SEM | 精通Excel,就能做好数据分析吗?

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作者：宋跳跳

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新年上班第一天，相信大多数艾豆都是这样的心情：

大概，是因为穷吧……

要致富，先学习！

新的一年，艾奇菌会继续陪伴大家学习成长，然后升职加薪走上人生巅峰！

今天为大家带来一篇值得大家思考的文章。

正文如下▼

两三个月之前，初冬料峭。通过面试收了一个SEMer进团队。小姑娘从事了几年医疗行业竞价，从基础竞价干到竞价主管，很是勤奋，也见识过医疗行业的腥风血雨，聪明伶俐，对Excel中常用和不常用的函数都运用熟练，借此迅速在团队中站稳脚跟。

日子欢快的过了一个月之后，她找到我，抱怨电脑越来越不能满足她的数据处理需求。又过了一个月，她跟我借VBA相关的书籍，开始自学。

我相信这样的故事在医疗行业、电商行业中肯定经常上演。说来说去就是个生产工具和生产力的问题。

计算广告本身就是个跨学科的应用，需要大量的数据处理工作，而计算广告行业中又以SEM为甚。Excel作为数据工作中应用最广泛、门槛最低的软件，成为绝大多数从业伙伴的基础工具。

什么是工具？

百度百科这样解释工具：

工具原指工作时所需用的器具，后引申为为达到、完成或促进某一事物的手段。工具是一个相对概念，因为其概念不是一个具体的物质，所以只要能使物质发生改变的物质，相对于那个能被它改变的物质而言就是工具。

“工作”的分类

按照定义，我们必须首先明确工作的定义。

我想把工作分为两类：“动作”和“项目”。

所谓“动作”，是具体的“点”，诸如：我要查看某关键词的排名，拓展关键词，撰写创意，调整排名。

所谓“项目”，是以某个目标为指引的一系列“动作”的集合。诸如：订单提高8%，客单价提高5%，订单成本降低6%（同学不要哭，我知道你想到了自己的KPI）。

“工具”的分类

而工具同样可以分为两类，“体力工具”和“智力工具”

所谓“体力工具”，诸如：推广实况，关键词分词工具等等

所谓“智力工具”，诸如：思维导图，数据模型等等

“工作”和“工具”交叉影响

我们就以Excel为例，看看Excel可以作为什么工具，可以协助哪些“工作”。

首先讲“动作”中的“体力工具”。对于绝大部分人而言，这是最大的应用。日报、周报、月报、转化资源汇总表、关键词分词工具，甚至百度推广客户端也是基于Excel表格规则制作的复杂的体力工具。这些其实用到了Excel中的基础计算、文本筛选等功能。

“动作”中的“智力工具”稍显复杂，但其实我们也经常遇到。举个栗子，有位做跨境电商的朋友是这样面对“写创意”这件日常工作的：Amazon平台的创意其实就是对产品撰写“标题”，现在我们要对“台灯”撰写创意，首先，我们找到同类产品的销售排行榜，比如TOP100，我们可以获取到这100款产品的标题描述（当然这位朋友是写了个爬虫），然后使用Python将每条创意分成词根（英语属于字母语言，相对容易分成词根），并对每一个词根出现频次计数，如你所想，我们可以很轻易地得出词根出现频率的排序，消费者最爱的词根都有了，剩下的就像搭积木一样简单了。其实在转化关键词拓词时，这样的方法和工具也经常使用。

至于“项目”工作中的“体力工具”依然比较常见，比如月报的数据模型。月报数据体量以及分析维度都要求更高，并且要求大量的数据可视化图表（因为要做PPT，你懂的），文章开头的小姑娘，完全用函数和公式完成了一个又一个的月报模型，每个月只需要把数据粘贴进固定的sheet，图表和图形就都可以拿来用，进以辅助决策。正因为可以辅助决策，举例时我在犹豫是否属于“智力工具”，思考之后还是感觉不妥。这里的“工具”虽然完成的是一系列的计算与图表生成，但是所有的这些其实都是力气活，或者说属于“通用逻辑模型”，这里的“逻辑”或者“思考”，都是机械重复的完成固定的“套路”。

（上一图例中完成了分词动作，那么接下来一连串的工具，就可以快速完成账户搭建）

下图中可根据分词结果快速搭建计划、单元，以及根据我所设定的规则分配匹配方式。

自2016年5月份之后，匹配方式就很宽泛了，大家都懂的，因此我在算法上以短语-精确包含为最优解。

（账户结构有了之后，就是创意，针对创意仁者见仁，但大家共通诟病的应该是通配符内选取单元内最长的关键词，这是一个典型的“体力劳动”，但可以同时快速实现）

最后来聊聊这个“项目”中的“智力工具”，与其说项目中的智力工具，倒不如说在项目工作中，智力和知识本身就是工具。假设这样一种情况，刚接手一个新推广项目，大家都在摸索，没有人就业务人群属性给你明确指导，以之前的优化“经验”已经无法满足推广需求的时候我们该怎么办呢？对于Excel而言，就应该是规划求解，相关系数，线性方程出场的时候了。我们有可能从看来并不直接相关的数列之间找到影响趋势，从而带来意想不到的结果。

工具的局限

开篇故事中的问题并不在于没有工具，问题在于工具的适用性以及工具升级。要知道任何工具都不可能解决所有问题，包括智力本身。

Excel中的公式与函数能够快速轻巧地解决数据量不大时的单项任务。请注意，这里有两个前提：1、数据量不大；2、单项任务。

Excel在实际使用过程中受电脑设备性能以及office版本影响较大，一般接近百万行时基本就跑不动了。若函数嵌套使用、调用函数计算结果、包含数据透视、包含图表生成等加重运算难度的情况同时存在，将大大降低表格运算速率。你看到的将经常出现灰屏同时的光标忙碌状态。

Excel使用公式和函数时有很多动作是无法自动执行的。比如你有良好的账户管理习惯，每个月1号固定将上个月的搜索词下载备份，临近年底，你要把之前的所有的报表汇总到一起，这显然无法通过几个简单的函数达成。函数无法直接调对文件对象执行处理动作。另外，函数对于连续执行的动作，显得很是笨拙。比如我们已经完成了前面全年12个月的表格汇总工作，我们需要把当时处于未添加状态，在之后的优化过程中又添加进账户的关键词找到，并自动新建一个sheet，复制进去。这里用到了筛选，之后数据透视，新建sheet，复制粘贴。单纯的函数是无法完成的。

驾驭工具的是「人」

当你想把所有这些全部自动化完成的时候，你就需要写程序了。VBA在一定程度上而言做到了最大化Excel的自动化，因为资源可以在程序中释放，因此同样机器的情况下，计算承载也高于函数和公式。

故事中的问题是当固有工具遇到工作强度瓶颈，我们应该积极主动的寻求工具升级，以换取更高的工作效率，以及新工具、新解决思路下的新眼界。那么沿Excel一路走下去，你最终也许会放弃Excel的，接棒的可能是Python，谁知道呢？

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