【原】小白讲Excel-怎样录入数据才是正确的录入姿势

在使用Excel的操作中，我们经常会遇到录入的方面的工作，有没有在录入大量数据的时候，发现操作起来不是很方便，不论如何改进录入时的技巧，都不能愉悦的完成录入，哪你是否想过你的录入方式是否正确？今天就跟我的思路，一起看看这个录入的过程中我们该怎么愉快完成，以及如何高效录入的哪些事？在说录入之前，我们还是先来看看我们在Excel录入的时候，能有哪些录入小的技巧能提高我们的录入效率吧！

手动录入技巧

你在录入数据是不是还在用鼠标来切换输入单元格，这样录入的方式效率最低，因为我们大部分的时间都花在鼠标和键盘间切换上，当大家知道这个原因后，就提出如下的两个操作来优化改进这个输入方式：

1.  采用键盘tab键向右切换单元格，enter回车键向下移动单元格，如果反方向操作，则会shift+tab 向左，shift+enter 向上完成切换

2. 另一种方法就是用键盘上的上下左右四个方向键来切换下一个要输入内容的单元格；

效果：然而理想很丰满，现实很骨感，虽然在录入上会一丢丢的提升，当我们实际操作的时候，除非你的盲打技术精湛，才能达到录入上的行云流水，因为方向键或tab对于指法不是很娴熟的人来说，这样的操作误触率会很高，相比键盘鼠标提升效率极为有限。

怎么的录入才是正确的录入方式呢？

记事本录入才是批量录入的王道！什么记事本，你没有搞错吧？当然，记事本录入能完美解决的上面再Excel中的遇到切换单元格的问题，这样效率就会有明显的提升，不过在录入的过程中，还是有小的方面需要注意：

•  分隔符 每一行一条数据，就是我们可以采用逗号（,）或空格来做数据间的分隔符，因为这两键都是平常常用的按键之一，在使用时，误触的几率非常低，这里需要注意的是，如果我们录入的大部分为汉字和数字，几乎没有英文录入的情况，建议使用逗号(中文)为分隔符，如果英文，汉字，数字都有的情况，建议使用空格，因为分隔符需要通篇保持一致,中文切换有可能会导致逗号的不一致，在输入导入到表格中无法识别的现象，而中英文的空格是没有区别，这样就可以放心的用啦！

• 录入内容：在录入时我尽量区分录入数据的必要性，比如录入员工信息表，有员工的姓名，身份证号，年龄，出生年月，性别，籍贯，工龄，联系电话等，这时我们只需录入姓名，身份证，工龄，联系电话就可以了，因为其它的信息都涵盖在身份证中都有，最后用公式提取一下就好啦！

•  数据类型：如果在录入的数据中有超过15的数字，一定在导入向导中，提前设定数据类型为文本，否则超出的位数都会被设置为0科学计数法，而且这种结果是不可逆的，还有就是文字集的选择也许要注意。

接下来我们一起看看如何将录入好的文本的内容导入表格中吧！具体的操作如下：

第一步.【数据】-点击【来自文本】按钮，弹出选择文件路径的对话框，选择你已经录入完成的文本文件，点击【导入】按钮(选中导入文件时【打开】自动变为【导入】)      

导入数据示意图1

第二步.弹出文本导入向导窗口，这里解释一下具体的选项和每个选项的含义：

导入数据示意图2

A)原始数据类型中有2个选项：

• 分隔符号：默认值，常用的分隔符有：逗号，空格，分号，tab(也叫制表位),如果遇到没有数据可用连续分隔表示。

• 固定宽度：并不是我们理解的有固定长度的数据比如：身份证，邮政编码，手机号等，而是每个字段长度固定，比如11字符为一个字段，不足的需要补充空格，一般很少会在录入的时候使用这种方式，通常为某些软件导出数据格式。

B)导入起始行：默认都是不用修改的，除非多次导入数据，可选择新导入数据的位置行。

C)文件原始格式：这也是经常会被人们忽略的部分，它的含义在于你在录入的过程，有没有用到特殊符号，为了更明白的说明这个问题，我们一起了解中文简体中的字符集的区别：

•   936：简体中文（GB2312）: 1981年5月1日发布的简体中文汉字编码国家标准，共收录7445个图形字符，其中包括6763个汉字。

• 20936:简体中位（GB2312-80）1995年12月发布的汉字编码国家标准，共收录21003个汉字，包含国家标准GB13000-1中的全部中日韩汉字，和BIG5编码中的所有汉字

• 54936:简体中文(GB18030): 2000年3月17日发布的汉字编码国家标准，收录27484个汉字，覆盖中文、日文、朝鲜语和中国少数民族文字

不过我们一般的录入的内容选936：简体就可以，如果导入数据发现有些字符或汉字无法正常显示的可依次选择20936或54936试试啦。

D)是否包含标题行：根据内容勾选，

第三步：数据分列，选择分隔符，操作界面如下：

导入数据示意图3

• 分隔符选项：为多选，如遇到中文和英文符号的差异无法分列的情况，可在其他用项中输入中文符号，不过只能输入一个字符，不过已经够用啦！

• 连续分隔符号视为单个处理(R):需要分情况，如果你录入的数据中有大量空数据的情况，勾选会造成同行数据的错位，否则勾选可以避免一些误输分隔符的操作。

• 文本识别符号(Q):一般情况我们不会用到，因为在后续的步骤中，我们可以对整列的数据进行数据类型的设置，除非你有特殊需求，默认有双引号，单引号和无3个选项，不能自定义。

如果你没有对数据列设置数据类型的需要就可以点击完成，跳过下一步骤。

注意：选择好之后，我们需要在数据预览查看数据自动分列的情况，尽量查看完整，否则出现问题，再调整要么重新来一遍，要么一点一点自己手动修改，非常影响效率！

第四步.列的数据类型设置：

导入数据示意图5

数据类型设置主要分2部分：导入数据和不导入数据

注意：数字超过15位的情况，提前设置为文本格式，否则出现末尾数字变0的情况且这种操作不可逆，这种数字可能为身份证，纯数字的单号等。

• 导入数据：系统提供3个数据类型选项，常规，文本，日期，默认为常规，

• 不导入数据：默认导入，如想不导入某列数据，先单击某列数据，然后再勾选【不导入(跳过)(I)】选项，则整列的数据类型变为忽略列；

设置完成后，我们点击【完成】按钮就能完成数据导入。

什么？这么麻烦！

我们拆解步骤确实看起来挺繁琐的事情，不过如果真是的操作，也许都用不了几秒就能完成导入工作。

当然录入与第一种方法比起来还是高效太多了，它不需要用特殊的键来切换单元格，大大节省了切换的时间，如果你录入的量不是半天或一天能录入完的话，就需要借助一下图片识别技术，不过这个是有成本的，就看录入的数据的量和重要程度了，废话不多说，下面就来了解一下图片识表的技术！

图片识表

图片识别技术也叫OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，最早可以追溯到1974年，当时就已经做到可识别任何字符，识别的时间和费用成本较高，无法普及。

在2003版office word已经嵌入文字识别， 不过默认没有安装，需在安装时选装，只不过当时生成图片不像现在这么方便，加上当时硬件处理速度和准确率不高就没有得到大范围推广，就现在来说，比如QQ,微信聊天软件都有识别图片文字而且准确度很高（手机版），这些功能都被隐藏在扫码功能的翻译，识别后可以翻译成你选择的语言，不加留意，还是很难发现吧。

不过今天的主角并不是它，因为它在识别图表的功能几乎为零，今天我们介绍的图表识别主角ABBYY FineReader  15，具体如何图片识表的呢？具体操作如下：

首先：选择【文件】菜单下的【新建 OCR项目】或ctrl + shift + n,会弹出OCR编辑器，然后点击【打开】按钮，弹出文件选择窗口，选择识别的图片，可多选，点击打开，然后软件就会自动识别，等待识别完成；

图片识表具体操作示意图

接着你就可以对识别的数据进行核对，修改，软件也会将可能有错的地方用特殊的颜色标记，方便你核对！如果识别的数据没有问题的话的，你就可以接下来的操作了。

其次： 点击【保存页面】按钮，弹出文件保存窗口，选择路径和输入文件名，点保存即可导出识别数据，其中有2个附加功能按钮：

• 【文件选项】：中有四种导出文件的方式，常用的有：1.将所有识别数据保存到一个文件中（默认）；2.每个页面数据单独保存到一个文件；

• 【选项】：只做为了解的内容，我用了很多次，但从来没有更改过里面的配置项。 

识别完成导出成xlsx文件格式示意图

最后：点击保存，然后打开文件，样式上需要有所调整，数据基本不用太大调整，如果录入的文件内容有个十来页的话，大概半个小时，筛查错误，调整数据样式就都能搞定！图中的图片尺寸为(776px*227px)识别上没有问题，质量越高的图片的识别的准确率更好，如果有技术，可以调整图片对比度，这样能提高的识别准确率；如果录入的数据量不大，还是用手动录入比较快！我用的试用版，识别的次数为500次，时间为30天，网上的基本没有破解资源，偶尔碰到大量录入的工作，下载装个试用版就ok了，基本能完成任务。

图片识表最终效果图

最后上传是识别后的效果图，一张72dpi(网络图片的普通分辨率)，尺寸为1000*5073图片，600多个识别区域，错误的就10几个，功能不是一般的强，如果图片质量更好一些，效果更佳。

其实写了这多，只是想说明一个问题，Excel的功能强大，但它适合用来录入大量的源数据，它适合录入有规律的补充数据，我们可以通过定位条件，定位然后批量填充；在我的眼里它是个超级计算器，我们可以使用简单公式就能完成惊人的计算量，它更是一个强大的分析工具，可以通过整理，深度分析生成直观的数据报表，其实Excel的强大可以渗透到个行各业，比如制作项目进度的甘特图，尤其新版的增加了新样式的图表，也增加更多的强大的功能，比如智能表格，数据透视表，数据查询以及各种数据分析功能，我会在以后的章节详细讲解，期待你的关注和支持！