如果你使用非Excel类工具进行数据分析和风险决策，那么浏览这篇文章的内容意义不大。
这里，Excel类工具是指一些特定的Excel插件类软件，它们能在Excel上进行特定的分析，以完成数据分析和风险决策任务需求，例如美国Lumivero公司的@Risk软件，以及我们夷安君泰公司的Drisk软件。
在多年的培训课程中，我发现许多学员在学习数据分析和风险决策时有些吃力。这种吃力不是说听不懂课程内容，而是表现在对Excel函数和操作的陌生，他们不会使用Excel进行数据的整理和分析。
如果你使用非Excel或编程类语言作为工具（例如：R或者Python），那么你需要编程序来完成分析工作。其实，使用Excel同样需要编程，只不过Excel的编程与传统意义上的编程类语言不太一样。
尽管Excel的编程不是十分“传统”，但却非常适合非专业编程人员使用。这里所说的“编程”，是指通过Excel提供的工具和功能，如公式、函数、数据透视表、条件格式等，来处理数据、分析数据。非专业编程人员不需要逻辑性很强的定义变量、定义模块、中间计算和输出结果，这些都可以存放在Excel的同一个工作表上，只要能得到正确的计算结果即可。
但是，正如前面所述，许多学员可能因为各种原因，没能系统掌握Excel的公式、函数用法，导致他们没有很好的“Excel编程”能力。Excel编程是数据分析的基础，没有这些基础，即使安装了更多功能的Excel插件，那么也无法针对较为复杂的实际问题建立正确的分析模型，无法获得正确的计算结果。
依据多年的培训和咨询经验，我总结了一些数据分析和风险决策常用到的Excel函数和功能，这些是Excel的“编程基础”，包括：
- 相对地址、绝对地址、复制粘贴
- 函数：Sum、Average、IF、Countif、Sumif、Averageif、Vlookup、Hlookup、Len、Left、Right、Match、Index、Offset、Find、Concat、Date、Year、Month、Day、Sumproduct、Abs、Round等
- 财务函数：NPV、PMT、IRR等
- 排序、筛选、条件格式、各类图表
- Rand函数、Randbetween函数、模拟运算表
- 定义名称和名称管理
- 数据验证、文本框、工作表保护、表格、数据透视表等
在此基础上，再掌握一些模型布局、变量定义方面的方法，基本上能形成Excel的基础编程能力。
我利用空闲时间编写了近50个实战案例，用于熟练掌握Excel编程能力。这50个案例不是简单的介绍函数用法，而是较为复杂的实战数据处理和分析。对于通过这50个案例的强化训练，一般的学员可以在2-3天的时间内初步掌握Excel的常用函数和功能用法，这是希望强化自身数据分析和风险评估实战能力的必备训练，它可以为下一步更为深入复杂的、基于Excel插件的数据分析和风险决策的学习和使用打下坚实基础。
我们自己就是这么练习和强化自己的Excel能力的，如果你感兴趣，也可以尝试去实践一下，又或者参加我们的培训班，能够更有效率、更为系统地在短期内提高自己的Excel能力水平。 |
