你每週都會收到一份新的 CSV 或 Excel 匯出檔。欄位大致相同，但資料列已經改變。你要清理資料、連接參照檔、計算幾個指標、檢查總數，再交付報表。下一週，同樣的工作又要重做一次。
真正困難的不是得到一次答案，而是保留足夠完整的流程，讓下次可以安全重跑，並解釋新結果為什麼不同。
以下用每週庫存報表作為例子。同一套方法也適用於應收帳款、銷售匯出、客服案件、行銷成效，以及其他重複的檔案分析。
範例情境
假設每週五會收到三份檔案：
inventory_2026-08-21.xlsx，每列代表一個 SKU 與地點product_master.xlsx，包含供應商、分類與單位成本- 上週的庫存匯出檔，用來比較變化
最後要產出總庫存價值、低庫存品項，以及各供應商最大的週變化。
一套可以重跑的流程，至少要先回答以下五個問題。
1. 這次結果使用了哪些確切檔案？
保留有日期的輸入檔，不要每週覆寫 inventory_latest.xlsx。記錄工作表、檔案日期與報表截止時間。如果來源之後被修正，你必須知道當時使用的是原始版還是修正版。
小型流程只需要一個按日期保存的資料夾：
2026-08-21/
inventory_2026-08-21.xlsx
product_master_2026-08-21.xlsx
previous_inventory_2026-08-14.xlsx
資料夾不能保證資料正確，但可以讓當時的輸入狀態被辨認。
2. 每個指標的定義是什麼？
執行前先寫下資料粒度與定義。
例如：
- 粒度：每列代表一個 SKU 與地點
- 庫存價值：現有數量乘以單位成本
- 低庫存：現有數量低於商品補貨點
- 週變化：相同 SKU 與地點的本週數量減去上週數量
這能避免下次重跑時，分析悄悄從地點層級改成 SKU 層級，或把單位成本換成定價。
3. 哪些轉換邏輯必須被重用？
把清理、連接、篩選與計算保留成可執行的 SQL 或程式碼。邏輯中應包含連接鍵，以及參照資料缺失時的處理方式。
以下是簡化的比較查詢：
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;
實際資料表名稱會依檔案載入方式而不同。重點是保存邏輯，不要每週五再讓 Agent 重新猜一次。
4. 報表交付前，哪些檢查必須通過？
在最終輸出前加入一個小型驗證關卡：
- 計算來源列數與不同 SKU 地點鍵的數量。
- 檢查本週與上週檔案中的重複鍵。
- 計算找不到商品主檔的 SKU 數量。
- 比較連接前後的現有總數量。
- 標記空白或負數的單位成本。
錯誤的連接可能產生看似合理的報表，同時把資料列重複放大。這些檢查可以讓問題被看見。更多檔案檢查可參考 CSV 資料品質檢查表。
5. 流程能否重現自己的結果？
替換成下週檔案之前，先用同一組輸入重新執行一次。關鍵總數與異常數量應該一致。
接著換成新的日期檔案再重跑。如果結果改變，依序比較：
- 來源列數與 schema
- 未匹配鍵與重複鍵
- 指標定義
- SQL 變更
- 資料截止時間與後續修正
目標不是要求數字永遠相同，而是讓差異可以被解釋。完整的證據鏈可參考 什麼是可重現的 AI 分析。
Lantide Data 適合放在哪裡？
當重複工作主要是分析時，例如合併檔案、檢查連接、計算指標、比較期間，以及保存可檢查的 Plan、SQL 證據與 Report，Lantide Data 會比較適合。
第一個測試可以很小：
- 選擇兩份沒有敏感資訊，而且 schema 大致相同的週報匯出檔。
- 定義一個比較指標與兩項驗證檢查。
- 讓 Agent 草擬 Plan。
- Execute 前先檢查粒度、連接與指標定義。
- 把核准的 Plan、產生的 SQL 與 Report 留給下一次執行。
Lantide Data 不打算取代 Excel 的複雜格式、公式、樞紐分析表編輯、電子郵件交付或排程 SharePoint 工作流。如果工作主要是刷新既有活頁簿並自動寄送，Power Query、Office Scripts 或 Power Automate 可能更合適。
如果工作是以可檢查的 SQL 查詢並比較本機檔案，可閱讀 Lantide 如何使用 DuckDB 分析 Excel 與 CSV。
一個 15 分鐘的首次工作流程
使用一個真實但沒有敏感資訊的重複工作。第一次測試不要直接放入機密資料或大型正式流程。
嘗試回答：
- 你能在執行前理解並修正 Plan 嗎？
- 你能檢查產生的 SQL 與驗證步驟嗎？
- 你能重跑同一流程，而不必重建全部指示嗎？
- 結果改變時，你能找到原因嗎？
下載 Lantide Data。如果你測試了這個流程，可以透過 Contact 頁面告訴我們你做了什麼、在哪裡猶豫，以及下週是否還會使用這套流程。