Excel 到底有多厉害？
为了让你更深刻地理解 Excel 的强大，我将从以下几个维度进行详细阐述：
1. 数据录入与管理：海量数据的基石
Excel 最基础但也是最核心的功能是数据的录入和管理。
结构化数据存储： Excel 以表格的形式组织数据，行和列的结构清晰明了，使得大量数据可以被有序地存储和查找。
灵活的数据类型： 支持文本、数字、日期、时间、货币、百分比等多种数据类型，并能进行相应的格式设置，保证数据的准确性。
数据验证： 可以设置数据有效性规则，例如限定单元格只能输入特定范围的数字、特定列表中的选项、或者符合特定格式的文本，极大地提高了数据输入的准确性和一致性，避免了后续数据清洗的麻烦。
排序与筛选： 强大的排序（升序、降序、自定义排序）和筛选（条件筛选、文本筛选、数字筛选、日期筛选）功能，能够快速地从大量数据中找到你需要的信息，并进行初步的分类整理。
2. 公式与函数：数学运算和逻辑判断的王者
这是 Excel 最令人称道的部分，也是其核心的计算能力所在。
海量的内置函数： Excel 提供了数百个内置函数，涵盖了数学、统计、逻辑、文本、日期和时间、查找与引用、财务、工程、数据库、信息等几乎所有你能想到的计算场景。
基础数学函数： `SUM`, `AVERAGE`, `MAX`, `MIN`, `COUNT`, `COUNTA` 等，是进行基本统计分析的基础。
逻辑函数： `IF`, `AND`, `OR`, `NOT`, `IFERROR` 等，可以根据不同的条件进行判断和分支处理，实现复杂的逻辑判断。
查找与引用函数： `VLOOKUP`, `HLOOKUP`, `INDEX`, `MATCH`, `OFFSET`, `INDIRECT` 等，是进行数据关联和查询的利器，尤其在大型数据集中，它们能够显著提高效率。
文本函数： `LEFT`, `RIGHT`, `MID`, `CONCATENATE` (或 `&`), `LEN`, `FIND`, `SEARCH`, `SUBSTITUTE`, `TRIM` 等，用于处理和操纵文本字符串，例如提取、合并、替换等。
日期与时间函数： `TODAY`, `NOW`, `DATE`, `YEAR`, `MONTH`, `DAY`, `WEEKDAY`, `DATEDIF` 等，方便进行与时间相关的计算和分析。
统计函数： `SUMIF`, `SUMIFS`, `AVERAGEIF`, `AVERAGEIFS`, `COUNTIF`, `COUNTIFS`, `RANK`, `CORREL`, `STDEV`, `VAR` 等，能够进行条件统计和更深入的统计分析。
财务函数： `PV`, `FV`, `NPV`, `IRR`, `PMT` 等，广泛应用于财务分析和建模。
公式的嵌套和组合： Excel 的强大之处在于可以将这些函数进行嵌套和组合，形成极其复杂的计算逻辑，解决各种千变万化的业务问题。例如，使用 `IF` 函数嵌套 `AND` 和 `OR` 来判断多个条件是否满足；使用 `INDEX` 和 `MATCH` 组合来替代 `VLOOKUP`，实现更灵活的查找。
数组公式： 允许在单个公式中处理多个值，实现批量计算，无需逐行复制公式，大大提高效率和可读性。
3. 数据分析与处理：洞察数据背后的秘密
Excel 提供了多种强大的工具来分析和处理数据。
条件格式： 允许根据单元格的值自动更改其格式（例如填充颜色、字体颜色、图标集、数据条等），能够快速地识别数据中的模式、趋势和异常值，直观地呈现数据特点。
数据透视表 (PivotTable)： 这是 Excel 最强大的数据分析工具之一。它能够将大量数据进行聚合、分组、统计和交叉分析，生成动态的报表，用户可以通过拖拽字段来快速地改变报表的维度和汇总方式，实现对数据的多角度探索。无论是销售分析、财务报表还是用户行为分析，数据透视表都能发挥巨大作用。
数据透视图 (PivotChart)： 与数据透视表联动，可以直接将透视表的结果可视化为各种图表，方便进行更直观的分析和展示。
模拟运算（WhatIf Analysis）：
单变量求解： 找到使公式结果等于目标值的某个输入值。
模拟运算表 (Data Table)： 可以生成一个表格，展示当一个或两个变量发生变化时，公式结果的变化情况。
方案 (Scenarios)： 可以保存和切换不同的参数组合，用于比较不同情境下的结果。
规划求解 (Solver)： （需要加载项）这是一个更高级的优化工具，可以帮助找到满足特定约束条件下的最优解，常用于生产计划、资源分配等问题。
高级筛选： 除了基本筛选，高级筛选允许用户使用更复杂的条件来提取或复制数据。
4. 数据可视化：让数据“说话”
Excel 提供了丰富的图表类型来将数据转化为直观的视觉呈现。
多种图表类型： 包括柱形图、折线图、饼图、条形图、散点图、面积图、雷达图、曲面图、股票图、气泡图、组合图等。
图表定制化： 用户可以自由定制图表的各个方面，包括图表标题、坐标轴标签、数据系列颜色、线条样式、数据标签、图例等，使其更符合分析需求和展示要求。
动态图表： 结合数据透视表或使用一些高级技巧（如 `OFFSET` 函数和表单控件），可以创建交互式的动态图表，用户可以通过下拉列表或滑块来切换显示的数据，增强了数据的互动性和理解性。
5. 自动化与高级功能：提升效率的利器
对于重复性工作和复杂流程，Excel 提供了强大的自动化能力。
宏 (Macro) 与 VBA (Visual Basic for Applications)： 这是 Excel 真正“强大”的开始。VBA 是一种编程语言，允许用户录制宏来自动化重复性任务，或者编写自定义脚本来实现更复杂的功能，例如：
批量导入导出数据
自动生成报告
执行复杂的计算和数据处理流程
创建自定义函数
与 Word、Outlook 等其他 Office 应用程序进行交互
开发自定义的用户界面（UserForms）
Power Query (获取与转换数据)： (在较新版本的 Excel 中内置，也可作为插件安装) Power Query 是一个极其强大的数据连接和数据转换工具。它允许用户连接到各种数据源（Excel 文件、CSV、数据库、网页、SharePoint 等），然后使用直观的界面进行数据清洗、转换、合并和重塑，并将这些步骤记录下来，实现自动化更新。这极大地简化了数据准备过程，减少了手动错误。
Power Pivot： (需要加载项) Power Pivot 允许用户在 Excel 中创建更强大的数据模型，处理比传统 Excel 表格更大的数据集，并能创建数据模型之间的关系（关联表），从而进行更复杂的分析，例如创建 DAX (Data Analysis Expressions) 公式，这是一种类似于 Excel 公式但更强大的数据建模语言。
表单控件 (Form Controls) 和 ActiveX 控件： 可以将按钮、复旦框、下拉列表等控件添加到工作表中，与宏和 VBA 结合，创建交互式的工作簿和用户界面，使得非技术用户也能轻松操作复杂的功能。
加载项 (AddIns)： Excel 支持各种第三方加载项，可以扩展其功能，例如用于统计分析的 "数据分析工具" (Analysis ToolPak) 加载项，以及前面提到的 Solver 等。
6. 跨领域应用：无处不在的强大
Excel 的强大之处还在于其广泛的应用范围，几乎覆盖了所有行业和领域：
财务分析与会计： 预算编制、成本核算、财务报表、投资回报分析。
销售与市场： 销售预测、客户关系管理 (CRM) 简易版、市场活动分析。
人力资源： 工资计算、员工数据管理、绩效评估。
项目管理： 项目计划、进度跟踪、资源分配。
运营与生产： 库存管理、生产计划、质量控制。
科研与教育： 数据采集、统计分析、实验结果展示。
个人理财： 预算管理、投资组合跟踪。
数据科学入门： 作为数据处理和探索的起点。
总结 Excel 的厉害之处：
1. 强大的计算能力： 数百个内置函数，支持复杂逻辑和嵌套，可以解决几乎所有常见的计算问题。
2. 灵活的数据处理： 高效的数据录入、验证、排序、筛选，以及数据透视表等分析工具。
3. 直观的数据可视化： 丰富的图表类型和灵活的定制选项，让数据一目了然。
4. 卓越的自动化能力： VBA 和宏可以自动化重复性任务，节省大量时间。
5. 强大的数据连接与转换能力： Power Query 能够轻松处理来自各种源的数据。
6. 广泛的应用场景： 适用于各种行业和个人需求。
7. 易学易用性（相对而言）： 相对于专业的编程语言或数据库，Excel 的入门门槛相对较低，学习曲线也更加平缓，使得更多非技术人员也能利用其强大功能。然而，要真正精通 Excel，特别是 VBA 和高级分析，也需要投入大量的学习和实践。
正是因为 Excel 具备了以上这些特质，它才成为了全球范围内最受欢迎和最广泛使用的数据处理和分析工具之一。它是一种强大的生产力工具，能够极大地提升工作效率，帮助人们从数据中提取价值，做出更明智的决策。
网友意见
泻药~
楼上说得都对！
但最近Excel又厉害了那么一丢丢（羞涩捂脸~）
前天，也就是12月13号，微软在旧金山的“Everyday AI”发布会上发布了Excel新的预览版, 该版本引入了Insights in Excel功能，只需要用Excel打开电子表格并点击Insights按钮，机器就能够在短时间内自动分析表格数据、捕捉数据之间的关联、挖掘数据中蕴含的洞见、并推荐简洁明了的图文分析结果。该功能背后的核心技术来自于微软亚洲研究院软件分析组。而这也是继PowerPoint Designer功能之后，微软再次将人工智能应用到Office软件中。这一技术的幕后研发团队是我们微软亚洲研究院的软件分析团队。
以后我们就能“一键变懒”啦！惊喜不惊喜？意外不意外？
接下来就仔细和大家唠唠这到底是个咋回事！
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Insights in Excel：自动发现数据中的洞见
现有的Excel已经具有强大的功能，可以帮助用户进行数据加工、计算和基本的统计分析，从而把原始数据制作成面向用户友好的、有利于高效信息展示的电子表格。然而制作成电子表格并不是数据处理和分析的全部，甚至只是一个开始。
试想在一个典型的Excel文档中，电子表格可以包含很多行或很多列（数据维度），不同维度之间可以包含不同类型、不同语义的数据，表面上看只是密密麻麻纵横交错的时间、文本和数字，而大量潜在的洞见恰恰隐藏在众多维度的数据及其子集所组合成的巨大的信息空间里。比如在一份包含了主要汽车品牌近几年销售详情的电子表格中，某个品牌的某种车型在某地区的销售趋势与其他品牌同车型在相同地区的销售趋势有很大差异，这就是一种深藏在数据当中的洞见。
在电子表格的制作、编辑或浏览的交互式过程当中，及时地发现这种有价值的洞见，并以简洁明了的图文形式插入到当前电子表格中并保存或分享出去，是对Excel工具以及数据智能化的一种革命性提升。这就是Insights in Excel的核心理念和功能。
智能分析背后的挑战与技术突破
然而，洞见的隐藏性以及其分布在巨大信息空间中的稀疏性，决定了发现这些洞见是人类用户手动分析所不能及的；即便依靠机器强大的运算能力，想在交互式数据处理的短时间内挖掘出大量有用的洞见，也要依赖高度智能化的算法并结合数据分析的大量领域知识。
同时，电子表格具有其领域独有的数据特点。直观地讲，用户在设计和制作电子表格的时候，通常会以方便人类阅读和理解为准则，比如采用交叉或排比化的表格布局以方便数据定位和比较、插入空白行或列以方便视觉上的整齐和对照、将大的表格拆分成若干小表格以方便分别审阅、在表格周围添加标题或注脚以做进一步说明等等。但是，这些面向人类用户友好的特点对于机器来说反而是很不友好的，甚至每一个都能成为巨大的挑战。因为对于机器来讲，统一的数据格式和规范才最有利于自动化批量处理，而电子表格数据通常不满足这样的要求，于是就需要智能化的算法帮助机器从各式各样的电子表格中准确高效地提取和转化出数据，以进行后续的自动化洞见分析。
这项智能化功能背后的诸多挑战可以归结为如下两大技术模块去解决：Spreadsheet Intelligence（智能化表格认知）和Auto Insights（自动化洞见分析）。
Spreadsheet Intelligence包括表格检测（表格在哪里？除去标题和注脚，表格边界从哪里到哪里？）、结构识别（表格内部是什么布局？哪部分是表头？哪部分是数据？哪些数据属于同一维度？等等）、元数据识别（每个维度各是什么数据类型？有没有时间序列？聚集函数应该选求和还是取平均？等等）。在研发阶段，研究团队基于大规模训练样本，尝试了多种机器学习和深度学习模型，并有效地将机器学习模型与高效率的启发式规则结合起来，将最实用的技术转化到产品中去。经过了Spreadsheet Intelligence技术处理之后，电子表格的数据就可以被转化为类似于数据库中的规范化数据以能被机器正确地解读，再传送给后续的Auto Insights技术进行自动化洞见分析。
Auto Insights包括以下四个核心问题：
1、洞见（Insight）的泛化定义及形式化阐述；
2、跨类型可比较的、且可推广到尚未支持的新类型上的洞见打分模型；
3、高度优化的洞见搜索框架；
4、洞见结果的有机组织和去冗余。
通过数据中提供的量化指标刻画的一个或多个具备语义含义的数据子集，如果它们的指标在平凡的假设下具有显著的统计特性，那么这就构成了一个洞见。比如一个垄断的市场在市场份额服从幂律分布的假设下可以是显著的，再比如一个具有明显周期性的销售额曲线在无周期信号的假设下可以是显著的，等等，这些都是洞见的例子。那么人们自然会想，一个垄断市场洞见和一个周期性销售洞见，哪个应该打更高的分数来表示更有价值呢？
对背后打分模型的一种近似但直观的解读包含以下两个主要因素：影响力（Impact）和显著性（Significance）。一个洞见的影响力可以直观地近似理解为其数据主体在整个数据集中占有的分量，而显著性用来刻画其数据主体的量化指标偏离平凡情况的程度。由于这两个因素都是归一化的且具备单调性，因此融合了这两个因素的打分模型可以对不同类型的洞见进行公平的打分比较，而且可以推广到尚未支持的更多的洞见类型。Auto Insights的相关工作已经在今年5月份发表在数据库领域顶级会议SIGMOD 2017的论文集里，下图就摘选自该论文《Extracting Top-K Insights from Multi-dimensional Data 》中阐述显著性的部分。
论文链接：http://dl.acm.org/authorize?N37708
Insights in Excel的诞生离不开微软亚洲研究院软件分析组和Excel产品部门的共同努力。在此之前，软件分析组就曾和微软Power BI产品团队合力将Auto Insights研究成果转化成了Power BI 的一系列“快速洞察”（Quick Insights）功能。从今年3月份起，软件分析组的研究团队针对电子表格数据的特点，对Spreadsheet Intelligence进行技术攻关，仅用了短短九个月的时间，就让Excel迈出了数据分析智能化的第一步。相信在未来，软件分析组与产品团队的携手并进，将为大家提供最高效的分析工具，让数据分析变得更直观、快速，互动性和洞察性更强。
本次Excel预览版将于本月向Office预览体验成员推送。
我们也希望在不久的将来，加入人工智能技术的Office软件可以为大家提供更有效的帮助，减轻大家的工作负担，共享轻松、高效的生活。
最后附一张全家福 (●'◡'●)
大神们都萌萌哒~~~
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以上回答摘选自微软研究院AI头条AI赋能版Excel： 庞大数据，一键分析
感谢大家的阅读。
本账号为微软亚洲研究院的官方知乎账号。本账号立足于计算机领域，特别是人工智能相关的前沿研究，旨在为人工智能的相关研究提供范例，从专业的角度促进公众对人工智能的理解，并为研究人员提供讨论和参与的开放平台，从而共建计算机领域的未来。
微软亚洲研究院的每一位专家都是我们的智囊团，你在这个账号可以阅读到来自计算机科学领域各个不同方向的专家们的见解。请大家不要吝惜手里的“邀请”，让我们在分享中共同进步。
也欢迎大家关注我们的微博和微信 (ID:MSRAsia) 账号，了解更多我们的研究。
以前的Excel叫厉害，现在结合Power BI 系列插件那叫一个无敌，就横扫千万行数据这一条就足以让很多人重拾希望。
有兴趣的同学，可以看看我整理的近两年国内的一些介绍的帖子，请叫我雷锋
内容来自：
首先为什么要学习自助式BI，我们看看高飞老师在PowerBI极客中给出大家的答案：
前言：PowerBI简单介绍：
Power BI 是基于云的商业数据分析和共享工具，它能将复杂的数据转化成最简洁的视图。通过它，你可以快速创建丰富的可视化交互式报告，即使在外也能用手机端 APP 随时查看。甚至检测公司各项业务的运行状况，只需它仪表板的一个界面就够了。一切，就是这么简单、快捷和灵活。
不管你是哪种行业，什么职能，何种角色，只要在使用数据，Power BI 总能为你提供帮助。
《PowerBI相关组件下载安装（附操作截图）：-雷公子个人博客》
在开始之前我们说说学习PowerBI包括的三个核心内容吧，当然这三个核心内容在Excel中都有对应的商务智能插件，他们分别是：PowerQuery,PowerPivot,以及可视化。
我们先扒一扒第一部分吧：
第一章节：PowerQuery篇
如果你还不清楚PowerQuery是什么，能干什么，强烈建议您读下由Excel120博主宗萌老师整理的文章：
《什么是Power Query – 简单得不像超级查询实力派》
关于介绍的文章，我们也可以参考如下文章：
《Microsoft Power Query for Excel 简介》
PowerQuery最新功能GET
《Power Query新特性：你给答案，我来计算 - 知乎专栏》
相信读完这篇文章后，你肯定会对powerquery有一个比较全面的了解及认识，那么powerquery到底能做什么呢，这里再给大家一些实例：
《用PowerQuery动态汇总文件夹下的多个Excel文件（支持动态增删自动更新）-雷公子个人博客》
《PQ：一个快速创建整数序列及字符序列的方法 | Excel120》
《(视频)URL分析之参数批量快速提取之Url.Parts函数 - 知乎专栏》
《PowerQuery语言M函数中文翻译文档面世 - 知乎专栏》
PowerQuery技巧类文章：
《同一Excel文档中多个智能表格如何批量添加到PowerQuery - 知乎专栏》
《PowerQuery实现动态查询（与文件的路径无关） | Excel120》
《PowerQuery技巧篇--词根串联（生成笛卡尔积数列） - 知乎专栏》
PowerQuery进阶的一些知识：
《PowerQuery分表函数简单应用Table.Partition(分表) - 知乎专栏》
《PowerQuery作为ETL系统 - 自助装载大数据（>100W）最佳实践》
第二章节：PowerPivot数据建模分析篇
学习PowerPivot离不开DAX函数的学习，在学习PowerPivot之前，我们先看看高飞在公众号《PowerBI极客》里对DAX的介绍：
DAX函数中重中之重的一个函数就是CALCULATE函数，我们先整理几篇CALCULATE函数的介绍大家了解下：
《Power Pivot聚合函数与Calculate函数详解 - 知乎专栏》
《PowerBI，PowerPivot中筛选函数CALCULATE的介绍 - 知乎专栏》
DAX其他函数介绍
《PowerBI学习 第二阶段函数 Divide/If/Switch/Related/Lookupvalue - 知乎专栏》
《PowerPivot中的文本函数 - FORMAT函数(附其他日期函数)》
DAX函数高级用法
《高级DAX：USERELATIONSHIP | Excel120》
《Power Pivot 中如何执行 lookup+find操作（数据分析操作篇）》
第三章节：数据可视化展现篇
《亮瞎双眼的Power BI自定义可视化图表 - 知乎专栏》
《当Power BI遇上欧洲杯-案例-北京敏捷艾科数据技术有限公司-Power BI|Power Pivot|PowerPivot工坊》
《运营分析仪表板-案例-北京敏捷艾科数据技术有限公司-Power BI|Power Pivot|PowerPivot工坊》
《当Power BI遇上恐怖主义-案例-北京敏捷艾科数据技术有限公司-Power BI|Power Pivot|PowerPivot工坊》
第四章节：PowerBI+行业篇
《案例-北京敏捷艾科数据技术有限公司-Power BI|Power Pivot|PowerPivot工坊》
第五章节：其他资源分享篇
1、PowerBI国内学习网站：
Excel120.com（宗萌老师个人博客）
pbihome.net（国内唯一PowerBI交流论坛，论坛刚起步，内容较少，但是相关这方面相关大咖均已入驻，大家学习过程中遇到什么问题都可以发帖交流）
2、PowerBI国外学习网站：
PowerPivotPro - Transforming your Business with Power Pivot and Power BI
Power Query Archives – The BIccountant
3、PowerBI公众号推荐：
《Powerpivot工坊》
《PowerBI极客》
《PowerBI大师》
《Excel120》
4、PowerBI学习线路图推荐：《PBI系列学习框架地图 | Excel120》
如果你想下载阅读这些电子书可以直达我们PowerBIhome论坛下载《点击直达电子书下载》
5、国内课程推荐：
1）、PowerPivot工坊 文超老师系列课程
2）、刘凯老师系列课程
3）、张文洲老师网易云课堂系列课程
4）、搜索引擎营销行业可以了解我个人课程，其他行业忽略（《Excel数据分析必备技能》覆盖初/中/高级 | 艾奇学院）
6、PowerBI Excel交流群：
M与DAX的恩怨纠葛 545814382（偏PowerQuery交流）
Excel120B群 125836108
微软Power BI技术交流群2 553499910
雷友会-Excel_PowerBI交流 198086726（专注PowerBI及系列插件交流）
最新更新，欢迎大家访问Powerbi.cc，关注知乎专栏【Power BI】
注：以上所有文章版权均归原作者所有，如因版权问题，可联系删除。
入门书籍推荐：
DAX圣经
Excel可是职场中的利器，哪儿哪儿都少不了它，至于你能发挥Excel几成功力，那就得看你的修炼程度了，以我的经验来看，学好Excel并不难，难的是你有没有那个决心。
我大四实习的时候，对Excel的应用只知道一点皮毛，没少因为技术不好挨骂加班，后来我痛下决心报班学习了一段时间，大四毕业找工作的时候，比同批次同学多了不少竞争力。
其实我大学期间断断续续学过好几次Excel，但是都没有坚持下来，最重要的原因就是觉得学习太枯燥了，为了避免重蹈覆辙，我报班前听了不少试听课，之所以选择这个Excel，是因为它有别于普通视频课。
这个课是交互式的，不是视频、不是书籍，像玩儿游戏一样，一步步带着你学习，学完一课还有闯关练习，像数据透视、函数、动态看板这些知识点，学起来也并不枯燥，现在这个课程，只需半瓶怡宝的钱，1元就能领取，课程链接我放下面了，感兴趣的同学直接点击，按步骤领取即可↓↓↓
下面我要给大家分享的，是我在课程中学到的一些干货知识，觉得有用的就赶紧收藏起来，不然刷着刷着就找不到了。
一、数据汇总，学会这一个函数就够了
如果问到数据汇总你会怎么做？相信大多数人都会说“复制粘贴“，如果有1000个表格，你要复制粘贴到猴年马月？今天跟大家分享一个函数，轻松搞定数据汇总。
1、Excel.Workbook
作用：返回工作薄的内容，他获取的结果是一个表格
语法：= Excel.Workbook(workbook，useheaders，delaytypes)
2、汇总一个Excel中的所有sheet
①导入数据
首先我们新建一个Excel，点击【数据】→【获取数据】→【来自文件】→【从工作薄】，在跳出的对话框中找到需要汇总的工作薄，点击导入，当看到导航器的界面后，点击Excel名称，随后直接点击转换数据，这样就能进入power query的编辑界面。
②汇总数据
进入界面后，可以在编辑栏中看到Excel.Workbook这个函数，它的第二参数是null，随后点击下方的几个table，会发现其表头是column1到column9，此时可以将Excel.Workbook的第二参数更改为true，将每个表格的第一行作为标题，再次点击每个table就有标题了。
随后保留mane和date这两列数据，其余都删掉，点击date字段上的左右箭头深化数据，至此所有数据就汇总在一起了，最后只需将数据加载到Excel。
3、汇总多个Excel文件
①加载数据
想要汇总多个Excel文件，需要将文件都放在一个文件夹中，再新建一个Excel，然后点击【数据】功能组→找到【获取数据】→【来自文件】→【从文件夹】，找到对应的文件夹后点击确定，看到导航器的界面后直接点击【转换数据】进入powerquery编辑界面。
②删除无用列
进入后仅仅保留Content与Name这两列数据，将其余数据全部删除，点击Content这一列中的Binary，就能在左下角看到一个Excel文件，我们需要汇总的数据就在这里。
③添加自定义列
我们添加一个自定义列，利用Excel.Workbook来获取Binary中的所有数据
首先点击【添加列】选择【自定义列】，在里面输入公式=Excel.Workbook([Content],true)，然后点击确定，随后点击自定义右边的左右箭头深化数据，在这里仅仅选择name（工作表名）和date（数据）这两项，然后点击确定即可。
④汇总数据
删除Content这一列，只需要在date这个字段中点击左右箭头深化数据，在主页中选择关闭并上载至，将数据加载到excel即可。
以我多次学excel的经验来讲，除了excel知识点本身，学习途径和上课方法也是很重要的，看书学的时候我觉得枯燥无味，看视频学的时候需要暂停再去操作，两者都很影响学习的兴趣。
直到我上了这个交互式课程，它的讲解形式类似微信聊天，一步步跟着操作，有互动有趣味性的同时，实操练手也方便，我的进步也是飞快，想试试的同学赶紧点击下方链接，只1元即可领取↓↓
二、如何找到被隐藏的函数DATEDIF？
DATEDIF是一个Excel的隐藏函数，我们在函数向导中是无法找到它的，想在Excel中调用这个函数，需要输入=datedif(参数
那么，DATEDIF函数有哪些作用以及参数呢？和我一起来看看叭
作用：用于计算两个日期之间的年月日间隔数
"Y" ：计算时间差值的年数。
"M" ：计算时间差值中的月数。
"D" ：计算时间差值中的天数。
"MD" ：起始日期与结束日期的同月间隔天数。忽略日期中的月份和年份。
"YD": 起始日期与结束日期的同年间隔天数。忽略日期中的年份。
"YM" :起始日期与结束日期的间隔月数，忽略日期中年份
举个例子，大家就明白了↓
上图中：
第一参数为：1987/3/8
第二参数为：2018/4/8
当第三参数为Y时，函数会计算两个日期年份的差值
当第三参数为M时，函数会计算两个日期月份的差值
当第三参数为D时，函数会计算两个日期天数的差值
当第三参数为MD时，可以看到在这里结果为0，所以函数仅仅会计算两个日期天数的差值不考虑月份与年份
当第三参数为YD时，在这里他的结果是31，所以函数会不考虑年份，根据月份计算两个日期天数的差值
当第三参数为YM时，在这里他的结果为1，函数会不考虑年份，计算两个日期月份的差值
三、三个设置，让你的Excel加倍好用
下面跟大家分享4个excel设置技巧，在适合的场景中使用，能够在一定程度上提高我们的工作效率，设置非常简单，可以跟我来一起操作下。
1、自动保存
相信大家在工作中都遇到过电脑死机、停电等突发情况，电脑开机后发现excel并没有保存，做的内容都白费了，这感觉别提多酸爽了。
其实excel已经帮我们自动保存了副本文件，我们只需要点击文件—点击选项，保存跳出的excel选项窗口—复制自动恢复文件位置里面的路径，关闭后点击文件—点击信息找到管理工作薄—选择恢复未保存的工作薄—将复制的路径粘贴进文件名—点击回车，根据时间或文件名查找未保存的工作薄—双击回车即可打开。
2、隐藏0值
当表格中的0值非常多时，表格看起来会十分杂乱，最好的方法就是将其隐藏。
首先点击文件—点击选项—在excel选项中找到高级—找到在具有0值的单元格中显示零值—将前面的对勾去掉—点击确定即可。
3、自动录入小数点
通过设置可以实现自动输入小数点的效果，它的局限性在于，输入小数位数必须一致。
如图：输入的数据都是3位小数
我们只需要点击文件—点击选项找到高级—勾选自动插入小数点—将小数位数设置为3，输入数据就会自动插入三位小数。
学好Excel，提高工作效率那还不是轻轻松松的事，职场小白想要升职加薪，完全可以靠excel在领导老板面前大显身手，现在有个体验课，只花1元就能享受助教辅导，还能进学习群打卡监督学习，链接就在下方，点击小卡片即可领取↓
大家快点行动起来吧，欢迎在评论区和我一起留言交流呀！
一句话：Excel除了不能生孩子，其他的事情都能干。至于你能够用Excel来干什么，那就要看你的修炼水平了，个人觉得要想学好Excel并不难，只要你循序渐进，比别人多付出20%的努力，就可以超过80%的人，但是你想要超过剩下20%的人，那么你可能就需要比别人多付出80%的努力。
个人认为，掌握Excel的以下几个功能基本上可以算是精通Excel了，此外，系统地学习Excel可以参考以下十个步骤：
第一阶段：熟悉Excel界面
简单来说，就是把Excel上方工具栏中的那些按钮都点开看一下，熟悉一些都有哪些最基本的功能，以及如何使用这些功能。这些都是最基本的点击式操作，没有任何难度。
第二阶段：学习Functions
函数不需要所有的都学习，最基本的统计求和函数要会用，最基本的查找匹配函数要会用，接下来就是函数之间的嵌套应用，这些都掌握了之后，你再可以学习一下与自身业务相关的一些函数，这都没有什么难度，当你把这些函数都搞定了之后，再学习数组。掌握了数组，你就很了不起了。在这里推荐一本关于Excel函数方面的书，书中介绍了最基本的75个函数，只要掌握基本用法，后面的灵活运用就靠自己了，书名为：75个Excel函数搞定一切。当然，如果你对统计感兴趣，推荐阅读Use Excel系列书籍：Use Excel：统计分析入门。
第三阶段：基本的Graphs
Excel几乎可以绘制各种各样你所看到的图，而且十分方便，只要你掌握这些绘图的基本方法与原理，你同样可以绘制出非常漂亮的图表。当你掌握这些基本的图表制作技巧之后，你就可以进行自我创新，创造出让别人佩服的图表。市面上关于Excel图表的书籍很多，个人觉得最适合新手的是这本书：EXCEL 2016图表达人（增强版）。
第四阶段：数据透视表
当你对Excel界面十分熟悉，对函数和数组掌握到了一定程度，也对绘图有了一定的造诣之后，你在实际工作中，可能需要提升效率，这个时候数据透视表就是最好的神器。它在好多方面都能够大大提高你的工作效率，是Excel高手必备的技能之一。市面上很多讲透视表的书都是直接上案例，而没有对数据透视表进行最基本的讲解，个人比较推荐的是：玩转Excel数据透视表。
第五阶段：录制宏和VBA
当你想要处理重复的工作时，可以通过录制宏，然后自定义快捷键来实现，当你要实现某个特殊的自定义功能时，这就需要学习VBA了，VBA的基本语法并不难，难在它是无底洞，永远也研究不玩，就像一门武功，永远也练不到尽头。
第六阶段：Powerquery
当你将传统的Excel都掌握到了炉火纯青的地步时，下一个你要学习的就是Powerquery，在Excel2016当中，它已经成为内置插件了，可以直接使用，它可以让你的数据清理与处理工作变得非常的方便和快捷，起初，你还是需要了解一下它的基本界面，然后，你可能需要学习一门新的语言——M语言，目前国内会这门语言的人可能并不多。个人认为在这方面的书籍，推荐搞懂Power Query的第一本书。
第七阶段：PowerPivot
当你掌握了Powerquery之后，你还需要继续学习PowerPivot，PowerPivot就像它的名字一样，是数据透视表的加强版，它又有点像数据库，需要创建表之间的关系，有主键和外键，它在处理大量数据时比Excel具有更快的速度，目前也是国内商务智能领域的一些认识正在研究的内容，这里推荐一本书：Power Pivot入门手册。
第八阶段：PowerBI
当你掌握了Powerquery和PowerPivot之后，学习PowerBI对你来说已经不是什么问题了，它相当于Powerquery+PowerPivot+PowerView+PowerMap的组合，主要用于数据可视化，是微软用来对抗Tableau的一款产品，目前在国内正逐步流行。个人推荐这本书：Power BI Desktopͼ±íÊõ_在线å…费试è¯。
第九阶段：灵活运用
当你掌握了上面的这一些基本之后，接下来的就是结合自己的需要，创造出比其他人更快、更好、更专业的东西来，就拿绘图来说，你如何将上面所学到的东西综合运用，打造出和别人不一样的图表来，就像近年来必究留下的Dashboard，这里同样推荐一本不错的入门书籍：Excel 2016商业仪表盘基础。
第十阶段：模仿学习
最后，这是本人第一次在知乎上认真写答案，还写了这么多，希望大家多多支持，更多关于Excel、R、数据分析以及金融方面的问题，欢迎去本人博客查找资料：悟君居士 - Welcome to my blog
（在
做投行、行研、咨询等金融岗位，有没有什么好用的找数据技巧呢？ - 何明科的回答中重点讲了如何利用爬虫来收集数据和做出炫酷的表格，这篇主要讲讲如果用程序来替代人工，一个顶俩：虽然不如AlphaGo，但也是机器替代人类的一个小侧面）
（在专栏文章中
粉丝回馈：程序让你更性感 - 数据冰山 - 知乎专栏，提供学习VBA的实战技巧。）
许多高级程序员瞧不上VBA。因为程序员是有鄙视链的：汇编 >C >C++ >Python >Java及C#及PHP（这三者相互撕） >VB >HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。
可是，Excel+VBA是图灵完备的（谢谢
@Octolet的精辟总结），所以被程序员用来耍酷的各类性感语言能实现的大部分功能，Excel+VBA都能实现，而且往往是以更高效更快捷的方式，在这里不谈效率和优雅。而且考虑到大部分普通群众是没有编程环境的（各种依赖各种包，各种OS各种编译环境，还有IDE），然而使用VBA，只需要打开装机自带的Office，然后按下Alt+F11就自动进入编程和执行环境；甚至可以更简单的通过录制宏来解决写程序的问题，只需要在简单的代码基础上修修补补就可以执行。再考虑到VBA和Office各软件的完美整合，所以在便捷性方面，VBA是无可比拟的。最后，Office+VBA的分享性和移植性很强，任何测试通过的程序放到别的机器上也可轻易执行；而其他程序，哪怕是一段最简单的“Hello World”，也不一定。
因此本文讨论各种通过Excel+VBA能实现的各种炫酷功能（也会拓展到Office+VBA），主要是为Professional Service以及各行各业不写程序但是又严重依赖于Office的职场人士服务的。
曾经有一个朋友和我说，“Excel根本不需要编程，像我这样的Excel大牛靠函数和自定义函数能解决所有的问题。”对于这样的评论，我想起自己小学时的一段经历。因为不能理解虚数i(i^2 = -1)的价值，问我爸i有卵用？我爸说，“等你长大了，遇到更多的问题，就知道i的价值。”
1、自动打印
刚进职场的新人，只要爸爸不是李刚，基本都做过影帝影后（影=印，各种复印打印的体力劳动）。特别是咨询投行服务行业，在某次给客户的大汇报或者大忽悠会议之前，花数小时或者整晚来打印数个文件，并不是天方夜谭。而且这件事情是对着同样一堆不断修改的文件，会经常不断重复发生。
我加入BCG的第一个项目，就是帮助某大型企业从上到下设计KPI体系并实施。从上到下涉及到几十个部门，大概有100多张的KPI表格需要完成，这些KPI表格分布在各个Excel文件里。我们4个咨询顾问的任务：
- 设定好KPI的基本格式，然后每个顾问负责几个部门，在Excel里不断修改KPI表格，打印出来后去各个当事人及其领导那里讨论并修改
- 每周把所有的Excel文件中的KPI表格归集在一起，按顺序分部门打印出来，并需要多份，找负责该项目的HR头儿汇报进度和情况
这里面有个费时费力的环节，每周需要在多个Excel文件中找出目标Worksheet，然后选定合适的区域作为输出的表格，按照一定的格式和一定的顺序，打印出这100多张表格。之前我们全是凭借人力，每周由一个Analyst把所有最新的Excel文件收集在一起，然后挨个打开文件选中合适的Worksheet，选中区域设置好格式进行打印。每进行一次，几乎耗费一两个小时，还不能保证不出错。
于是写下了我的第一个VBA程序，而且基本上是宏录制之后来改的，没有使用参考书及搜索引擎，全靠F1和自动提示，所以贴出来特别纪念一下。实现的功能就是将上述的人肉实现的功能全部自动化。按下一个妞，就慢慢等着打印机按顺序出结果吧。
后来这个程序的升级版是：调度多台打印机，进一步提高效率，以及将打印机卡纸造成队列错误的概率降到极小的范围内。
2、制作图表及GIF动画
图表制作是每个Office一族的必备任务，制得一手好表格，绝对是升职加薪和偷懒放风的利器。在回答（
黄焖鸡米饭是怎么火起来的？ - 何明科的回答），就利用Excel+VBA做出数张炫酷的信息地图，利用VBA为每个省的图形涂色。
（涂色部分来自于网上的一段程序，制作GIF动画的是自己完成的）
同时，为了进一步增强炫酷结果，还利用VBA将这些连续变化的图表做成了GIF动画，可惜知乎不支持GIF的显示。
3、制作复杂的分析图表
下图是研究各个车型之间的用户相互转换关系，因为要将一维的转化率向量，变成两维的矩阵，所以使用了如下的复杂公式。
=IF(ISERROR(OFFSET($C$2,MATCH(CONCATENATE(ROW(A4),"-",COLUMN(A4)),$D$3:$D$600,FALSE),0)/OFFSET($C$2,MATCH(CONCATENATE(ROW(A4),"-",ROW(A4)),$D$3:$D$600,FALSE),0)),"",OFFSET($C$2,MATCH(CONCATENATE(ROW(A4),"-",COLUMN(A4)),$D$3:$D$600,FALSE),0)/OFFSET($C$2,MATCH(CONCATENATE(ROW(A4),"-",ROW(A4)),$D$3:$D$600,FALSE),0)) 同时为了用颜色的深浅来表示转化率的大小关系而便于比较，使用了VBA对下面的矩阵进行着色。当然有人肯定会说可以使用条件化格式，但是使用VBA保持了最高灵活度和效率。
4、根据格式化信息，生成标准的word文件
这是帮朋友实现的一个项目，他们实验室是研究某类事故并对重大事故进行鉴定，最后发布word版的正式报告。之前的工作流程是在专业的软件中完成计算和仿真，最后按照正式报告八股文的行文，把各种关键信息填进去，最后写成word文件。写报告的过程枯燥而没有技术含量，但却要反复进行。
通过下图的Word+VBA，完成主要的交互界面并连接计算软件。在通过简单的交互获取主要信息后，在后台完成计算并将主要信息填写入八股文的word模版，最终完成报告，同时将结构化的信息存入Access数据库。
希望有机会和
@Raymond Wang和
@金有元等大律师合作，将Termsheet的书写及Termsheet到SPA及M&A等的法律文件书写工作彻底自动化。
5、通过Excel管理分布的任务流，并将Excel表格输出到Powerpoint
这是协助某国际大型汽车制造厂完成新品牌及其新款车型上市，面临车型即将断档的窘境，该新车型的上市非常关键，不能错失时间节点。然而，新车型上市涉及到无数分支：制造、产品、市场、渠道、营销、公关、财务等等，同时还要协调欧洲的两个总部以及中国的两个分部。
这次咨询的核心任务就是项目管理，总控整个大项目的进度，并每周向中国区的CEO汇报进度并发掘出易出现问题的关键节点以调配资源。我们4个咨询顾问分配下去各自负责几个部门或者项目分支，和团队一起规划流程、画甘特图、确认里程碑及时间点、安排负责人等等。当每天回到办公室大家将进度汇总在一起的时候发现了挑战及难点，每条任务线并不是独立发展的，而是各条任务线交织在一起并互相影响。
- 某些核心人员在多个任务线出现。比如：负责预算的财务人员，几乎要出现在各条线中负责相关预算的审批环节
- 某些任务线的里程碑是其他任务线里程碑的必要条件而相互关联。比如：新车的下线时间影响发布会的时间，相关法规测试的通过又影响车辆的下线时间等等
当任务线增多以及任务线之间的交叉越发频繁的时候，汇总的任务将会几何级数增加，这就是我们在项目过程中遇到的问题。于是我利用Excel+VBA完成了这个工作的自动化。主要实现的功能：
- 自动将4个顾问手中分散的Excel文件汇集在一起形成一个大的总表，如下图
- 各顾问手中的表格是按照部门维度来划分的，汇总后需要按照不同的维度来输出不同类型的表格，比如：按任务线输出表格、按责任人输出表格、所有延误任务的表格、所有需要资源重点投入任务的表格等等
在此基础之上，还要将上面提到的各种维度下的所有表格（大概有200多张），按要求格式粘贴到PPT中，每周提交给中国区的总部进行汇报和评估。密密麻麻的表格如下图。于是，我又写了一个程序将Excel中的表格输出到Powerpoint中，将一个秘书每次需要数小时才能完成的工作，简化成了一键发布，并可以在Excel中完成对PPT的更新。
这个项目的程序量不小，近似于写了一个迷你版的Microsoft Project来进行项目管理。
最后，下图中密密麻麻的PPT每周需要更新一次，每次都是快100张的工作量，然而基本上都是靠Excel来自动完成更新的。因为PPT的模版每次变化不大，我将这些模版记录下来，每周更新的时候只要根据Excel中最新的数据更改PPT中的数据即可。
6、根据结果倒推假设
一般的Financial Model都是根据重重假设计算最终结果。而在为某顶级手机品牌服务的过程中，我们却遭遇了逆向的尴尬。本来是根据地面销售人员的一定服务水平，计算所需要的销售人员数量；结果在项目过程中，总部已经确定好了销售人数的Head Count，转而要求我们根据HC确定服务水平。然而，服务水平不是一个单变量，是由零售店的覆盖率、销售拜访频率、拜访中的服务深度等多重因素来决定的，同时还可以根据一线至无线城市来变化。
于是只好再次祭出Excel+VBA法宝。先根据常规思路建立好Financial Model，得出HC的初步结果。然后写VBA程序，根据不同的情景、不同的优先级以及不同的权重来调节零售店的覆盖率、销售拜访频率、拜访中的服务深度等多因素，同时设定这几大因素的可接受范围，逐步逼近HC的预设值。
如果没有程序，以前基本是靠人工手动调节来凑结果，而且因为各种情景的不同，还需要多次调节。而通过程序，基本是自动完成，还可智能得设置优先级及权重，无需人工参与。
7、海量下载Bloomberg数据并完成分析
通过Bloomberg的VBA API，海量下载数百只目标股票的tick data以及order book。
并根据实现构建好的数学模型，在后台完成计算，将上述的实时数据转化成每只股票实时的trading cost，实时展现在交易员最常用的Excel界面中，方便交易员评估当下的交易成本以便于优化交易策略。
8、结语
计算了一下，我在BCG做了三年咨询顾问，大概写了几万行VBA程序（都是自己手工输入的，没有复制拷贝和系统自动生成），每个项目一千至几千行程序不等。最后将Excel用成了中控界面，类似EMACS，在Excel可以随意操控全公司的打印机、Word、Powerpoint等等，自动完成各种任务以及数据更新和抓取。因为Excel的数据更结构化，所以将其作为中控平台，比Word和Powerpoint更有优势。
一些学习VBA的小技巧在这个回答里：
Excel VBA 如何快速学习？ - 何明科的回答。
最后，这些程序中的一些公共模块，打包给了BCG Global IT，BCG给了我一个Sponsorship去Stanford GSB读书。程序的注释行里面有我几个好朋友、亲人及导师的名字，祝他们一生平安。
最后的彩蛋，还可以用VBA来画油画，零基础成为用美术作品把妹撩汉的艺术青年（
Excel 有什么奇技淫巧，让你相见恨晚？ - 何明科的回答）。
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