excel2016用什么加速

当处理大型数据或复杂公式时，Excel 2016 的运行速度可能变慢，影响工作效率。本文深入探讨了十二种实用的加速方法，涵盖软件设置优化、公式与计算效率提升、数据模型精简以及硬件配置建议等多个维度。通过具体操作案例和官方推荐的最佳实践，帮助用户显著提升表格处理速度，让数据分析工作更加流畅高效。

       在日常办公中，微软的 Excel 2016 是许多人处理数据不可或缺的工具。然而，随着数据量的增长或公式复杂度的提升，软件响应迟缓、卡顿甚至崩溃的情况时有发生。这不仅消耗了用户的耐心，更直接影响了工作进度。遇到这种情况，许多人第一反应可能是升级电脑硬件，但这并非总是最经济或最有效的解决方案。实际上，通过一系列针对性的软件设置优化和操作习惯调整，我们完全可以在不增加额外成本的前提下，让 Excel 2016 重新焕发活力，实现流畅运行。本文将系统性地梳理十二个核心策略，从内到外为您的 Excel 2016 进行全面加速。

       优化计算模式与公式设置

       Excel 的自动计算功能虽然方便，但在处理大型工作表时，它会成为拖慢速度的主要元凶。每当单元格内容发生变化，Excel 都会自动重新计算所有与之相关的公式，这无疑会带来巨大的性能开销。此时，将计算模式调整为手动是立竿见影的提速方法。您可以在“公式”选项卡下的“计算选项”中，选择“手动”。完成所有数据输入和编辑后，只需按下功能键 F9 进行一次性重算即可。例如，财务人员在编制包含数千行联动计算的年度预算表时，在输入假设参数阶段关闭自动计算，待所有参数设置完毕后再手动触发计算，可以避免每次输入都经历的漫长等待，整体效率提升非常显著。

       另一个关键点是慎用易失性函数。所谓易失性函数，是指即使其引用的单元格未发生改变，也会在每次计算时重新计算的函数，例如 现在时间函数（NOW）、今天日期函数（TODAY）和随机数函数（RAND）等。这些函数如果被大量使用，会迫使 Excel 频繁执行不必要的重算。一个常见的案例是，在数据表的每一行使用 现在时间函数（NOW） 来记录数据录入时间。更优的做法是，在需要记录时间戳时，使用快捷键“Ctrl + ;”输入静态的日期和时间，或者通过 VBA（Visual Basic for Applications） 脚本在特定操作时一次性写入，从而大幅减轻计算负担。

       提升数据存储与引用效率

       Excel 表格（Excel Table） 不仅是美化数据的工具，更是提升性能的利器。与传统的单元格区域相比，转换为 表格（Table） 结构的数据在公式引用、筛选排序以及扩展性方面都具有天然优势。使用结构化引用（例如 表1[销售额]）的公式比使用普通区域引用（例如 A1:A1000）的公式更具可读性，且在数据区域动态增减时无需调整公式范围，间接提升了运算效率。例如，将一份销售明细转换为 表格（Table） 后，新增的数据行会自动被包含在相关的数据透视表和数据验证中，避免了手动扩展区域的繁琐和出错可能，使得整个工作簿的管理更加高效。

       对于跨工作簿的数据引用，应尽可能避免。直接链接到其他工作簿中的单元格，意味着每次打开文件时 Excel 都需要去查找并更新这些外部链接，这会导致文件打开速度变慢，并且一旦源文件移动或丢失，还会引发错误。最佳实践是将所有必需的数据整合到同一个工作簿中。如果确实需要引用外部数据，可以考虑使用“数据”选项卡中的“获取和转换数据”（Power Query）功能来导入数据，并将其设置为按需刷新，这样可以将外部数据以静态形式存储在主工作簿中，日常操作时不再受外部链接影响。

       精简数据模型与对象数量

       工作表中所包含的对象数量，如形状、图表、控件等，会直接影响文件的体积和响应速度。每个对象都需要占用内存资源。定期检查并删除不必要的图形元素是保持文件轻量的好习惯。您可以通过“开始”选项卡下的“查找和选择”中的“选择窗格”功能，快速浏览和管理工作表中的所有对象。例如，一份经过多人协作、反复修改的市场报告可能积累了大量无用的文本框或注释框，通过选择窗格一次性清除这些冗余对象，能有效减小文件大小，提升滚动和切换工作表的流畅度。

       数据透视表是强大的数据分析工具，但其数据缓存同样会占用资源。如果一个工作簿中包含多个基于同一数据源的数据透视表，应确保它们共享同一个数据缓存，而不是各自创建独立的缓存。在创建新的数据透视表时，系统通常会提示是否共享缓存。此外，定期刷新数据透视表后，可以使用右键菜单中的“数据透视表选项”，在“数据”选项卡下清理旧的缓存项，释放内存。

       优化文件格式与加载项管理

       文件保存格式的选择对性能有深远影响。对于包含新功能（如 Power Pivot 数据模型）的工作簿，应优先选择 .xlsb（Excel 二进制工作簿） 格式。这种格式相较于传统的 .xlsx 格式，具有更小的文件体积和更快的读写速度，尤其适合处理超大型数据集。例如，一个包含几十万行数据和复杂关系模型的报表，保存为 .xlsb 格式后，其打开和保存的时间可能缩短一半以上。需要注意的是，.xlsb 格式的兼容性稍逊，如果不需要与使用旧版 Excel 的用户共享，这将是最佳选择。

       Excel 加载项（Add-ins） 可以扩展软件功能，但并非所有加载项都时刻需要。过多加载项会在启动时自动运行，拖慢 Excel 的启动速度并占用内存。您可以通过“文件”->“选项”->“加载项”界面，在底部的“管理”下拉框中选择“Excel 加载项”并点击“转到”，查看并取消勾选那些不常用的加载项。例如，如果只是进行常规数据处理，可以暂时禁用专业的统计分析或工程设计类加载项，待需要时再启用，从而为日常操作创造一个更纯净、更快速的环境。

       调整视图与图形硬件设置

       关闭不必要的视觉特效可以释放系统资源，让 Excel 将计算能力集中在核心任务上。在“文件”->“选项”->“高级”选项卡中，找到“显示”部分。可以尝试取消勾选“禁用硬件图形加速”（其功能恰恰相反，勾选即启用，但有时关闭反而能解决渲染问题）、“平滑屏幕字体”等选项，观察性能变化。特别是在使用远程桌面或集成显卡的电脑上，关闭图形加速可能带来更稳定的表现。例如，在处理一个充满条件格式的大型表格时，关闭某些视觉特效可能会让屏幕滚动更加跟手。

       工作表和工作簿视图也会影响性能。尽量避免在同一工作簿中打开同一个工作表的多个窗口。同时，将不立即需要查看的工作表隐藏起来（右键点击工作表标签选择“隐藏”），可以减少 Excel 在后台为这些工作表维护界面元素的开销。对于包含大量公式但暂时不参与计算的数据区域，可以尝试将其数值粘贴为静态值，以减轻计算引擎的负担。

       利用高效函数与数据工具

       在公式编写上，选择效率更高的函数组合能带来可观的性能提升。例如，应尽量避免使用全列引用（如 A:A），这会强制 Excel 计算超过一百万行的单元格，即使大部分是空值。明确指定实际的数据范围（如 A1:A10000）能显著减少计算量。再比如，索引匹配组合（INDEX-MATCH） 在多数情况下比 垂直查找函数（VLOOKUP） 更具效率，尤其是在查找左侧列的数据时，前者无需重构数据表，且计算速度更快。

       对于复杂的数据整合与清洗任务，强烈推荐使用 Power Query（在 Excel 2016 中称为“获取和转换数据”）。Power Query 专为处理大数据量而设计，其查询步骤会被记录并优化，执行效率远高于手动操作或复杂的数组公式。例如，需要每月合并数十个结构相同的销售分表时，使用 Power Query 创建一次性的数据导入和合并流程后，后续只需将新表放入指定文件夹并刷新查询即可，整个过程快速且不易出错，极大提升了数据准备的效率。

       管理条件格式与数据验证

       条件格式和数据验证是提升数据可读性和准确性的好工具，但滥用它们会严重拖慢性能。每个条件格式规则都需要被评估和应用。应尽量减少规则的数量，并优先使用基于公式的规则来覆盖更大的区域，而不是为许多小区域设置独立的规则。定期通过“开始”->“条件格式”->“管理规则”检查并删除重复或失效的规则。例如，与其为每一行单独设置交替行颜色，不如应用一个预设的表格样式或使用一个适用于整个区域的简单公式规则。

       数据验证同样如此。如果可能，将数据验证应用于整个列（在合理范围内）或使用表格结构，以避免管理大量分散的验证区域。对于依赖动态列表的数据验证，确保其源区域是紧凑的，而不是引用包含大量空行的区域。

       硬件与系统层面的考量

       虽然本文侧重于软件优化，但硬件基础不容忽视。Excel 的性能严重依赖中央处理器（CPU） 的单核性能、内存（RAM） 的容量和速度以及存储设备（特别是固态硬盘（SSD））的读写能力。确保计算机有足够的内存（例如 8GB 或以上）是避免因内存不足而导致卡顿和频繁读写虚拟内存（页面文件）的关键。将 Excel 程序和其数据文件都存放在固态硬盘（SSD） 上，能极大提升程序启动和数据加载的速度。

       最后，保持 Excel 2016 和 Windows 操作系统处于最新状态也是重要的优化手段。微软会通过更新修复已知的性能问题和程序错误。定期检查并安装更新，可以确保您使用的软件版本在性能和稳定性上达到最佳状态。

       通过综合运用以上十二个方面的策略，您将能显著改善 Excel 2016 在处理大型或复杂工作簿时的表现。记住，优化是一个持续的过程，养成良好的文件管理和公式编写习惯，才能让您的数据分析工作始终高效顺畅。