Excel小课堂:七个习惯,玩转Excel文件

这一习惯意味着要对预期结果有清晰的认识。以下几个问题有助于理清思路：

在明确预期结果后，就要对其进行优先级排序。哪些结果最为重要？哪些结果必不可少？哪些属于锦上添花?

这一习惯意味着要有所取舍，将注意力放在最为重要的结果上。在确定最终需求之前，可能还需要在这两步之间反复推敲。

有些结果可能需要推迟或取消。对于优先级较低的需求，可能还要为后续变化做好规划。

完成后，用户即可制定一份高层级的需求规范，然后利用AI系统审核这些规范，以便发现新的思路或待考虑事项。

结果明确后，需要确定和分析源数据，看看这些数据是否符合预期用途。

可利用Excel的Power Query来修复不符合要求的数据集，更复杂的Power Query代码则可借助AI系统来编写，大多数AI系统均可做到这一点。

此时可能会发现，Excel或许并非最终解决方案。Power BI可能更适合用于创建报表或仪表板。Excel中的Power Query和Power Pivot本来就是Power BI的核心组件。

即使Power BI是最终解决方案，Excel仍可发挥一定作用。它可用于设计原型和测试解决方案，随后在Power BI中构建最终解决方案。

若对能否达成预期结果存有疑虑，还可利用Excel构建“概念验证”模型。

Excel的灵活性和快速处理能力令其在方案迭代改进时非常有用。

数据准备就绪后，这一习惯将决定最终如何给出解决方案。可能需要结合Power Query、格式化表格、数据透视表、数据模型、动态数组、公式与函数、自定义函数、图表以及条件格式等功能。

此外还可以使用Visual Basic for Applications（VBA）宏，但有些企业会禁用宏。需要注意的是，VBA宏仅能在桌面版Excel中运行。宏命令可自动执行，有助于加快任务执行速度，减少手动操作和错误。

这一习惯还意味着要进行预判并避免错误，确保数据录入和选择尽可能简单。例如，通过下拉菜单进行选择。

还需要处理公式和宏错误。对于出现的错误，要进行验证检查并发出通知，提醒用户注意相关问题。基于这一习惯，还需要：

AI同样可以协助处理这些任务。

Excel的许多特性与功能具有协同效应。例如，使用格式化表格来存储数据和选项是广泛推荐的最佳实践，数据透视表、动态数组以及Excel的其他许多功能都能与格式化表格无缝协作。Power Query可生成格式化表格，还能直接填充用于PowerPivot的数据模型。

请注意，数据、VBA宏以及自定义函数均可在其他模型中重复使用，从而节省开发其他解决方案的时间。

这一习惯意味着要坚持终身学习，并能现学现用。

过去十年中，Excel引入了许多彻底颠覆电子表格构建方式的实用工具。遗憾的是，许多用户使用Excel的习惯依然停留在2010年。

关键是要选择合适的工具来完成工作。Excel工具箱中的工具越多，构建解决方案时就能拥有更多选择。

AI是非常好的学习助手，可以帮助我们回顾并总结学习内容，并通过提问来检验知识掌握情况。

最后一个习惯的关键在于建立良好的关系并制定协商策略，以便在资源有限或存在竞争时加以运用。不过，这与创建电子表格并无直接关系。

在创建/更新电子表格时应用上述七个习惯，有助于打造出更优质、更完善、更灵活的用户友好型解决方案。