excel表格大数据怎么变快

在Excel中处理大数据的速度可以通过以下几种方法来提高：使用高效的公式、减少使用Volatile函数、优化数据结构、使用数据表而不是普通区域、关闭自动计算、限制数据范围、使用Power Query和Power Pivot等。其中，使用高效的公式是其中一个最重要的方法。为了详细说明这一点，我们将探讨如何选择和使用高效的公式来提升Excel处理大数据的速度。

一、使用高效的公式

在Excel中，选择合适的公式和函数可以显著提升工作表的计算速度。以下是一些具体建议：

1、避免使用数组公式

数组公式可以大大降低Excel的性能，尤其是在处理大数据时。尽量使用普通的公式来代替数组公式。例如，使用SUMIF和COUNTIF函数代替SUMPRODUCT等数组公式。

2、尽量使用IFERROR而不是IF和ISERROR组合

IFERROR函数可以简化错误处理，减少公式的复杂性。例如，用=IFERROR(A1/B1, 0)替换=IF(ISERROR(A1/B1), 0, A1/B1)。

3、使用INDEX-MATCH代替VLOOKUP

虽然VLOOKUP函数很常用，但在处理大数据时，使用INDEX和MATCH组合往往会更快。因为VLOOKUP需要遍历整个数据区域，而INDEX和MATCH只需要遍历一列或一行。

二、减少使用Volatile函数

Volatile函数如NOW、TODAY、RAND等会在每次工作表发生变化时重新计算，导致Excel性能下降。尽量减少这些函数的使用，以提升计算速度。

三、优化数据结构

良好的数据结构可以显著提升Excel的效率。以下是一些优化建议：

1、使用数据表

将数据区域转换为Excel表格（使用Ctrl+T快捷键）。这样可以自动扩展公式和格式，并提高筛选和排序的效率。

2、避免使用合并单元格

合并单元格会影响Excel的性能，尤其是在进行排序和筛选时。尽量使用单元格格式来代替合并单元格。

四、使用数据表而不是普通区域

将数据转换为Excel表格有助于自动扩展公式和格式，并提高筛选和排序的效率。表格还提供了许多强大的功能，如自动数据筛选和排序、自动格式应用等。

五、关闭自动计算

在处理大数据时，可以暂时关闭自动计算功能（使用公式选项中的手动计算模式）。这样可以避免Excel在每次数据更改时重新计算所有公式，提高处理速度。

六、限制数据范围

在公式和函数中，尽量使用精确的数据范围而不是整列。例如，使用=SUM(A1:A100)而不是=SUM(A:A)。这样可以减少计算量，提升性能。

七、使用Power Query和Power Pivot

Power Query和Power Pivot是Excel中强大的数据处理工具，专为处理大数据而设计。使用Power Query可以高效地导入、清洗和转换数据，而Power Pivot可以在内存中处理大量数据，提供强大的数据分析和建模功能。

1、Power Query

Power Query是一个数据连接和数据转换工具，可以轻松导入和清洗数据。使用Power Query可以避免在Excel中直接处理大数据，提高处理效率。

2、Power Pivot

Power Pivot是一个数据建模和数据分析工具，可以在内存中处理大量数据。使用Power Pivot可以创建复杂的数据模型和关系，并快速进行数据分析。

八、优化Excel设置

调整Excel的设置也可以提升处理大数据的速度。以下是一些具体建议：

1、增加虚拟内存

确保计算机的虚拟内存设置足够大，以便Excel在处理大数据时有足够的内存空间。

2、关闭不必要的加载项

加载项会占用系统资源，影响Excel的性能。关闭不必要的加载项可以提高处理速度。

3、调整显示设置

减少显示设置（如动画效果和网格线）可以减少系统资源的使用，提高Excel的性能。

九、分割数据文件

如果数据量过大，可以将数据分割成多个文件，每个文件处理一部分数据。这样可以减少单个文件的体积，提高处理速度。使用外部链接可以将多个文件的数据汇总到一个主文件中。

十、使用宏和VBA优化

使用宏和VBA（Visual Basic for Applications）可以自动化重复的任务，并优化处理流程。以下是一些具体建议：

1、自动化重复任务

使用宏可以自动化重复的任务，如数据清洗、格式应用和公式计算。这样可以减少手动操作，提高效率。

2、优化VBA代码

编写高效的VBA代码可以显著提升处理速度。例如，使用数组来批量处理数据，避免逐行操作；使用With语句来减少对象引用次数；关闭屏幕更新和事件处理以减少系统资源的占用。

十一、使用云计算和外部工具

对于特别大的数据集，可以考虑使用云计算和外部工具来处理数据。以下是一些具体建议：

1、使用云计算平台

将数据上传到云计算平台（如Azure、AWS等），利用云计算的强大处理能力进行数据分析和处理。这样可以减少本地计算机的负担，提高处理速度。

2、使用专业数据分析工具

使用专业的数据分析工具（如Tableau、Power BI等）可以更高效地处理和分析大数据。这些工具通常具有更强的数据处理能力和更丰富的数据分析功能。

十二、定期清理和维护文件

定期清理和维护Excel文件可以避免文件膨胀，提高处理速度。以下是一些具体建议：

1、删除不必要的数据和工作表

删除不必要的数据和工作表可以减少文件体积，提高处理速度。确保只保留必要的数据和工作表。

2、清理格式和样式

清理格式和样式（如清除未使用的条件格式和单元格样式）可以减少文件体积，提高处理速度。

3、压缩文件

将Excel文件保存为压缩格式（如.xslx）可以减少文件体积，提高处理速度。

十三、培训和提高技能

最后，提高Excel技能和数据处理能力也是提升效率的重要途径。以下是一些具体建议：

1、参加培训课程

参加Excel高级培训课程可以学习更多高级功能和技巧，提高数据处理能力。

2、阅读专业书籍和资料

阅读专业书籍和资料可以深入了解Excel的高级功能和优化方法，提高数据处理能力。

3、参与社区和论坛

参与Excel社区和论坛（如MrExcel、Stack Overflow等）可以交流经验和学习新的技巧，提高数据处理能力。

结论

通过使用高效的公式、减少使用Volatile函数、优化数据结构、使用数据表、关闭自动计算、限制数据范围、使用Power Query和Power Pivot、优化Excel设置、分割数据文件、使用宏和VBA优化、使用云计算和外部工具、定期清理和维护文件以及提高技能等方法，可以显著提升Excel处理大数据的速度。掌握这些技巧和方法，可以更高效地进行数据分析和处理，提升工作效率。