用Excel制作动态值班表，一秒变高级还不出错，小白也能学会！

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本文作者：拉登 Dony

本文编辑：竺兰

每逢节假日，你们公司会安排值班吗？

今天小 E 请来了拉登老师，教大家制作动态 Excel 值班表！

也欢迎你把本文推荐给需要制作值班表的同事哦~

值班最怕出现什么问题呢？

手机没电、又没人聊天，太无聊。

领导偷袭，正刷着微信被人拍肩膀。

开个玩笑~说正经的。

值班排班的时候，最怕出现的问题，有 2 个：

❶ 排班太满或者太空。

有的人值班累死，有的人一个星期不用值班。

❷ 值班加班表错算漏算。

一个月值班两个星期，算加班费的时候少算一个星期，谁都不乐意啊。

解决方向——

在设计表格的时候，就要特别留意，避免这两个问题的出现。

因此，我们要从 2 个方向出发：

❶ 方便查询。

可以直观地看到每一天排班的情况。

不能排得太满，也别一个人都不安排。

❷ 方便统计。

可以快速地统计出，这个月每个人值班了几次；

快速地、准确地计算，并核对加班费，避免员工的损失。

方便查询的值班表

值班表其实很简单，包含的信息无非就是：

日期、部门、值班人员姓名。

很快我就设计出了两个表格：

思考一下，从「方便查询」的角度来看，你会选择用哪一个排班表呢？

没错，肯定是第 1 个。

左边看部门、右边看日期，在交叉的位置，填写上值班人员的名字就可以了。

超级简单，我们几乎天天都在用这种类型的表格。

这样，可以很直观地看到：每一天有没有排班，哪一天值班的人数少，哪一天值班人数多。

但是，这种表格很容易出现一个问题——无法快速地统计出每个人值班的次数，排班人次会出现不平衡。

这样，表格就出现了统计的需求。我们接着往下看：

方便统计的值班表

基于前面的表格，统计每个人值班的次数是非常麻烦的。

这个时候，更推荐大家用下面这种清单式的值班表。

虽然你看到的，只是一个简单甚至有些简陋的清单。

但是经过简单的操作，马上就可以变成下面的动态效果！

看清楚了没有，我来给你划个重点。

❶ 查看值班日期。

点击「姓名」，快速查看这个人对应的值班日期。

❷ 统计值班次数。

点击「折叠字段」，查看每个人值班了多少次。

统计起来非常非常方便。

如果我不告诉你，你可能还在笨拙的对着电脑去数，其实这里只用了一个简单的数据透视表功能！

我们看一下具体的操作~

▋第一步： 插入数据透视表

选择数据任意单元格，插入数据透视表。

▋第二步：拖动字段设置透视表

把「日期」「姓名」分别拖动到「行」区域，「姓名」拖动到「值」区域，统计值班次数。

▋第三步：设置透视表布局

设置透视表布局为「以表格形式显示」，修改分类汇总名称。

这样透视表就更像一个普通的表格了。

▋第四步：插入切片器，创建交互按钮

选中透视表，在「设计」选项卡中，点击「插入切片器」，创建交互按钮。

这样，我们就可以通过点击人名，快速地查询对应的值班日期了。

既好查询、又好统计的值班表

这个时候，聪明的、爱挑事儿的那几个同学可能就会问了：

那能用「方便查询」的值班表登记； 用「方便统计」的值班表来统计数据吗？

作为一个要脸的 Excel 老师，这个答案肯定是：可以的。

少废话，直接看效果。

操作步骤，用文字给你划一下重点。

在「查询表」里录入值班信息。

在「统计表」里点击「刷新全部」快速完成统计。

想要学会这个制作方法，你得明白一个概念：二维表转一维表。

其实就是把「查询表」转成「统计表」的过程。

我们来看一下具体的操作。

▋操作方法

这里我们借助 Power Query 这个 Office 2016 以上版本内置的工具，完成数据的转换。

温馨提示：Power Query 只有 Excel 2016 以上的版本，才能使用。 你也可以使用方方格子、易用宝等插件，或函数方法完成二维表的转换。

❶ 数据导入 Power query。

在「数据」选项卡中，点击「自表格区域」，将数据导入到 Power Query 中。

❷ 逆透视表格。

在「转换」选项卡中，点击「逆透视其他列」，把二维表转成一维表。

❸ 关闭并上载。

最后，点击「主页」选项卡中的「关闭并上载」，就获得了「方便统计」的值班表。

然后，根据前面的方法创建透视表，就可以完成数据的动态查看了。

因为 Power query 的结果，和原始数据是保持连接的。

所以，当原始数据发生变化的时候，在 Power query 结果中，直接点击右键刷新就可以了。

总结一下

在日常工作和生活中，我们经常做表格，是「查询」类型的表格。

因为填写和查询都非常直观。

而做数据汇总统计的时候，一维的「统计表」是 Excel 函数公式、透视表更熟悉的形式，可以快速地完成数据统计。

要同时满足方便查询，快速统计，就要熟练地掌握「二维转一维」的技巧。

这就用到了本节课介绍的数据处理神器：Power Query。

今天就讲到这里了，下课！

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