Excel 数据分析师们的江湖难题

在数据江湖中，Excel 数据分析师们就像一群手握“倚天剑”的侠客，凭借着 Excel 的强大交互性和简便操作，在数据的世界里快意恩仇，行侠仗义。然而，江湖上却暗流涌动，随着数据规模的日益增长和分析需求的复杂化，一把“倚天剑”似乎已不足以应对层出不穷的挑战。Excel 虽好，但在面对复杂的“数据敌人”时，显得力不从心。

比如，Excel 侠客可能会遇到以下“江湖难题”：

1. 数据海量、招式无力

当面对百万行交易数据时，Excel 侠客的倚天剑便有些“卡壳”。比如要分析每月的销量趋势，这把剑在高强度运算下开始吃力，时不时陷入“死机”状态，动不动还会突然“崩溃”，仿佛陷入走火入魔。想要在浩如烟海的数据中挥洒自如，单靠 Excel 的力量似乎有些勉为其难。

2. 复杂招数、力不从心

有一回，门派里的少侠要找出“每 7 天内至少点击 3 次同类别商品的用户”。他在 Excel 中试了多次，却始终无法找到合适的公式——多重条件嵌套、跨表关联、动态分组，Excel 的招式在面对如此复杂的“连环招”时显得束手无策。少侠反复折腾，还是难以突破瓶颈。

3. 批量操作、重剑难持

另一位师兄为了提交任务，连续多日埋头制作上百份区域销售报表，最终筋疲力尽。这位师兄的倚天剑虽锋利，但 Excel 的招式却缺乏批量处理的便捷，结果只能一份份地复制粘贴，时间一长难免气馁，直呼“心力交瘁”。

于是，面对这些困境，Excel 侠客们纷纷在江湖中寻找新的“武器”，希望在保持 Excel 交互性优势的同时，获得更强大的计算力量。

编程语言的尝试：SQL 与 Python 的困局

江湖传言有两大编程门派可以帮助 Excel 侠们提升功力，分别是 SQL 和 Python——它们被称为数据江湖的少林与峨眉，两者功力深厚、威力无穷。但 Excel 侠客们却发现，这些“武功”虽强，却往往不合手，难以真正契合他们的需求。

SQL：少林拳法，底蕴深厚但略显呆板

SQL 以数据库为依托，招式深厚，尤其在处理结构化数据方面称得上是“正宗”。不过，对于习惯 Excel 交互式操作的少侠们来说，SQL 的劣势也显而易见：

• 整体执行，缺乏灵活调试

SQL 讲究的是“一招制胜”，每次出招必须完整执行，不像 Excel 可以逐步调整。想看中间结果时，只能将复杂查询语句拆分成多个步骤，并用临时表存放中间结果。结果是，SQL 少侠们往往要在执行一条语句后再不断修改，非常费时费力。

• 不善灵活变化

SQL 多用静态思维，缺乏灵活的控制结构。像是面对多重分组、递归查询的动态计算时，它的套路变得冗长而复杂，少侠们很难直观地实现灵活调整。

• 依赖数据库环境

SQL 功法需要在数据库中才能施展，对那些习惯用 Excel 的侠客来说，操作起来反而很生疏。将 Excel 的数据导入数据库、写 SQL，再把结果导回 Excel，过程繁琐复杂，着实让 Excel 少侠们望而却步。

Python：峨眉剑法，精妙无比却难登堂奥

Python 在数据江湖中已崭露头角，凭借其全面的数据分析能力和强大的库支持（如 pandas），Python 成为不少分析师的“新宠”。然而，这门功夫对于 Excel 侠们来说，却仍有几个不易克服的缺点：

• 分步查看麻烦

Excel 侠客习惯了逐步看到分析结果，但 Python 每次要想查看步骤之间的变化，只能在每个阶段主动使用 print()或 display()，输出结果。这在调试过程中十分繁琐，让不少 Excel 少侠感到不适应。

• 表格数据操作不直观

对于习惯了表格和公式的 Excel 侠而言，Python 中的表格操作虽强，但需要通过 pandas 库，对象奇多，语法晦涩，代码不算长但让人晕。对于不熟悉编程的少侠来说，pandas 操作比 Excel 的表格公式复杂得多。

• 配置繁琐

Python 需安装和配置多个库，运行前也需调试环境。相比之下，Excel 侠习惯了打开即用的方式，Python 这些繁琐步骤让许多人望而生畏。

数据江湖中的制胜秘笈 SPL

当 Excel 侠们在江湖中被复杂需求困住、为大数据发愁、在重复操作中耗尽心力时，SPL（Structured Process Language）如同一把“屠龙刀”横空出世。它不仅破解了 Excel 的局限，还比 SQL 和 Python 展现出更高的兼容性与灵活性，真正让 Excel 侠客们手持利器、潇洒行走于数据江湖。

强交互性：即时反馈、逐步调整，招招见效

SPL 的第一招便是极强的交互性：

Ø 格子代码：SPL 能让 Excel 少侠们快速上手的一个重要原因是采用了格子代码。

代码写在格子里，天然整齐。还可以通过单元格名（如 A1）引用前面的计算结果。与 Excel 类似，代码中使用的格子名还可以在插入删除时自动变迁，同时支持定义变量，不拘泥于一招一式，灵活多样。

Ø 即时反馈：SPL 出刀后，数据效果立现，无需等待全局运行。每一步操作的结果都可以即时查看。Excel 侠客们可以随时根据计算结果决定接下来的招式，真正做到见招拆招。

Ø 逐步调整：需要改动某一步代码时，不必从头再来，直接调整并执行，像调整 Excel 公式一样方便。

这招融合了 Excel 的灵活与编程语言的强大，真正做到“所见即所得”，快速上手的同时获得与 Excel 等同的交互性。

低门槛：即装即用，零配置直接上手

SPL 的第二招是一种“大巧不工”的简约哲学：

Ø 无需复杂配置：SPL 无需安装配置复杂的开发环境，轻装上阵，简单安装即可使用。

这招特别为 Excel 侠客量身定制，避免了 SQL 和 Python 的繁琐与晦涩，就像在熟悉的武功套路上增加新技巧，招式虽变，心法却相通。

可内嵌插件：让 Excel 侠如虎添翼

SPL 的第三招，是一招让 Excel 侠倍感亲切的“融合神技”：

Ø XLL 插件的无缝衔接：SPL 将自己直接融入 Excel 中。侠客们在 Excel 里直接写代码、看结果，不用离开熟悉的 Excel 环境。

Ø 即插即用：无需频繁切换软件或导入导出数据，SPL 就在 Excel 中为侠客开辟了新的战场。

这一招，让 SPL 不再是一个外部工具，而是 Excel 侠的得力帮手，“一剑在手，天下我有”。

强计算：变化无穷，轻松应对复杂计算

SPL 的第四招，体现了它在计算上的“灵动精妙”：

Ø 复杂计算轻松实现：SPL 提供了大量表格数据计算类库和数据对象，尤其擅长集合有序运算，可以轻松搞定 Excel 难做的任务

比如股票分析中要计算股票连续上涨 5 天以上的区间，Excel 没有保持分组子集的方法，更不能进一步筛选出相应区间，所以难以完成这个任务。SPL 来做很简洁：

	A
1	=file("StockRecords.xlsx")
2	=A1.xlsimport@t().sort(CODE,DT)
3	=A2.group@i(CODE!=CODE[-1] || CL<CL[-1])
4	=A3.select(~.len()>5)
5	=A4.conj()

这一招，既保留了 Excel 的直观性，又大幅简化计算实现，是对抗“江湖顽敌”复杂需求的必杀技。

大数据：内外存结合，灵活不失力量

SPL 的第五招，堪为“应对大数据量身打造。

Ø 原生的大数据处理能力：SPL 支持游标以应对超出内存容量的外存计算，内外存计算代码几乎一致（从 import 变为 cursor），不会额外增加工作量。如果还要提速，使用 @m 选项可以直接进行并行计算，充分发挥多核硬件能力：

	A
1	=file("StockRecords.txt")
2	=A1.cursor@tm().sortx(CODE,DT)
3	=A2.group@i(CODE!=CODE[-1]||CL< CL[-1])
4	=A3.select(~.len()>=5).conj()

这一招，让 Excel 侠终于告别了面对大数据时的“卡顿危机”，如同在内功修炼上得到了高人指点，功力再上一层楼。

批量处理与 Excel 生成：重复操作的终结者

SPL 的第六招，可谓是一把专为“重复操作”设计的快刀：

Ø 批量处理能力：SPL 具备编程语言批量处理数据的能力，不同文件、多个目录都能同时处理，“重剑无锋，大巧不工”。

Ø 与 Excel 无缝交互：SPL 可以直接生成一个或多个 Excel 文件，与原始数据表无缝对接，让 Excel 侠们始终保持熟悉的操作习惯。

这一招彻底解放 Excel 侠的双手，告别重复劳动，让侠客们从“重复泥潭”中脱身而出，重拾行侠快意。

SPL 以其强交互性、低门槛、强计算能力、大数据处理、批量生成能力以及与 Excel 的完美融合，解决了 Excel 侠们的所有痛点，为他们提供了一套独步江湖的全新武功心法。

“有了 SPL，Excel 侠们将无惧数据江湖的任何挑战，他们的招式更加灵活、内功更为深厚，一刀一剑，皆为巅峰。”