勤哲excel开发工具功能全面吗,好操作吗?

更全面地管理,让公司管理上一台阶,日常工作进行流程化、规范化,对公司资料集中存储、便捷分享。

。基于管理Excel设计的业务系统,可以在Excel/WPS、Web端、Winform客户端、手机APP、微信小程序等平台使用。

以员工最熟悉的Excel为使用工具,接地气的方式搞定这个工作。深入挖掘数据内涵,通过各类维度的数据分析找出业务发展的关键。

管理Excel面向业务人员,自主按需进行系统设计与运行平台。让真正的使用者来定义系统本身,只为达到更好的系统实施效果。因为我们相信最懂业务的还是业务骨干。

ERP、CRM、OA、PMO……各种各样管理系统,管理Excel都可以提供良好的基础设施,像搭积木一样去搭建一个管理系统。能够让公司专注于业务,低成本地获取高质量的信息化服务。

结合Excel的数据分析功能,全局实时掌控工作任务执行情况,及时而详尽的报表为决策提供可靠依据。自助式设计各类分析,充分挖掘业务数据的潜力。

管理Excel准备好各类组件,结合Excel等强大功能,产品灵活实用,可以以超快的迭代速度持续优化设计系统。一般都可在一周内实现试运行。

定制个性化功能,自由而强大

基于产品的设计是站在了Excel优秀产品的巨人肩膀上,我们有一个强大的基础;
管理Excel的产品设计理念:像搭积木一样去设计一个管理系统,无限扩展功能。

管理Excel提供了各类协同办公的能力,不仅仅公司内部进行协同办公。也可以轻量级连接公司业务上下游,实现业务数据及时传达互通,提升工作效率。

最大的成本浪费是什么?信息化项目本身的失败,从实际实施成功率看,采用自主可控的产品才能最大节约成本。无须购置网络及硬件设施、数据库服务,不需要系统运维人力,与软件开发人员就需求进行反复沟通、部署、培训等等支出。

管理Excel的众多客户来自各个行业,应用领域非常广泛,适应各类信息化应用场景。在众多的行业领域我们与客户一道进行成功的项目实施,拥有丰富的实施经验。资深的实施顾问将为企业业务信息化实施提供优秀的实施方案。

国际化的产品使用体验,为了提升不同地区的使用效果,目前分别在中国华东与美国东部分别建立了数据服务平台。能够以最快速度获得管理Excel服务。

身份认证 购VIP最低享 7 折!

勤哲Excel服务器2013高级旗舰版 V10.0.199 非常稳定,非常好用,无限用户。

Excel文件是常见的数据文件,数据分析过程中经常会用到。有时我们需要用程序代码对 Excel 文件进行一些自动化处理,这需要程序语言能够方便地解析 Excel 数据。

本文依次介绍以上几种程序语言解析Excel文件的特点,重点放在如何将Excel文件读出为结构化数据,之后是用来再计算或是入库或是其它用途,就只作简单介绍。

高级语言几乎都可以读取Excel数据文件,但要看有没有第三方提供专业的API来读取,若是没有,就需要程序员自己去了解Excel数据文件的结构,编写程序来读取数据,工作量非常大。幸运的是, Apache为Java提供了开源包poi用以读写Excel文件,它能读取每个单元格的数据和属性。让我们来看看用poi如何将Excel文件读成结构化的数据。

先看一个很简单的文件:第一行是列标题,第二行开始直到最后一行都是数据行。文件内容如下图:

用java调用poi读取数据,写出来的程序是这样:

//格值处理代码比较长,此处省略 //如果是第一行,则将格值设成列标题,否则设成数据集单元格数据

这段代码只能读取最简单格式的Excel文件,中间还省略了很多格值处理的代码,但代码已经不短了。如果文件格式更复杂,比如有合并格、复杂的多行表头表尾、数据记录分散于多行、交叉表等,读取数据的程序代码就会变得更长更复杂。

可以看出,即使有了poi这样强大的开源包,使用Java来解析Excel仍然是非常麻烦的。

而且,高级语言只提供比较基础的底层函数,缺乏专业的结构化数据计算函数,比如数据集的过滤、排序、分组统计、连接等,都需要程序员自己去编写,因此即使数据读出来了,但要进行后续的计算,仍然有大量的工作要做。

Applications)是的一种语言,主要能用来扩展的应用程序功能,特别是软件如Word、Excel、Access等。VBA用于Excel的目的是为了增强Excel的灵活性和数据处理能力。VBA可以直接获取单元格的数据,相当于天然有了解析能力,这一点比Java等高级语言方便了很多。但除此之外,它与高级语言一样,仍然缺乏专业的结构化计算函数,读取数据以后的后续计算,还是需要编写大量的程序代码。

比如写一段分组汇总(对sheet1的A列分组,对B列求和)的代码是这样的:

毕竟我们解析Excel文件是为了后续计算和处理,仅仅解析本身是没有用处的。VBA能天然解析Excel文件,但后续处理能力并不方便。

Python pandas提供了读取Excel文件的接口,对于前述用Java读取的那个简单格式的Excel文件,用Python读取的代码如下:

参数header=0表明第一行是列标题,data就是读出来的结构化数据集。

对于表头结构比较复杂的Excel,比如下图:

用Python读取这个文件的程序如下:

在读取时用参数指定没有表头且读数时跳过前面4行,从第5行数据区开始读(如果有表尾,还可以指定忽略最后几行),程序最后一行设置数据集data的列名。

Excel文件中还常有交叉表数据,例如下图:

读取这个交叉表的程序如下:

读出来的data数据如下图:

可以看出来,Python读取Excel文件的代码比较简单,比Java前进了一大步。而且pandas封装了不少结构化数据的处理函数,对于后续计算也比Java和VBA提供了较好的支持。如果是可读入内存的小文件,它可以很简单地处理。

可惜的是,pandas没有针对大文件提供直接分批处理的方法,无论读取还是运算仍然要自己写,非常麻烦。可参考。

esProc是专业的数据处理工具,提供了各种读取Excel文件的方法,其脚本语言SPL中封装了丰富的结构化数据计算函数,可以完美地支持各种后续计算、数据导出及入库等工作。

esProc读取Excel文件的程序非常简单,只要写一行代码就可以:

选项@t表示第一行是列标题

参数1,5表示读第1个sheet,从第5行开始读(也可以指定结束行),读数以后再用rename修改列名

pivot函数中以Type分组对表数据进行行列转置,选项@r表示将列数据转换为行数据,转换后新的列名分别为“Area”、“Amount”。

从代码上可以看出来,对于解析Excel文件,esProc SPL比Python pandas更为简洁。事实上,SPL做后续处理计算比pandas有更大优势,具体可参考。

而且,esProc还可以很方便地进行大文件数据的读取和计算,它提供游标机制,允许数据分析师用类似处理小数据量的语法,直观地处理较大的数据量,程序代码和处理小文件一样简单,比如简单格式的大数据量文件,用游标读数的程序代码是:

通过比较,我们可以看到,Python pandas和esProc SPL用于解析Excel文件的代码都很简练,而且也都具备丰富的结构化计算函数,可以实现日常工作中的数据处理。两者相比,esProc SPL更为简洁,并且还能方便地处理大文件。

我要回帖

更多关于 excel开发工具控件灰色 的文章

 

随机推荐