Excel 凭借其易用性、灵活性和强大的功能集，是数据分析的基础工具。它为组织、清理和分析结构化数据提供了一个简单的界面，使其成为开发人员和分析师的实用起点。虽然不能替代 Python 或 SQL 等专用工具，但 Excel 的内置函数、数据透视表和可视化功能可以在不需要复杂编码的情况下快速获取见解。 例如，开发人员可能会使用 VLOOKUP 或 SUMIFS 等公式来聚合数据，使用数据透视表来汇总销售趋势，或使用条件格式来突出显示异常值 - 所有这些都在熟悉的电子表格环境中进行。
除了基本任务之外，Excel 还通过 Power Query 和 Power Pivot 等功能支持中级分析工作流程。Power Query 通过自动执行重复性任务（例如删除重复项、拆分列或合并来自多个来源的数据集）来简化数据清理。Power Pivot 使用列式数据库引擎扩展了 Excel 处理更大数据集（高达数百万行）的能力，而数据分析表达式 (DAX) 支持高级计算，例如时间智能指标（例如，环比增长）。 例如，开发人员可以使用 Power Query 将 CSV 文件和 API 合并到一个统一的数据集中，然后在 Power Pivot 中构建关系数据模型，以分析跨区域或产品类别等维度的客户行为。
最后，Excel 与更广泛的分析生态系统集成。可以将数据导出到 Power BI 等工具以进行交互式仪表板，或者使用 pandas 等库导入到 Python 中以进行机器学习。这种互操作性使 Excel 成为临时分析和可扩展系统之间的有用桥梁。但是，Excel 的局限性（例如行数限制和手动流程）凸显了随着数据集的增长需要补充工具。 对于开发人员来说，Excel 的价值在于其即时性：这是一种低门槛的方式来原型化计算、验证假设或与非技术利益相关者共享结果，然后再以编程方式扩展解决方案。