避免下次重跑时，分析悄悄从地点层级改成 SKU 层级，或把单位成本换成定价。
3. 哪些转换逻辑必须被重用？
把清理、连接、筛选与计算保留成可执行的 SQL 或代码。逻辑中应包含连接键，以及参考数据缺失时的处理方式。
以下是简化的比较查询：
SELECT
current.sku,
current.location,
master.vendor,
current.on_hand_quantity,
previous.on_hand_quantity AS previous_quantity,
current.on_hand_quantity - previous.on_hand_quantity AS quantity_change,
current.on_hand_quantity * master.unit_cost AS stock_value
FROM current_inventory AS current
LEFT JOIN previous_inventory AS previous
ON current.sku = previous.sku
AND current.location = previous.location
LEFT JOIN product_master AS master
ON current.sku = master.sku;
实际数据表名称会取决于文件加载方式。重点是保存逻辑，不要每周五再让 Agent 重新猜一次。
4. 报表交付前，哪些检查必须通过？
在最终输出前加入一个小型验证关卡：
- 计算来源行数与不同 SKU 地点键的数量。
- 检查本周与上周文件中的重复键。
- 计算找不到商品主数据的 SKU 数量。
- 比较连接前后的现有总数量。
- 标记空白或负数的单位成本。
错误的连接可能产生看似合理的报表，同时把数据行重复放大。这些检查可以让问题被发现。更多文件检查可参考 CSV 数据质量检查表。
5. 流程能否重现自己的结果？
替换成下周文件之前，先用同一组输入重新执行一次。关键总数与异常数量应该一致。
接着换成新的日期文件再重跑。如果结果改变，依次比较：
- 来源行数与 schema
- 未匹配键与重复键
- 指标定义
- SQL 变更
- 数据截止时间与后续修正
目标不是要求数字永远相同，而是让差异可以被解释。完整的证据链可参考 什么是可重现的 AI 分析。
Lantide Data 适合放在哪里？
当重复工作主要是分析时，例如合并文件、检查连接、计算指标、比较期间，以及保存可检查的 Plan、SQL 证据与 Report，Lantide Data 会比较适合。
第一个测试可以很小：
- 选择两份没有敏感信息，而且 schema 大致相同的周报导出文件。
- 定义一个比较指标与两项验证检查。
- 让 Agent 起草 Plan。
- Execute 前先检查粒度、连接与指标定义。
- 把批准的 Plan、生成的 SQL 与 Report 留给下一次执行。
Lantide Data 不打算取代 Excel 的复杂格式、公式、数据透视表编辑、电子邮件交付或定时 SharePoint 工作流。如果工作主要是刷新现有工作簿并自动发送，Power Query、Office Scripts 或 Power Automate 可能更合适。
如果工作是通过可检查的 SQL 查询并比较本地文件，可阅读 Lantide 如何使用 DuckDB 分析 Excel 与 CSV。
一个 15 分钟的首次工作流
使用一个真实但没有敏感信息的重复工作。第一次测试不要直接放入机密数据或大型正式流程。
尝试回答：
- 你能在执行前理解并修正 Plan 吗？
- 你能检查生成的 SQL 与验证步骤吗？
- 你能重跑同一流程，而不必重建全部指令吗？
- 结果改变时，你能找到原因吗？
下载 Lantide Data。如果你测试了这个流程，可以通过 Contact 页面告诉我们你做了什么、在哪里犹豫，以及下周是否还会使用这套流程。