副业 Excel 数据处理业务分析

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。

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