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副业 Excel 数据处理业务分析

2021年4月21日 1447点热度 1人点赞 0条评论

电子化副业:Excel 数据处理业务分析

微积分据称起始于牛顿1665年的发明,至今已有356年了,就算已经跨入电子化时代,我相信90%的人还是不会使用这个几百年前的计算工具。

同理,Excel发明于1982年,逐渐增加了无数多的功能,但90%的人其实只使用了其中简单的加减乘除筛选求和等基本函数,另外更为强大的功能大概是多数人都不会用,或者多数人很少有机会用。

而偶尔的使用,就是电子化副业Exce数据处理业务的领域了。

副业 Excel 数据处理业务分析

曾经,为了几张业务数据的EXCEL表合并,花费了偌大精力和时间,不得不求助于TB等电商平台的“技术人员”得以解决。后来在学习过程中发现,相当一部分的数据合并匹配其实都是有特定函数来解决的。

也就是说,自己开始认为的难点,在会熟练使用函数技能的人手里,只是几个公式的问题。会者不难,难者不会,我们也不可能为了偶尔的数据分析和数据匹配去专门学习一些excel函数,那么电子化副业Exce数据处理业务是实实在在存在的需求。

仅仅百度一下excel数据合并,在前面的广告里就能看到哲勤的身影,据说哲勤就是使用类似excel做数据库分析的代表。普通职员当然用不上企业级的excel数据处理,却绝对用的上基础的数据处理,或者说肯定愿意使用相对廉价的数据处理业务。

那么,我们来分析一下Excel数据处理业务的优缺点。

优点:

1:电子化处理,无需场地限制,花费主要成本是人工时间成本。
2:结算便利,无需物流成本,即时结算。
3:需求范围广,基本所有使用excel数据表格的都是潜在客户群体。
4:同质化需求多,一种操作经验可对应多个客户需求。
5:处理快捷,时间主要在确认函数正确性,实际处理过程所需时间少。
6:可同时受理接收多个业务。

缺点:
1:需要沟通成本,对客户所需验证效果必须表达沟通清楚,减少模糊不明确的描述性沟通,明确需要达到的目的。
2:数据源整理需要熟练处理手段,大部分的数据源是不规范不适应批量处理的,需要前置处理。
3:电子化业务是一次性业务,交付即为完工,不存在质押和确认。需要选择完备的平台来保障交易双方的安全和权益,减少纠纷和意见分歧。

总结就是:利用业余时间,学习下EXCEL技能,提高自己工作能力,也帮别人处理一些数据问题吧

标签: Excel 数据处理
最后更新:2021年4月21日

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