如果你已经会一点 Excel，却总在重复的合并、清洗、画图上耗时间，这门课值得先看一眼。它不教 Python 语法从头讲起，而是把 Cursor 当成一个能听懂中文需求的编程工具，围绕表格数据处理这条主线，让你用对话的方式把活干完。判断它值不值得学，关键看两点：你是否经常和 Excel 打交道，以及你是否愿意接受"先让工具跑起来，再回头补原理"的学习方式。

它解决的是哪类工作场景

课程聚焦的场景很具体：把分散在多张表里的信息合到一起，按条件筛选和汇总，再输出成能看的图表。典型例子是员工信息表和绩效表的合并——两张表靠一个共同字段对齐，补全缺失项，生成一张可以直接拿去汇报的汇总表。这类活手工做不难，但表一多、字段一乱就容易出错，而且每周重复一次就很磨人。学完之后，你可以把这类流程写成一段脚本，下次换一批数据直接跑，不用再一格一格对。可视化部分同样围绕实际数据展开，目标不是做炫酷大屏，而是把汇总结果转成能说明问题的图表。

适合什么基础，先看哪几块

零编程基础可以学，但前提是你能看懂表格结构，知道什么叫字段、行、筛选和透视。如果连 VLOOKUP 都没用过，建议先补一点 Excel 基本功再进来，否则会卡在"我想让它做什么"这一步。有 Python 基础的人学起来更顺，可以把重点放在 Cursor 的交互方式和提示写法上，跳过基础操作。

建议的进入顺序是：先看合并类的实操案例，理解"提需求—看结果—改需求"这个循环怎么跑通；再进入可视化部分，学会把处理好的数据交给绘图环节；最后回头整理自己的常用提示和脚本模板。不要一上来就啃概念，这门课的价值在动手。

学完能独立做什么，资料怎么用

学完比较现实的目标是：面对一份陌生的多表数据，你能独立完成字段对齐、条件汇总和基础图表输出，并把过程保存成可复用的脚本。做不到的也别期待——复杂的数据建模、自动化调度、和数据库对接，这门课不覆盖。

配套资料里有合并前后的示例表和处理脚本，用法不是照着抄，而是先自己动手做一遍，再拿参考结果对照，看差异出在哪。可视化部分的模板可以当成起点，改数据、改字段、改图表类型，观察结果怎么变。练习时建议换成自己工作里的真实表格，哪怕只有几十行，也比用示例数据更有感觉。每完成一个小任务，把当时的提示词记下来，攒成自己的常用清单，这比记笔记有用。

课程目录

📁 【完成参考】Excel_merge 【完成参考】Excel_merge说明.zip
 [1.8 MB] 员工基本信息表.xlsx [9.5 KB] 员工绩效表.xlsx [6.7 KB] 员工信息与绩效合并表.xlsx [6.3 KB] Excel_merge.py [1.2 KB] .gitignore [6.0 B] 📁 【完成参考】dashboard_epidemic 📁 📁 templates templates文档.zip
 [1.8 MB] index.html
 [3.9 KB] 📁 📁 static 📁 📁 css dashboard.css [5.8 KB] 📁 📁 js dashboard.js [27.5 KB] hongkong.json [3.3 MB] 【完成参考】dashboard_epidemic文档.png [493.5 KB] 香港各区疫情数据_20250322.xlsx [183.6 KB] README.md [1.7 KB] read_excel.py [8.0 KB] .gitignore [6.0 B] app.py [7.5 KB] 疫情数据统计图 - 副本.png [179.1 KB] 疫情数据统计图.png [179.1 KB] requirements.txt [57.0 B] 每日确诊数据统计图.png [349.9 KB] 活跃病例数据统计图.png [202.2 KB] 各地区确诊病例对比图.png [264.2 KB] 📁 CASE-Excel_merge 员工绩效表.xlsx [6.7 KB] 员工基本信息表.xlsx [9.5 KB] 📁 【完成参考】bed_usage 📁 📁 charts 病床数量与使用率关系.png [343.2 KB] TOP10最低使用率科室.png [128.9 KB] 各医院病床使用率.png [251.8 KB] 医院科室使用率热力图.png [432.3 KB] TOP10最高使用率科室.png [151.2 KB] 📁 📁 .qodo history.sqlite [20.0 KB] 📁 📁 data_cache metadata.json [187.0 B] data_cache.pkl [2.2 KB] 📁 📁 templates index.html
 [37.4 KB] 【完成参考】bed_usage文档.png [493.5 KB] hospital_bed_usage_data.xlsx [3.1 MB] precompute_data.py [8.1 KB] .gitignore [6.0 B] view_excel_data.py [7.2 KB] README.md [1.4 KB] app.py [20.7 KB] 📁 CASE-dashboard_epidemic 香港各区疫情数据_20250322.xlsx [183.6 KB] 📁 CASE-bed_usage hospital_bed_usage_data.xlsx [3.1 MB] 【课前准备】AI编程工具安装.pdf
 [131.7 KB] 【补充】CASE-病床使用情况.pdf
 [1.8 MB] 1-Cursor编程.pdf
 [3.9 MB] 笔记20250408.txt [7.3 KB] 适合人群 数据分析初学者 Excel使用者 编程爱好者 学习收获 熟练运用Cursor进行Excel数据处理 制作专业可视化图表 提升数据分析能力 祝您学习愉快！ 学有所成，前程似锦！