在日常工作中，我们经常与数据打交道，而 Excel 依然是处理表格数据无可争议的工具。无论你是数据分析师、财务人员，还是仅仅需要处理偶尔报表的软件开发者，掌握 Excel 的深层功能都能极大地提升你的效率。特别是在 2026 年的今天，随着“氛围编程”和“AI 原生”开发理念的普及，Excel 不再仅仅是一个电子表格，它更像是一个低代码的开发环境。今天，我们将通过一系列核心测验题目来深入探讨 MS Excel 的关键概念。这不仅仅是一次简单的答题，更是一次对我们技术储备的梳理。我们将分析每一个选项，解释背后的技术原理，并结合现代开发工作流提供实战中的代码示例和最佳实践。
Excel 高级功能与数据完整性
#### 1. 我们如何在 Excel 中创建下拉菜单？
选项：
- 使用自动填充功能
- 应用条件格式
- 使用数据验证功能
- 对列应用筛选
正确答案： 使用数据验证功能
深度解析：
创建下拉菜单是保证数据输入一致性的基础手段。虽然在 VBA 中我们可以使用 UserForm 来实现更复杂的交互，但在工作表层面，最核心的功能是 数据验证（旧版称为“数据有效性”）。我们可以通过“数据”选项卡 > “数据验证” > “序列”来实现。这不仅能防止用户输入错误的数据，还能极大提升表单填写的效率。
在 2026 年的视角下，我们看待“数据验证”不仅是为了防止错误，更是为了构建“AI 就绪”的数据集。当我们使用 Cursor 或 GitHub Copilot 等工具辅助编写 Python 脚本处理这些数据时，标准化的枚举值能显著减少 LLM（大语言模型）在处理分类变量时的幻觉问题。在我们最近的一个金融科技项目中，我们通过严格的下拉菜单控制，使得后续的数据清洗步骤效率提升了 40%。
#### 2. Excel 中的 FORMULATEXT 函数有什么用途？
选项：
- 将单元格的公式作为文本返回
- 将公式转换为数值结果
- 将数字四舍五入为最接近的整数
- 检查单元格区域中的错误
正确答案： 将单元格的公式作为文本返回
实战见解：
作为一名技术人员，你可能在调试复杂的电子表格模型时需要查看某个单元格背后的逻辑，而不仅仅是结果。在 Excel 2013 及更高版本中，FORMULATEXT 函数完美解决了这个问题。它允许我们将公式“提取”出来显示。
代码示例与调试：
// 假设 A1 包含公式 =SUM(B1:B10)
=FORMULATEXT(A1)
// 返回 "=SUM(B1:B10)"
在审计财务模型时，我们可以通过辅助列快速扫描 A 列所有单元格的公式结构。这种透明度在现代 DevOps 的“可观测性”理念中至关重要。如果你发现某个模型运行缓慢，可以结合 INLINECODE78967d9e 和 INLINECODE29a5c9d4 函数来追踪和优化核心计算逻辑，就像我们在代码中使用 Profile 工具一样。
#### 3. 在 Excel 中，“数组公式”是什么意思？
选项：
- 返回一组数值的公式
- 同时输入到多个单元格中的公式
- 对整个单元格区域执行运算的公式
- 使用 ARRAY 函数的公式
正确答案： 对整个单元格区域执行运算的公式
技术深挖：
这是一个关于 Excel 计算引擎的高级话题。传统的公式是“一个单元格输入，一个单元格输出”，而数组公式（以及现在更强大的动态数组 Dynamic Arrays）允许我们“一次性对一组数据进行批量处理”。
实际应用示例：
假设我们需要计算两列数据的乘积之和。普通做法是先在 C 列计算 A*B，再求和。但使用数组公式，我们可以一步到位：
=SUM(A2:A10 * B2:B10)
在旧版本中，这需要按 Ctrl + Shift + Enter 来确认。这种思维方式不仅适用于 Excel，在 Python 的 NumPy 或 pandas 中也是类似的“向量化运算”逻辑。掌握数组公式意味着你开始用编程的思维方式来操作表格，这将极大减少中间辅助单元格的使用，让表格更加整洁。
2026 性能优化视角：
我们在处理百万行级数据时发现，巧妙使用动态数组公式（如 INLINECODEca301168, INLINECODE22dbad2c, UNIQUE）不仅让公式更简洁，往往比传统的 VBA 循环宏运行得更快，因为 Excel 的底层计算引擎已经针对向量化操作进行了深度优化。
财务与日期处理函数
#### 4. Excel 中的 PMT 函数有什么用途？
选项：
- 将数字转换为指定格式的文本
- 基于定期、固定付款返回投资的本金偿付额
- 查找投资的现值
- 计算两个日期之间的差值
正确答案： 基于定期、固定付款返回投资的本金偿付额
#### 5. Excel 中的 DATEDIF 函数有什么用途？
选项：
- 计算两个日期之间的差值
- 将日期转换为特定格式
- 检查某日期是否为周末
- 将日期四舍五入到最近的月份
正确答案： 计算两个日期之间的差值
开发者的提示：
有趣的是，DATEDIF 是一个隐藏函数。你在 Excel 的公式提示框中找不到它，但它确实存在且功能强大。它的独特之处在于可以灵活地计算“完整的年数”或“完整的月数”，这对于计算员工工龄或项目周期非常有用。
代码示例：
// 计算两个日期之间的完整月数
=DATEDIF("2023-01-01", "2023-12-31", "m")
// 结果返回 11，因为不满一个整月不计入
高级技巧与安全保护
#### 6. 我们如何在 Excel 中创建动态命名区域？
选项：
- 使用“定义名称”功能
- 对列应用筛选
- 使用“选择性粘贴”选项
- 选项 A 和 B 都是
正确答案： 使用“定义名称”功能
最佳实践：
创建动态命名区域是构建可扩展仪表盘的关键。我们通常结合 INLINECODE032ab241 和 INLINECODE6d5cbeb6 函数，或者使用更现代的 TABLE 结构来实现。这样，当你在数据源追加新行时，图表和数据透视表会自动更新，无需手动调整引用范围。这是一种类似数据库中“视图”的概念。
#### 7. 我们如何保护 Excel 工作表不被编辑？
选项：
- 为工作表设置密码
- 使用“审阅”选项卡中的“保护工作表”选项
- 锁定单个单元格
- 以上所有选项
正确答案： 以上所有选项
安全策略：
在实际工作中，保护工作表不仅仅是设置一个密码那么简单。最佳实践是：先取消勾选所有单元格的“锁定”属性（默认是锁定的），然后仅选中包含公式和标题的关键单元格，重新勾选“锁定”，最后再点击“保护工作表”。这样，用户可以在空白区域自由输入数据，但无法破坏核心逻辑。
数据分析与可视化
#### 8. Excel 中的 N 函数有什么用途？
选项：
- 将数字四舍五入为最接近的整数
- 将值转换为数字
- 查找区域中的第 n 个最大值
- 计算包含数字的单元格数量
正确答案： 将值转换为数字
隐秘用法：
N 函数在普通业务中很少用，但在构建复杂的公式模型时非常有用。它可以将非数字转换为 0，将数字保留为数字。一个高级技巧是使用它来添加“注释”到公式中而不影响计算结果。例如：
=SUM(A1:A10) + N("这个逻辑假设 A 列没有负值")
由于 N 函数对文本的处理结果是 0，所以这行公式既完成了计算，又留下了自文档化的注释。这在没有版本控制的 Excel 文件中是一种非常有用的“自记录”手段。
#### 9. 在 Excel 中，图表中的术语“数据系列”指的是什么？
选项：
- 图表的标题
- x 轴上的标签
- 图表中绘制的数值
- 图表的图例
正确答案： 图表中绘制的数值
#### 10. 我们如何在 Excel 中对工作表进行分组？
选项：
- 选择多个工作表，右键单击并选择“组合工作表”
- 使用“开始”选项卡中的“组合”选项
- 将工作表标签拖放到新组中
- 以上所有选项
正确答案： 选择多个工作表，右键单击并选择“组合工作表”（或在按住 Shift/Ctrl 的同时点击标签）
操作警示：
这是一个“高风险高回报”的操作。分组允许我们一次性修改 12 个月份报表的格式，极大地提高效率。然而，这也是许多“数据灾难”的源头——很多人忘记取消分组，然后在“一月”的表格中修改了一个数据，结果全年的数据都被覆盖了。因此，作为最佳实践，一旦完成了成组的编辑操作，请务必立即右键单击并取消成组。
2026 前沿视角：Excel 开发者的未来之路
随着我们进入 2026 年，Excel 的开发范式正在经历一场深刻的变革。我们不能再仅仅把它看作一个独立的桌面应用，而是要将其视为一个云原生、AI 增强的开发平台。
#### Python in Excel：打破孤岛
在最近的更新中，微软直接将 Python 引入了 Excel。这对我们来说是一个 game changer（颠覆性改变）。以前，我们需要先在 Jupyter Notebook 中写好 pandas 代码，处理数据，然后再导出到 Excel。现在，我们可以直接在工作表中使用 Python。
实际案例：
想象一下，你需要使用机器学习库（如 scikit-learn）来预测下一季度的销售趋势。以前这可能需要切换到 VS Code。现在，你只需要在一个单元格中输入 =PY()，然后编写 Python 代码即可。
# 在 Excel 单元格中运行 Python
import pandas as pd
df = xl("Table1[[Name]:[Sales]]", headers=True)
predicted_sales = df[‘Sales‘].rolling(window=3).mean()
这不仅打破了数据孤岛，更重要的是，它允许我们将专业的数据科学能力直接赋予业务用户，真正实现了“公民开发者”的愿景。
#### LLM 驱动的公式调试与重构
你是否遇到过继承了一个长达 300 行的嵌套 IF 公式的噩梦？在 2026 年，我们不再需要手动去破解每一个括号。我们可以直接利用 Excel 内置的 Copilot 或者将代码复制到 Cursor 这样的 AI IDE 中，让 AI 帮我们重构。
经验分享：
我们最近在重构一个客户的财务模型时，遇到了一段像“意大利面条”一样复杂的 VLOOKUP 链。通过使用 Agentic AI（代理式 AI），我们不仅将其重构为更高效的 XLOOKUP，还被 AI 告知其中存在三个潜在的逻辑漏洞。这种“结对编程”的体验极大地提高了代码的可维护性和准确性。
实战进阶：构建智能数据处理管道
让我们深入探讨一个在 2026 年非常典型的场景：如何结合现代开发理念和 Excel 构建一个自动化的数据处理管道。这不仅仅是写几个公式，而是关于工程化思维。
#### 11. 如何利用 Power Query 处理非结构化数据？
在现代数据流中，我们经常遇到来自 API 的 JSON 数据或复杂的 CSV 文件。传统的 Excel 分列功能已经显得力不从心。
代码示例：
让我们看看如何使用 Power Query (M 语言) 来转换一个嵌套的 JSON 列表。
let
// 导入 JSON 数据
Source = Json.Document(File.Contents("data.json")),
// 转换为表
TableFromList = Table.FromRecords(Source),
// 展开嵌套的记录
Expanded = Table.ExpandRecordColumn(TableFromList, "attributes", {"id", "timestamp", "value"}, {"id", "timestamp", "value"}),
// 数据类型转换
ChangedType = Table.TransformColumnTypes(Expanded,{{"id", Int64.Type}, {"value", type number}})
in
ChangedType
2026 最佳实践：
在我们的团队中，我们倾向于将 Power Query 视为 ETL（抽取、转换、加载）层的首选。它与 VBA 不同，Power Query 的操作是“非破坏性”的，并且可以被 Excel Copilot 完整理解和记录。这意味着，当下个月业务逻辑变更时，你可以直接用自然语言告诉 Copilot：“修改 Power Query 步骤，只保留时间戳在 2026 年之后的行”，它会自动生成对应的 M 代码。
#### 12. 现代架构下的错误处理与容灾
作为一名资深开发者，我必须强调：任何可能出错的事情，最终都会出错。在 2026 年，随着我们依赖 Excel 处理更复杂的任务，优雅的错误处理变得至关重要。
对比分析：
传统的 Excel 用户可能会使用 IFERROR 来掩盖错误。但我们在生产环境中，需要更精确的捕获机制。
代码示例 (VBA + 事件驱动)：
Private Sub Worksheet_Change(ByVal Target As Range)
On Error GoTo ErrorHandler
‘ 检查是否修改了关键数据区域
If Not Intersect(Target, Range("DataInputArea")) Is Nothing Then
‘ 触发验证逻辑
Call ValidateDataInputs
End If
Exit Sub
ErrorHandler:
‘ 记录错误日志到系统日志表，而不是简单的弹窗
LogError Err.Number, Err.Description, Environ("USERNAME")
MsgBox "数据处理过程中发生异常，已自动记录。请联系管理员。", vbCritical
End Sub
在这个例子中，我们使用了“安全左移”的理念。我们在数据输入的第一道防线就进行拦截，并将错误记录下来，而不是等到数据汇总时才发现公式报错。结合 Power Automate，我们甚至可以在发生严重错误时，自动向开发团队的 Teams 频道发送警报。
云原生协作与版本控制
在 2026 年，Excel 文件不再是沉睡在本地硬盘里的 .xlsx 文件，它们活在云端。这意味着我们必须将 Git 等版本控制系统的理念引入到 Excel 的开发中。虽然 Excel 本身不是文本文件，但我们可以通过将关键逻辑剥离到 VBA 模块或使用 Office Scripts（TypeScript）来实现。
Office Scripts 示例：
这是微软主推的跨平台自动化脚本语言，基于 TypeScript，非常适合 AI 辅助开发。
function main(workbook: ExcelScript.Workbook) {
// 获取活动工作表
let selectedSheet = workbook.getActiveWorksheet();
// 设置数据验证，确保 AI 不会读取到垃圾数据
selectedSheet.getRange("B2:B100").setDataValidation({
list: {
inCellDropDown: true,
source: "已完成,进行中,待处理"
}
});
}
这段代码可以被存储在 OneDrive 中，并且可以通过 Power Automate 触发。更重要的是，因为它是 TypeScript，我们可以直接在 VS Code 中使用 Copilot 来生成复杂的逻辑，然后再粘贴回 Excel。
总结与后续步骤
通过以上这 10 多个问题，我们从简单的数据验证、基础的文本公式，一路探讨到了数组公式、动态区域、安全性管理，以及 Python 集成和 LLM 辅助开发。要真正精通 Excel，我们不能仅停留在“会用”的层面，而要理解其底层的逻辑，比如引用的绝对与相对性、数组的运算模式以及数据结构的规范性。
作为开发者或技术爱好者，建议你可以尝试将 Excel 的这些逻辑与编程语言联系起来。比如，当你理解了 Excel 的数组公式后，你会发现 Python 的 pandas DataFrame 操作变得异常亲切。继续保持好奇心，让我们在数据的海洋中挖掘更多价值吧！
在未来的文章中，我们将继续探索更多关于 Excel 在企业级应用中的高级话题，包括如何构建安全的 Excel 插件以及如何利用 Power BI 进行深度可视化整合。