有没有可以完全替代并超越excel的表格和数据处理软件?

这确实是一个好问题，而且很多人都在思考这个问题。Excel 确实强大，用得顺手了，再换个工具总觉得有点儿别扭，但我们必须承认，在处理海量数据、复杂计算、自动化以及多人协作等方面，Excel 确实存在一些局限性。

那么，有没有能完全替代并超越 Excel 的软件呢？答案是：没有一款软件能够做到 100% 的“完全替代”所有 Excel 的功能和使用习惯，但有很多软件在特定的领域可以做得比 Excel 更好，甚至在某些方面是 Excel 无法比拟的。 问题的关键在于，你要用 Excel 来做什么，以及你对“超越”的定义是什么。

我们不妨从几个不同的维度来审视这个问题，看看有哪些软件在哪些方面表现出色，能够构成对 Excel 的有力挑战甚至超越：

一、处理超大规模数据集的能力

Excel 在行数上是有上限的（早期版本是 65536 行，现在是 1048576 行，列数也是有上限的）。当你的数据量远超这个限制时，Excel 就会变得非常缓慢，甚至卡死。这时候，你需要的是专业的数据库工具或数据分析平台。

数据库管理系统 (DBMS)：
MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle: 这些是成熟的关系型数据库系统。它们天生就是为了存储和管理大量结构化数据而设计的。你可以用 SQL (Structured Query Language) 来进行复杂的数据筛选、聚合、连接等操作，速度和效率远非 Excel 可比。
超越之处:
存储能力: 可以轻松存储 TB 甚至 PB 级别的数据，Excel 根本无法企及。
查询效率: SQL 经过高度优化，能够快速地从海量数据中提取你需要的信息。
数据完整性与一致性: 数据库有严格的数据类型、约束和事务管理机制，保证数据的准确性和可靠性。
并发访问: 支持多用户同时读写数据，而 Excel 在多人编辑时很容易出错或数据丢失。
局限性 (与 Excel 的对比):
学习曲线: SQL 语言和数据库概念需要专门学习，不如 Excel 直观易上手。
可视化能力: 数据库本身不提供像 Excel 那样的图形化报表和图表制作功能，通常需要结合其他工具。
即时性: 对于日常的简单数据录入、修改、小范围计算，直接操作数据库可能显得过于“重型”。

数据仓库 (Data Warehouse)：如 Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake。它们是为分析海量数据而设计的，通常建立在数据库之上，但专门优化了复杂查询和数据整合。
超越之处: 专为分析优化，处理复杂聚合和跨数据集查询的性能极高。
局限性: 更偏向于数据分析的后端，使用者通常是数据分析师或工程师。

二、数据清洗、转换和准备 (ETL)

Excel 在数据清洗方面非常有限，手动处理重复项、格式错误、缺失值等问题，在大数据量下简直是噩梦。而专业的工具在这方面效率惊人。

Python (配合 Pandas 库)：
Python 是一种强大的编程语言，而 Pandas 库提供了 DataFrame 数据结构，专为数据处理而设计。你可以用 Python 和 Pandas 来读取各种格式的数据（CSV, Excel, JSON, 数据库等），进行数据筛选、排序、分组、合并、转换、缺失值处理、重复值删除等几乎所有你能想到的数据操作。
超越之处:
灵活性与自动化: 一旦写好脚本，可以重复执行，自动化整个数据清洗流程，极大地节省时间和人力。
处理复杂逻辑: 对于人工难以实现的复杂清洗规则，Python 可以轻松实现。
大规模数据处理: Pandas 在设计时考虑了效率，虽然原生不如某些专门的 ETL 工具，但结合其他 Python 库，可以处理非常大的数据集。
与其他工具集成: Python 可以轻松地与数据库、API、机器学习库等集成，构建完整的数据处理流程。
局限性: 需要学习编程语言（Python）和数据处理库（Pandas），上手门槛比 Excel 高。

R 语言 (配合 dplyr, tidyr 等包)：与 Python 类似，R 也是统计分析和数据科学领域的强大工具，其生态系统提供了大量优秀的数据处理包。
超越之处: 在统计分析和可视化方面尤其强大，社区活跃，资源丰富。
局限性: 同样需要学习编程，且其数据结构和语法与 Python 有所不同。

专门的 ETL 工具: 如 Talend, Informatica, Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services)。这些工具通常是图形化界面，通过拖拽组件来构建数据处理流程，适合企业级数据集成。
超越之处: 提供可视化的工作流构建，强大的连接器支持多种数据源和目标，适合复杂的企业级数据集成场景。
局限性: 通常是付费软件，且配置和管理也需要一定的专业知识。

三、数据可视化与报表制作

Excel 的图表功能已经相当不错，但对于高度定制化、交互式、复杂的数据可视化，它就显得力不从心了。

Tableau, Power BI, Qlik Sense: 这些是商业智能（BI）工具，它们的核心功能就是连接各种数据源，进行数据探索、可视化和报表制作。
超越之处:
强大的交互性: 可以创建高度交互式的仪表盘，用户可以通过筛选、钻取等操作深入探索数据。
精美的可视化效果: 提供比 Excel 更丰富、更美观的图表类型和定制选项。
数据连接性: 可以轻松连接到几乎所有类型的数据源，包括数据库、云服务、Excel 文件等。
数据建模与分析: 具备一定的数据建模能力，可以创建度量值、计算列，进行更深入的分析。
共享与协作: 方便地将报表和仪表盘分享给团队，实现数据驱动的决策。
局限性:
学习曲线: 虽然比编程语言易学，但要做出复杂的 BI 报表也需要学习其特有的逻辑和功能。
成本: 尤其是 Tableau 和 Power BI 的高级功能，通常是付费的。
数据准备: 虽然这些工具都有一定的数据准备能力，但面对极其脏乱的数据，可能还是需要结合 Python/R 等工具先进行预处理。

Python (配合 Matplotlib, Seaborn, Plotly) 或 R (配合 ggplot2)：这些编程语言提供了极其强大且灵活的可视化库。
超越之处:
无限的定制性: 你可以控制图表的每一个细节，创造出任何你想要的效果。
可编程性: 可以将可视化融入到更复杂的分析流程中，实现自动化报告生成。
交互式可视化: Plotly 和 Bokeh 等库可以创建网页版的交互式图表。
局限性: 需要编程技能。

四、自动化与脚本

Excel 的宏 (VBA) 已经可以实现很多自动化任务，但它在处理复杂逻辑、外部系统集成以及大规模自动化方面有局限性。

Python: Python 本身就是一种脚本语言，可以用来自动化几乎任何任务，包括：
自动发送邮件、处理文件、调用 API、控制其他应用程序、进行网络爬虫等等。
结合上面提到的 Pandas 和可视化库，你可以构建一个完全自动化的数据处理、分析和报告流程。
超越之处: 强大的通用性，无与伦比的灵活性，以及与各种系统和服务的集成能力。
局限性: 需要编程。

Google Apps Script: 如果你的数据主要在 Google Sheets 中，那么 Google Apps Script (基于 JavaScript) 是一个非常强大的自动化工具，可以用来扩展 Google Sheets 的功能，自动化表格操作、与 Google Drive、Gmail 等服务集成。
超越之处: 与 Google 生态系统无缝集成，易于部署和分享。
局限性: 功能受限于 Google Workspace，不如 Python 通用。

五、多人协作与版本控制

Excel 的多人在线协作功能虽然在改进，但相比专业的云端协作平台，仍有差距。

Google Sheets:
超越之处: 实时多人协作，清晰的版本历史记录，无需安装软件，浏览器即可访问。非常适合轻量级的协作和数据共享。
局限性: 在处理非常大的数据集或进行复杂的计算时，性能会下降，也存在一些高级功能不如桌面版 Excel。

Microsoft 365 (OneDrive/SharePoint)：提供在线版的 Excel，具备实时协作和版本历史记录。
超越之处: 能够利用到桌面版 Excel 的大部分强大功能，同时实现多人在线编辑和版本控制。
局限性: 对网络连接要求较高，某些非常特殊的插件或宏可能不支持。

版本控制系统 (如 Git)：对于代码和复杂数据处理流程，使用 Git 进行版本控制是必不可少的。虽然不直接替代 Excel 的“表格”属性，但它提供了“超越”Excel 的数据管理和协作方式。

总结一下：

没有银弹，只有最适合你的工具。

如果你还在处理几十万行以内的数据，进行常规的计算、图表制作和简单的自动化： Excel 仍然是效率最高、最方便的选择。它的学习成本最低，通用性最强。
如果你需要处理数百万甚至上亿行的数据，并且进行复杂的数据清洗和转换： Python (Pandas) 或 R 是更好的选择。
如果你需要从多个数据源整合数据，进行深入的商业分析和制作交互式仪表盘： Tableau, Power BI, Qlik Sense 是你的目标。
如果你需要强大的自动化能力，并且要与其他系统集成： Python 是你的首选。
如果你需要多人实时协作，并且数据量适中： Google Sheets 或 Microsoft 365 在线版 Excel 是不错的选择。

很多时候，最佳的实践是组合使用这些工具。例如，你可以用 Python 预处理好数据，然后导入到 Power BI 进行可视化，或者将 Python 脚本与 Excel 结合使用，用 Excel 进行最终的微调和手动录入。

“超越 Excel”并不意味着完全抛弃它，而是要根据你的具体需求，选择在特定方面更强大的工具来解决问题，让你的工作效率和数据处理能力得到质的飞跃。所以，与其寻找一个“完全替代者”，不如思考：“对于我目前面临的数据处理难题，哪种工具是最有效的解决方案？”

网友意见

完全替代并超越Excel？不会了吧，Excel基本上已经成为表格的代名词了，这个行业基本上都以Excel作为标准化产品。就像一款游戏，设定了最高等级是80级，你问能不能升到85级？

可以。你换个玩法。

表格这块超越Excel是没大多希望了，但是在数据处理，做得比Excel强还是一件很轻松的事。

比如可视化的数据库。

那什么是可视化数据库？

数据库，科学的解释是“用来组织、存储和管理数据的仓库”，那”可视化数据库“，顾名思义，是将收集好的数据通过简单的操作转换成多种图形、看板等，以一种更简洁直观的方式展现和呈现数据信息。

例如：

我在一个单元格里轻松上传视频或图片，不用再调整大小了

简单变换视图，将数据用卡片形式展示，就能实现数据的可视化

拖动一下就完成复杂分类

不同表格的数据是相互连通的，我在一个地方改动，与之关联的其他表格内容也同步变化。

听起来是不是挺酷的？

Excel 作为上个世纪的产物，虽然一直在更新，但是没有根本解决多媒体数据管理的问题。

随着自媒体的发展，多媒体内容的使用开始日常化，我们工作及生活中经常需要管理大量的图片、文档、音频、视频，还有emoji。

Excel无法满足多种数据形式的处理与管理。

这是Excel最明显的不足。

不那么明显的不足，就是「协作」。

很多人已经习惯了单机版的Excel表格传来传去，像这种

这种

这样说起来好像没什么不对，大家都是这么工作的。

但是随着大量传来传去的Excel表让你的微信逐渐庞大，占用了不少手机内存。

虽然MS Office一直在迭代更新，Google也推出了Google Drive适合办公协作、数据处理的工具，我们能用上的类似金山文档、腾讯文档等等，也都是在Excel的基础上加入了在线协作的功能，本质没有变化。

这些充其量算是Excel和下一代数据管理之间的折中版本，不能作为「革新者」。真正的「革新者」应该是数据库的可视化和个人化。

举个例子，Excel有个大哥叫Access，能做很多事情，比如采集、存储海量数据等，大哥人脉还广，随便就能实现数据的可视化，比小弟Excel强多了。

但是语言交流困难，群众基础比Excel差了好几个OneNote。

人气不高，应用不广，久而久之也成了MS爸爸心目中的「老大难」。

跑题了，说回在线表格和Access这类的数据库(SQL就不说了，门槛更高），都有着明显的缺陷，要说全面超越Excel，真的很难认可。

那么有没有个人可以无门槛使用的数据库呢？不懂Excel的小白也能3分钟上手？

也有。

比如，长得不那么像数据库的Notion，实现了灵活视图的多样化

长得像人们心目中「数据库」形象的OBSIDIAN

也有些长得像Excel的Airtable

还有最近很受关注的vika维格表

上手难度不一，得根据个人喜好来，有人喜欢按照文档形式的，能够自由使用block对数据与内容管理，对网络（不是特别稳定，有时候需要特殊那啥）与界面语言不太在意的，就推荐notion

要是喜欢网状结构，更快理解数据/文档之间的关系的，就推荐OBSIDIAN

如果想要稳定且长久使用的，就推荐Airtable这类，拥有丰富模板，适配多个场景，功能强大。

但你想要网络稳定，想先入门简单易用的可视化数据库试试，就推荐使用免费的vika维格表。功能上和Airtable没什么区别，还多了数据的跨表引用，类似文件夹的展现结构也更加符合国内用户的使用习惯。

使用界面上和Excel差不多，都是行与列的使用方式。

在数据存储上，支持几十种数据类型。这里还有一个好处，当数据类型选择了「数字」类型时，就会固定为数字，不会像Excel一样随便有变成ERRO或日期的可能性，让数字更加可信。

对多媒体数据的存储很像网盘式的，上传、复制、粘贴就行。

还有几个对数据处理比较好的点：

• 在分组时就完成了一次统计。
• 一键变换为多个视图，数据展现起来更加好看
• 而且每张表之间是相互关联的，不用重复的增删改查。

比如，在A表「格兰芬多」中，输入了「哈利波特」学员的全部信息。

那么在「一年级优秀学员」的表格中，就可以引用「哈利波特」的学员信息。

是不是像「魔法」一样方便？

值得一提的是，第一款可视化电子表格（visicalc）在诞生时，也有人惊呼它是一款「魔术纸」。

而随着生产力工具的更新，Excel这位统治一时的「大魔王」也渐渐老去。

还在用Excel的你，要不考虑考虑上手新诞生的这些可视化数据库？

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