AI 生成 Excel 数据：批量造测试表 prompt 模板

你接到一个活：要给销售部新做的报表 demo 准备一份”看起来像真的”的销售数据，500 行、含日期、销售员、商品、金额、地区……手动敲 500 行能敲到手指抽筋；用 Excel 的 RANDBETWEEN 又只能造数字，造不出”张三、李四”这种像样的姓名。这时候让 AI 生成 Excel 数据，是最省事的办法。

用一句大白话描述你要什么样的表，AI 直接返回 CSV 文本，复制粘进 Excel 就是一张能用的测试表。Anthropic 官方有个叫 Spreadsheet Sorcerer 的 prompt 模板专门做这件事，本文把它改写成中文版，再加上 6 个真实场景模板。

什么时候需要”假数据”

3 个最常见场景：

1. 做 demo / 试报表模板：真实数据涉密拿不出来，需要一份”长得像但全是编的”
2. 测公式 / 透视表逻辑：要先把规则跑通再切真数据，免得线上数据出错
3. 培训 / 教学：给同事讲 VLOOKUP 怎么用，需要一份完整的练习表

传统做法的 3 个坑：

• RANDBETWEEN 只能造数字：姓名、地址、商品名都造不出来
• Excel Power Query 假数据生成器：要装插件、要写 M 语言，门槛高
• 网上下载的 Mock 数据：英文居多，业务场景对不上

让 AI 直接造，30 秒出一张 500 行的中文测试表，列结构按你描述的来，数据看起来还挺真。

用哪个工具

如果你已经订阅 Claude，看 Claude for Excel 插件教程 用插件直接在表里生成。国内没代理，下面的 prompt 套到豆包 / Kimi 也能跑。

万能 prompt：Spreadsheet Sorcerer 中文版

下面这段基于 Anthropic 官方 Spreadsheet Sorcerer 改写，套到任何 AI 都能用。

你是一位资深的测试数据生成专家，专门负责为业务系统、报表 demo、培训场景批量造”假但合理”的中文测试数据。
我的需求：

数据用途：[比如「销售报表 demo」「VLOOKUP 教学练习」]
行数：[比如 100 / 500 / 1000]
列结构：[列出每一列的列名 + 数据类型 + 取值范围]
业务约束：[比如「金额要符合二八定律：20% 行金额超过 10000」]
请按以下格式输出：
第一行：列名（用英文逗号分隔）
第二行起：数据行（用英文逗号分隔，每行一条记录）
要求：

输出纯 CSV 文本，不要 markdown 表格、不要代码块包裹
不要在 CSV 前后写任何解释、注释、标题
中文字符直接输出，不要转义
日期统一用 2026-MM-DD 格式
金额、数量用纯数字，不要带千分位、不要带”元”
字符串中如果含逗号，整个字段用英文双引号包裹
姓名用真实的中文姓名（张/李/王/刘/陈/杨/赵/黄/周/吴 + 常见双字名）
地址用真实省市区组合（北京/上海/广州/深圳/杭州/成都/武汉/西安/南京/苏州）
商品名用真实品牌（如 iPhone 16 / 华为 Pura 80 / 小米 15 Pro / MacBook Air M4）
业务约束细则：
[在这里写具体的分布约束，比如「张三的订单占 30%、华北区订单占 40%」]

把这段粘到 AI，把方括号里的内容换成你的真实需求。AI 输出 CSV 后，新建一个 Excel 文件，「数据 - 自文本/CSV」导入即可。

6 个真实场景示例

场景 1：销售明细表（500 行）

需求：做销售报表 demo，要 500 行销售明细，含订单日期、销售员、区域、商品、单价、数量、总额。

把万能 prompt 的方括号填上：

我的需求：

数据用途：销售报表 demo
行数：500
列结构：
· OrderID（订单号，格式 SO20260501-001 这种自增编号）
· OrderDate（订单日期，2026-01-01 到 2026-05-31 之间随机）
· SalesPerson（销售员姓名，10 个人轮转）
· Region（区域，华北/华东/华南/华中/西部 5 个值随机）
· Product（商品名，从 8 个真实手机/笔电品牌随机）
· UnitPrice（单价，与商品对应，比如 iPhone 16 = 6999、MacBook Air = 9999）
· Quantity（数量，1-10 随机）
· TotalAmount（总额，单价 乘以 数量）
业务约束：

8 个商品中 iPhone 16 出现概率最高（占 30%）
销售员王芳订单数最多（占 25%）
华东区订单占 35%
6-7 月（618 大促期间）订单密度是其他月份的 2 倍

AI 输出 CSV，直接粘进 Excel。一张能跑 VLOOKUP、SUMIFS、数据透视表、AI 公式（AI 写 Excel 公式）的练习表就有了。

场景 2：员工信息表（HR demo）

需求：HR 系统 demo，要 200 行员工信息。

数据用途：HR 系统员工档案 demo
行数：200
列结构：
· EmpID（工号，E0001 到 E0200 自增）
· Name（姓名，真实中文姓名）
· Gender（性别，男/女）
· BirthDate（出生日期，1975-01-01 到 2002-12-31 随机）
· HireDate（入职日期，2015-01-01 到 2026-05-01 随机，且要晚于 BirthDate 加 22 年）
· Department（部门：技术/产品/设计/市场/销售/HR/财务/法务）
· Position（职位：工程师/高级工程师/经理/总监，与部门匹配）
· BaseSalary（月基本工资，按职位级别 8000/15000/25000/40000）
· City（工作城市，北京/上海/广州/深圳/杭州/成都）
业务约束：

技术部门占 40%
北京 + 上海占 60%
总监级别只占 5%

这份表配合 DATEDIF 函数可以直接做工龄分析（看 Excel 日期计算 AI 教程）。

场景 3：电商订单表（含异常数据）

测试报表对异常数据的处理，故意让 AI 造一些”脏数据”：

数据用途：测试报表的脏数据兼容性
行数：300
列结构：OrderID, CustomerName, Phone, Email, Amount, Status
业务约束（故意造异常）：

5% 的 Phone 字段是空白
3% 的 Email 字段格式错误（缺@或缺.com）
2% 的 Amount 是负数（表示退款）
1% 的 OrderID 重复（测试去重逻辑，看 AI 去重教程）
CustomerName 有 10% 带前后空格
Status 字段：已支付/待支付/已退款/已取消，比例 7:1:1:1

这种”脏数据”可以测 Excel 去重 AI 教程 和数据清洗逻辑。

场景 4：财务流水表（含科目）

数据用途：财务系统月度流水 demo
行数：1000
列结构：
· TxnDate（交易日期，2026-04-01 到 2026-04-30）
· Subject（会计科目：销售收入/服务收入/采购支出/工资支出/房租/水电/差旅/办公）
· Amount（金额，收入类为正，支出类为负）
· Department（部门：技术/销售/市场/行政）
· Description（摘要，一句话说明，如「向 XX 公司采购服务器」）
业务约束：

收入类记录占 30%，支出类占 70%
单条最大金额不超过 50 万
工资支出仅在月末 5 天集中

场景 5：物流追踪表

数据用途：物流系统轨迹追踪 demo
行数：200
列结构：
· TrackingNo（运单号，SF + 12 位数字）
· SenderCity / ReceiverCity（发件 / 收件城市）
· ShipDate（发货日期）
· DeliveredDate（送达日期，正常 1-3 天后，跨区 4-7 天）
· Status（运输中 / 已签收 / 派送失败 / 退回）
· Weight（重量，0.1-30 kg）
· Freight（运费，按重量 + 跨区计算）
业务约束：

80% 已签收，15% 运输中，5% 派送失败或退回
同城 1 天送达，跨省 2-3 天，新疆/西藏 5-7 天

场景 6：用户行为日志（产品分析）

数据用途：产品用户行为分析 demo
行数：2000
列结构：
· UserID（U00001 到 U00500，500 个用户）
· EventTime（事件时间，2026-05-01 00:00 到 2026-05-31 23:59）
· EventName（事件名：register / login / view_product / add_to_cart / purchase / logout）
· Platform（iOS / Android / Web，比例 4:4:2）
· Duration（停留时长秒，5-3600 之间）
业务约束：

register 事件只出现一次（每个用户首次）
10% 的用户完成了 purchase
login 事件最多
周末（5/2、5/3、5/9、5/10 等）事件量是工作日 1.5 倍

这种用户行为表配合数据透视表能直接出留存漏斗，比手敲快 100 倍。

手把手 4 步走

第 1 步：先把列结构想清楚

不要直接发”帮我造 500 行销售数据”。先在草稿纸上写：

• 我要哪些列
• 每列是什么数据类型（日期 / 数字 / 字符串）
• 每列的取值范围 / 枚举值
• 列与列之间有什么约束（比如 TotalAmount = UnitPrice 乘以 Quantity）

列结构越清楚，AI 输出质量越高。

第 2 步：填好 prompt 发给 AI

把上面的万能 prompt 填好。如果你要的行数超过 500，分批生成：先要 500 行，再发”继续给我 500 行，订单号从 SO20260501-501 继续”，最后合并。

第 3 步：CSV 导入 Excel

3 种导入方式：

1. 新建 Excel - 数据 - 自文本/CSV - 粘贴（最稳）
2. 复制 CSV 直接粘到 A1：Excel 会自动按逗号分列（如果没分，选中 A 列 - 数据 - 分列 - 逗号）
3. 存成 .csv 文件后双击打开：Excel 自动识别

注意编码：AI 输出的 CSV 是 UTF-8 编码，Excel 默认按 GBK 打开会乱码。用 Excel 的数据导入向导能选 UTF-8，或者用 CSV/JSON 互转教程 里的方法转码。

第 4 步：检查 + 微调

AI 造的数据 95% 能用，5% 要检查：

• 总行数对不对（有时 AI 偷懒少给）
• 日期范围是不是按要求的
• 业务约束有没有违反（用 COUNTIF / SUMIFS 抽查）

不对的列让 AI 重造，或者直接在 Excel 里用 RANDBETWEEN 补救。

5 个让 AI 造数据更”像真的”的技巧

技巧 1：给 AI 看真实数据样本

把真实表的前 3 行（脱敏后）粘到 prompt 里：“参考这个格式造 500 行类似的”。AI 一眼能学到列结构、数据格式、字段长度。

技巧 2：明确”分布”而不是”范围”

不要说”金额在 100 到 10000 之间随机”——这样造出来是均匀分布，不像真实业务。改成”金额符合二八定律：80% 在 100-1000，20% 在 1000-10000”，AI 会用近似正态/幂律分布。

技巧 3：要求”加噪声”

真实数据有缺失值、有错别字、有格式不一致。让 AI 故意造 3-5% 的脏数据（空白、错别字、格式异常），测出来的报表更靠谱。

技巧 4：用脱敏的方式造”敏感”数据

不要让 AI 造真实手机号、身份证号、银行卡号（涉合规）。让 AI 用占位符（138xxxx1234 / 110101xxxx0101）或者随机 ID（U00001 这种）替代。

技巧 5：用 SHA1 占位测脱敏链路

如果你要测”加密手机号入库”链路，让 AI 直接输出 40 位 SHA1 字符串（如 a3f5d8…）做占位，比让 AI 造真手机号更安全。

一个常见失败案例 + 怎么救

失败场景：发”帮我造 1000 行销售数据”，AI 给了 100 行就停了，且列结构跟你预期不一致。

救援步骤：

1. 少要点：第一次只让 AI 给 50 行，确认列结构和格式对了再扩大
2. 指定列名：在 prompt 里写”第一行表头必须是：OrderID, OrderDate, …”AI 就不会自由发挥
3. 分批要：500 行以上分 2-3 次要，每次明确”从第 X 条编号继续”
4. 明确格式：写”输出纯 CSV，不要 markdown 表格、不要代码块包裹”，否则 AI 喜欢用三个反引号包起来

记住一句话：AI 造数据要的是”明确的列结构 + 明确的约束 + 合理的行数”，三件事说全了才能造出能用的表。

进阶玩法 + 类似场景

进阶玩法 1：让 AI 同时造 2-3 张关联表

做关联报表 demo 时，让 AI 一次造”主表 + 维表”：

• 商品库表（100 行，含商品 ID、名称、单价、品类）
• 销售订单表（1000 行，引用商品 ID）
• 客户表（200 行，引用客户 ID）

这样可以直接用 Excel VLOOKUP AI 串起 3 张表跑透视。

进阶玩法 2：直接生成 JSON 测试数据

不要 CSV 要 JSON 也行。把 prompt 里”输出纯 CSV”改成”输出 JSON 数组”，AI 给一个能直接喂给后端 API 的 mock JSON。需要 CSV 和 JSON 互转的话看 CSV/JSON 互转教程。

进阶玩法 3：用 Apps Script 自动化

如果数据要直接落到 Google Sheets，让 AI 写一段 Apps Script，每周一自动生成新一批 demo 数据。看 Google Sheets Apps Script AI 教程。

类似场景

• AI 写 Excel 公式完整教程
• Excel 去重 AI 实操
• Excel 表头规整 AI
• Excel 拆分单元格 AI 实操
• CSV/JSON 互转：AI 数据格式转换
• Claude prompt 库中文版

常见问题

Q：AI 造的数据能商用吗？ A：商用 demo / 培训 / 内部测试都没问题。不要拿 AI 造的”假数据”当真实数据对外公布——比如发新闻稿、做行业报告，那是数据造假。

Q：能造 1 万行以上吗？ A：单次最多 500-1000 行。要 1 万行，分 20 次让 AI 造，最后用 Excel 合并表 AI 教程 拼起来。或者让 AI 写一段 Python / Apps Script，本地循环生成。

Q：AI 造的姓名会不会撞真人？ A：极小概率撞名（中文姓名同名很常见）。如果担心，让 AI 把姓名改成”用户 A、用户 B、用户 C…”这种纯占位的形式。

Q：CSV 导入 Excel 中文乱码怎么办？ A：Excel 直接双击 .csv 会按 GBK 打开导致乱码。正确做法：新建 Excel - 数据 - 自文本/CSV - 选文件 - 编码选「65001:Unicode (UTF-8)」。

Q：能让 AI 直接造一个 .xlsx 文件吗？ A：纯文本对话的 AI（豆包 / Kimi 网页版）造不了 .xlsx 二进制文件，只能给 CSV。Claude / ChatGPT 的 Code Interpreter 模式能用 pandas + openpyxl 直接生成 .xlsx 给你下载。