1、Excel不用于处理大数据的主要原因是其性能限制、可扩展性差以及缺乏高级的数据处理和分析功能。 性能限制：Excel在处理大量数据时，其性能会显著下降。例如，当一个工作表包含数十万行数据时，简单的操作如筛选、排序或应用公式都可能导致明显的延迟。
2、报表效果不够直观 我们都知道EXCEL可实现柱形图、扇形图等数据分析图表，在数据分析软件还比较匮乏的当年，这些确实让大家眼前一亮，似乎数据都变得简单了些。但是自从进入了大数据时代，企业对数据分析报表的要求越来越高，单纯的图表已经难以直观地展现复杂数据。
3、EXCEL中主要是折线图、雷达图、柱状图、饼图等常见的统计图表，但词云等这些图表是没有的，不过EXCEL数据功能强大，通过函数、数据透视表等功能，很多数据分析都能完成。另外，EXCEL有一些固定的分析模板，用户可以直接用，方便。
4、因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。
5、在大数据应用技术中，Word（文字处理软件）通常不是主要的工具，因为它更适合于处理文本和制作文档，而不是处理大规模的数据。然而，在某些情况下，Word可能会用于编写报告、文档化分析结果或记录数据分析过程。相比之下，Excel（电子表格软件）在大数据应用中更常见且有更广泛的应用。
6、能力非常强大，只比Excel强，不比excel弱。（以下可能用户并不关心，毕竟用户比较低端，可以不说这些理由）从速度上来说，数据库毕竟是经过优化处理的，它的速度比Excel要快很多倍。从安全角度来说，数据库的机制完整，出错机率极少，而专家分析过，Excel的出错机会，是数据库的成千上万倍。
1、在大数据应用技术中，Word（文字处理软件）通常不是主要的工具，因为它更适合于处理文本和制作文档，而不是处理大规模的数据。然而，在某些情况下，Word可能会用于编写报告、文档化分析结果或记录数据分析过程。相比之下，Excel（电子表格软件）在大数据应用中更常见且有更广泛的应用。
2、Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。
3、内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。 存储器（硬盘/固态硬盘）：使用高速硬盘或固态硬盘（SSD）可以提供更快的数据读写速度，确保大量数据的快速访问。
1、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
2、电脑性能不足：如果你的电脑配置较低或内存不足，Excel 在处理大量数据或复杂计算时可能会变得缓慢或卡顿。解决方法：考虑升级电脑的硬件配置，增加内存或更换更高性能的电脑。您好！您的Excel表格双击填充卡顿的问题可能是由于以下原因之一导致的： 禁用了硬件图形加速。
3、禁用Excel插件 Excel插件是一些第三方软件，它们可以在Excel中添加各种功能。但是，如果插件太多，就会影响Excel的启动速度。因此，禁用一些不必要的插件可以有效地提高Excel的启动速度。具体方法如下：打开Excel，单击“文件”选项卡，然后单击“选项”。在“Excel选项”窗口中，单击“加载项”。
4、如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。
5、方法1：使用排序功能。 将希望删除的行，排序到最后。 然后选中最下面的几行， 右击行号，一起删除即可。 方法2：使用定位条件。 点击“开始”选项卡中的“查找和选择”（望远镜图标） 点击“定位条件” 点击“可见单元格” 确定，即可将当前筛选数据一起删除，而不影响其他单元格。
使用导入向导：如果您有大量的数据需要从其他程序或文件中导入到Excel中，可以使用Excel的导入向导。导入向导可以从多种文件格式中导入数据，包括文本文件、数据库文件和其他电子表格文件。要使用导入向导，请选择“数据”选项卡中的“从文本”或“从其他源”选项。
打开excel表格，在表格中输入数据，空出A列用来添加序号。在A1单元格内输入“1”，并找到单元格右下角的绿色圆点。双击绿色圆点，可以快速将序列向下填充。或者选中A列需要填充序列的单元格。点击工具栏中的“行与列”，选择“填充”。在“填充”里选择“序列”。
使用快捷键和自动填充：熟悉常用的Excel快捷键可以大大提高数据处理的速度和效率。另外，Excel的自动填充功能可以根据已有的数据模式自动填充相邻的单元格，加快数据输入和格式化。可以通过以下步骤处理： 分析数据结构：先了解数据的列数、行数、数据类型等，以便确定后续的处理方法。
比如内存中限制行数为100，当行号到达101时，行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除，当行号到达102时，行号为1的记录刷新到硬盘，并从内存中删除，以此类推。
1、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
2、大数据解决方案：九数云的分类汇总面对海量数据，九数云提供了简单易用的分类汇总工具。上传数据后，通过新建分析步骤，轻松进行多条件分类、求和、排序和筛选。对比GROUPBY，九数云的界面友好且功能全面，对于大量数据处理，无疑更具优势。
3、TRIM（）这是一个简单方便的函数，可以被用于清洗具有前缀或后缀的文本内容。通常，当你将数据库中的数据进行转储时，这些正在处理的文本数据将会保留字符串内部作为词与词之间分隔的空格。并且，如果你对这些内容不进行处理，后面的分析中将产生很多麻烦。
4、然而，如果需要按特定条件筛选数据，Excel的强大功能就派上用场了。在“开始”菜单中找到“查找和选择”-“定位条件”，这里可以进行精准筛选。例如，如果你想选中所有包含数字的单元格，只需在“常量”-“数字”选项中选择，点击“确定”后，那些符合条件的单元格就会在你的视野中高亮显示。
5、移除图片背景（技巧9）对于美化报告尤为重要，而公式自定义（技巧10）则能让你的计算更加个性化。快速定位数据点（技巧11）在大数据处理中至关重要，SmartArt新增的图形布局（技巧12）让数据展示更具吸引力。此外，Excel 2010的函数功能大幅增强（技巧13），输入变得更加便捷（技巧14）。
