一文搞清楚什么是Cube？什么是Cube函数？为什么要使用Cube？有了Power BI为什么还要学习在Excel中使用Cube？Cube在Excel中使用，不是一门新鲜的技术，已经存在很久，比你我想象的时间更久。之所以大众对其了解很少，一方面是官方的资料非常稀少，并且缺乏深度；另一个原因是Cube的使用需要依赖Cube的构建，在Power Pivot 和 Power BI还不普及的以前，个人是很难有机会接触到的。而现在，正是我们深入理解Cube和使用Cube的最好时机。

Power BI带来的便利和局限

Power BI是非常强大的，这一点毫无疑问，Power BI给我们的工作带来了翻天覆地的变化。那为什么我们在已经掌握Power BI能力的情况下，依然有必要学习在Excel中使用Power BI构建的Cube？

因为需要向下兼容。

除非企业本身就有使用Power BI的文化，当全员Power BI时，这种必要性确实非常低。

而实际上，当你在使用Power BI的时候，是无法控制会有N多使用Excel的用户跟你对接，你无法立刻就教会对方使用Power BI，然而你又不想丢掉Power BI的能力，同时又希望和他们一起在Excel中轻松完成这些工作。此时，在Excel中使用Power BI构建的Cube，就是最好的选择。

一方面可以避免被Excel自身的功能所限制，另一方面又拥有Power BI的核心能力，这两者的结合，可以让你在Excel中拥有上帝之手。

Excel中遇到的瓶颈

我们不得不承认，目前Excel仍然是全世界使用最多的数据处理工具也是最好的分析工具，它可以记录数据、计算数据、展示数据等等一系列的功能。其门槛足够低，稍加学习就可以上手使用，并且很快就可以做出一些我们想要的效果。

然而，Excel仍然有其缺点，那就是在Excel中，数据是基于单元格进行操作的，并且还有单元格的格式需要进行处理，这就注定了Excel的性能会很快成为瓶颈。

因此，Excel在计算的效率上，与我们想象中仍然有差距，如果你缺乏使用的技巧，一二十万行的数据就可能让Excel卡到爆炸，我相信99%的Excel用户都会深有体会。

很多数据分析师，每天都要给领导在Excel中做数据报表。因为在最初，我也同样做着这份工作。

然而很快就发现以下几个问题：

• 数据量庞大导致数据转换耗时漫长；
• 复杂计算需要依赖大量的辅助性工作表，一旦计算路径出错，整个过程可能需要重头开始；
• 最终结果必须手动或利用Excel公式从计算表中抽取到展示报表中，这一转换过程既繁琐又容易出错；
• 尽管数据透视表和预先设定的公式能在一定程度上提高效率，但每次数据更新都意味着必须重新开始整个流程。

并且每天都需要花费一些时间来做这种重复的工作，除了刚开始的兴奋之外，之后就会让我们非常崩溃。尤其是周末想出去约会的时候，你发现还要做报表，想想真的会让人崩溃，仿佛人生就是为了做表而生。

此时，很多人会搬出来九块九的Python，让你自动化办公，自动化处理数据。

我们同时不可忽略的一个因素就是，对于大部分在Excel中做表的用户来说。让他们去学习Python，还不如给他们一刀更痛快，也不是不想学，就是单单纯的学不会。

真正有想法行动力强的人压根不需要任何人的推荐，他自己就会主动去学，并且不畏艰难。

所以我们需要的是：简单、高效、快速形成战斗力。

虽然不可能三角告诉我们，这个世界没有又快、又便宜、学习难度又低的东西。然而我们仍然可以在平衡之中找到选择，毕竟并非所有人都要把数据学到精通，对于绝大部分人而言，可以牺牲一些所谓的专业性，快速解决自己的数据使用难题，才是最为关注的。

使用数据的目的

这个时候除了应对日常工作，还应该思考一个问题。那就是：我们想要的只是报表中的数字。如果有一种方法，可以直接把报表中这些数字，直接填进去，岂不美哉。最好把前面的数据获取和数据计算也自动化，并且学习成本上最好基于自己已有的Excel能力。

最初，我经常将我写的复杂Excel公式拿出来炫技，直到有一天我遇到了一个使用VLOOKUP函数计算了10分钟的问题，并且我无法通过Excel公式来解决这个问题。虽然10分钟可能并不长，但这完全不符合信仰好么，我意识到，这需要做出一些改变了。

这时候需要一个高效的数据处理方案，并且最好还是在Excel中折腾，因为我的领导要在Excel中查看报表数据。

什么是Cube

我们很幸运，Cube就充当了这么一个角色。

Cube意为：立方体，用在数据上的立方体，可以称为：数据立方体。

数据怎么产生的立方体呢？

时间和空间，我们通常合起来称为“宇宙＂。四方上下叫做宇，古往今来便是宙。

数据记录了在什么时间、什么地点、什么人、做了什么动作、产生了什么影响。它们共同体构成了这个数据立方体的一部分。

如果我们想象一下，可能是下面的结构。

数据立方体

实际上，这只是一种替代思考的视觉效果，其数据的构建可能是复杂的，但其仍然是可以被想象的。

Cube的构成

Cube数据立方体包含：数据、模型、逻辑

数据：是我们要分析问题的数据。
模型：是数据的结构化表达，包括维度、度量、关系等。
逻辑：处理数据和模型内的规则，维度、度量、以及它们之间关系的处理规则。

这个Cube包含了数据、模型、逻辑，我们可以选择从中调取我们想要的内容，因为它们不是一张固定的表，数据+模型+逻辑可以产生无穷多可能，而不仅仅局限于某张表，非常多的表、非常多的关系、非常多的逻辑。

数据模型

如何构建一个Cube

• 从SSAS构建：个人用户很难做到这一点，需要使用SQL Server Analysis Services（简称：SSAS），这需要对SQL Server非常熟悉才可以，一般由IT创建。
• 从Excel中的Power Pivot构建：更适合个人使用，并且如果你使用的是Mirosoft Excel 2013及以上版本客户端，那么就可以创建。
• 从Power BI构建：适合组织和个人使用，是最为推荐的方式。

在某种意义上，我们可以将Power BI数据集等价于Cube，虽然从严格意义上来说，其并不完全等价，然而这样思考一点都不影响大多数用户理解Cube。这个问题比较复杂，以后我们将单独解释这件事情，这会更偏向于技术层面的解释。

关于Cube创建的相关内容，将在之后地文章进行详细的讲解。

Cube在Excel中的使用方式

在Excel中使用Cube有两种方式：

• 数据透视表
• Cube函数

数据透视表

只不过，此时的数据透视表和我们在Excel中正常使用的数据透视表已不同。在Excel中只能使用单表进行透视，而基于Cube创建的透视表，可以基于Cube中数据模型已有的维度和度量进行数据透视，其支持多张表的联合透视。

数据透视表

Cube函数

从Cube中取值的函数就叫做：Cube函数。

Cube函数不仅仅可以在Excel中使用，但一般我们只在Excel中使用，并且默认绝大部分情况下就是在Excel中使用。

在Excel中可以使用Cube函数，叫做：多维数据集函数。

Excel多维数据集函数

Cube函数与我们常用的Excel公式中所编写的函数完全不同，必须有一个Cube才能使用Cube函数从中调取数据。基于前面我们已经讲到的Power Pivot 和 Power BI 构建的Cube就可以在Excel中使用。这里我们暂不展开关于如何使用Excel连接Excel的内容，将在之后的文章中详细描述。

Cube函数的规则遵循的是：[表]、[列]、[值]的结构。也就是从某个表的某个列，取值并计算某个值。

Cube函数通过切片的方式，将我们需要的数据获取到Excel单元格当中。

Cube在Excel中的使用场景

在使用优先级上，数据透视表 > Cube函数。

当对数据的格式没有特别要求时，推荐首先使用数据透视表的形式来呈现和分析数据。

而Cube函数，则适合各种奇奇怪怪的展示要求，只要Excel能支持的要求，几乎都可以实现，而后将Cube函数获取的结果填写到对应的单元格。这简直就像从宇宙洪荒当中，开辟了一条神降之路，直接施行降维打击，就像歌者丢向地球的二向箔。

支持Excel单元格自定义内容展示，从报表支持变成了数据模型支持，机械神降，一发入魂。

下次我们需要更新数据时，需要做的只是点击Excel中的刷新按钮而已。

自助分析

这个功能可以被吹爆

Cube本身包含了我们需要的一切数据、模型、逻辑。

在Excel中基于Cube做数据透视表或编写Cube函数，其核心就两个：维度和度量。

因为有了维度和度量，我们就可以确定一张表，表是一切分析的基础。

你看到的维度不仅仅是简单的维度，维度的呈现基于数据模型；而你看到的度量，也不仅仅只是度量，度量包含基于数据的关系和逻辑。

可以脑补在普通数据透视表的基础上，突破默认的值字段汇总方式，从11种，变为无穷多种。

传统数据透视表

因此，如果用户不需要自己创建Cube，那么对于最终使用的用户而言，只需要关注分析的维度和分析的度量（指标）即可。用户甚至无需关心Cube是如何被构建出来的，不要去知道什么是Power BI、什么是Power Query、什么是Power Pivot，统统都不需要知道。

用户只需要关心怎么从这个数据透视表当中查看自己想要的分析数据，当数据透视表中有一个销售金额的度量时，那么可以通过将分类放到数据透视表的行，年份放到数据透视表的列，将销售金额放入数据透视表的值，就可以判断出来销售金额的同比情况。什么BI工具、什么时间智能、什么漂亮展示，统统让道，大道至简，返璞归真。真正实现了让业务用户只需要关注业务本身，而非自己不擅长的数据处理和数据建模。

我们不应该强调所有人都学习BI，而是让普通人都能拥有神一般的能力，这才是我们应该做到事情，而不是从数据中发现业务价值，因为从数据中发现业务价值是业务用户需要做的事情，而不是数据分析师，数据分析师应该做好数据的桥梁工作，将IT那些不是给人看的数据，转换为能被业务看懂的数据，并成为业务心目中的IT。

我们费了这么大劲儿还是要使用数据透视表的原因就是，在自助分析中，数据透视表可以先确定度量再确定维度，而报表做不到这一点，报表必须先确定维度才能确定要计算的度量。数据透视表可以快速让我们在各个维度和度量之间反复切换，还可以使用多个数据透视表进行对比分析，甚至于在旁边的单元格中辅助计算一些猜想。

想象一下这个场景，实在是太方便了。

并且非常重要的一点是，不会被Excel的能力所限制，而基于你构建的Cube来发挥能力，Excel只是充当了最后的呈现任务。

基于Power BI Desktop构建的Cube，我们可以放入百万级，千万级的数据，供我们在本地Excel中调用。

基于Fabric中Power BI的能力，我们甚至可以在Excel中调用100亿的数据进行分析，这并非天方夜谭，而是已经实现了，只是你不知道而已。

受众只接受Excel

毫无疑问，并不是所有人都能接受Power BI，他们更喜欢在Excel中看报表，而你的任务就是做报表。为了在Excel中调动更多的能力，有人选择学习Python，有人选择学习VBA，但无论如何，对普通Excel用户而言，这都是一个有门槛的事情，并且最终结果还要呈现在Excel中。

与其这样，就在Excel中折腾得了，还搞什么导入导出。

没有更好选择的情况下，在Excel中使用Power Pivot构建Cube，并将报表结果使用Cube函数取值到Excel报表中。或者使用本地Power BI Desktop构建Cube，然后使用插件将其连接到Excel中进行使用。有条件的，可以选择购买Power BI Pro账号，让数据自动获取和计算，然后直接在Excel中刷新并使用。

表面上我们在使用Excel，而实际上偷偷就给对方安排了商业智能，而对方还不自知，只会觉得你的Excel水平真厉害，你只是微微一笑，深藏功与名。

财务方向

财务是一个使用Cube的最重要的方向，因为财务报表的展示往往非常特殊。比如在Power BI报表中进行展示，将变得非常复杂。但财务数据本身在数据建模方面，也同样符合数据模型构建的要求，如果借助Power BI的能力，将这个Cube连接到Excel中，可以对每一个单元格进行自定义的修改，背后是强大的数据模型，不需要再手工对数据处理，而又兼顾了财务要求的展示灵活性。

在财务的使用场景当中CUBEVALUE函数占比80%~95%、CUBESET函数占比5%~20% 。虽然其他Cube函数还有更强大的用法，然而我的建议是，如果不需要就不学习，只要关注到这两个Cube函数就足够使用。

在大多数情况下，财务方向更倾向于使用Cube函数而不是数据透视表，这与行业有特殊的关系。

构建可视化

此时，如果对方需要漂亮的可视化怎么办？同样有解决方案：

如果对方经常使用手机看数据，那么在Excel中，通过缩小行高和列宽，按照手机的长宽比例来展示数据，将Excel单元格变成一个画画的平台。需要展示数值的地方，使用Cube函数取值到对应位置，使用合并单元格来调整格式。需要图表的地方，借助Cube创建的数据透视表来生成，组合成为一个报告。经过多次调试，可以将这个图片在手机上完美显示。复制展示区域，并粘贴到微信发送给对方。

如果对方经常使用电脑看数据，那么可以做成一个PC的页面，方法同上。

总结

了解Cube最好的途径就是开始使用。如果你每天为出Excel报表而苦恼，那么你选择Cube就是最正确的决定。Cube是Excel的最强数据分析外挂，结合Excel的能力，将Excel作为最终的呈现页面，并且不超出用户的理解范围，他们用的只是数据透视表和Excel函数。

相对而言，Cube在个人商业智能领域有更好的表现，然而在企业级，这仍然是一个非常不错的选项。