Excel 数据分析

解决的问题

当 Excel 分析不只是一次性改单元格，而是要读取多个 sheet、合并多个文件、处理脏字段并输出透视表和图表时，手工流程很容易失控。excel分析 把这类任务组织成可执行的脚本化流程：先读取工作簿，再清洗和合并数据，最后生成带格式的结果文件或可视化图表。

工作方式与边界

核心能力 包括：

• 用 pandas.read_excel 读取单个或多个 sheet，并用 usecols、dtype 控制列范围和字段类型
• 用 openpyxl、xlsxwriter 写出带样式、条件格式的 Excel 文件
• 用 matplotlib 基于表格数据生成图表
• 用 xlrd 读取旧版 .xls 文件

适合把重复性的字段清洗、多文件合并、透视汇总和图表导出沉淀为步骤。注意它不是通用 BI 平台，也不替代业务规则建模；处理大文件时应优先减少列数、分块读取，并根据文件类型选择 openpyxl 或 xlrd。