化学污染物（例如农药）和致病微生物（例如细菌）风险评估是食品安全风险量化评估中两个主要分支。这两个方向的风险量化建模与分析方法不太一样，建模难易程序和模型复杂程度都有较大不同。这里，我主要谈一下基于Excel插件进行建模分析时的能力要求。
既然Excel是建模基础计算软件，那么熟悉掌握Excel本身的建模方式是必要的。除了基本的Excel操作之外，建模分析人员需要掌握常见的函数应用，包括：IF、SUM、SUMIF、AVERAGE、STDEV、COUNT、COUNTIF等，再复杂一些的函数包括VLOOKUP、HLOOKUP、MATCH、INDEX、OFFSET、FIND、ISERROR等。只有掌握了这些函数的基本应用，才能在Excel上针对较为复杂的问题进行建模。
风险量化分析需要对随机变量指派概率分布，常见的概率分布包括：二项分布、负二项分布、几何分布、超几何分布、贝塔分布、泊松分布、指数分布、伽玛分布、韦伯分布、正态分布、对数正态分布、Pert分布、三角分布、离散分布、累积分布、通用分布等等。这其中，化学污染物风险评估使用的分布种类较少，但是相对来说微生物风险评估使用到的分布类型较多，且建模过程和模型本身更为复杂。
不管是化学污染物还是微生物风险评估，都会频繁使用到依据收集到的数据去拟合相应的概率分布，这里涉及到参数分布拟合和非参分布拟合两种方法。两种方法都很重要，使用的频率也都很高。其中，Excel插件软件（例如@Risk软件）具有参数分布拟合功能，能够通过菜单操作进行分布拟合，而非参分布拟合只能通过分析人员建模方式进行拟合。
风险量化建模分析主要使用了蒙特卡罗模拟技术，针对概率分布随机抽样，带入模型进行计算。Excel本身没有配置充分的执行蒙特卡罗模拟能力，Excel插件（例如@Risk软件）补充并加强了这部分能力。分析人员需要熟悉并掌握这些插件的使用方法，并需要与Excel本身的函数应用和建模方式紧密结合。
最后也是最为关键的是，分析人员要具备概率论和统计分析的基础知识，同时需要具备解读计算结果，并将其正确应用于自身研究问题以及政策标准制定的能力。方法、技术和工具固为重要，但是最为重要的还是要能够正确地评估风险并解决实际管理问题。
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