众所周知，Excel是全世界最酷炫的软件之一，除了日常的数据处理，图表分析等基本功能外，你还可以用excel做许多匪夷所思的事情。

比如兴致大好时来一幅山水画：

或者做几个游戏，嗨一把：

又或者，自己制作一部小电影吧：

当然，小马哥作为一个萌新，还停留于用Excel处理数据的初级阶段，估计这辈子都没法达到以上的境界. 所以今天要分享的，还是利用Excel进行数据建模，来处理咱们项目管理里常见的一些场景和问题。

应用场景1：资源配置问题

资源分配问题可以说是项目经理每天都会去处理的细节问题。一句话说，就是派什么人去做什么事，来实现效率或者收益的最大化。咱们举个简单的例子来了解一下，请看案例：

假设咱们“超有爱”开发小组有8个后端程序猿，6个前端程序猿，现在要进行A和B两个类型的优化任务，每个A类型的优化任务需要两个前端和两个后端一起完成，而每个B类型的任务则需要两个后端和一个前端。每完成一件A类型的优化任务预计可以给公司带来20万的收益，而每完成一件B类型的任务可以带来15万的收益。假设完成A，B型任务所需要的时间相同，那请问如何分配任务可以达到收益的最大化呢？

以上的场景看似像个数学题，但确实是很多产品型公司的日常博弈。有限的人手，堆满的创意，除了靠经理们的“拍脑门”和“信仰之跃”大法以外，如何用更科学的办法来进行资源的分配和管理呢？下面就让我们用excel来尝试解决上面的问题吧。

解决问题第一步：载入”线性规划“插件

关于资源分配的博弈问题，大部分都适用于线性规划的数学模型。所以首先，让我们载入Excel的自带插件“线性规划”。点击Excel的“工具” ->“加载项”，勾选“规划求解”，便可以在“数据”模块里面使用它了。

解决问题第二步：建立数据模型。

从案例的场景中，我们可以总结出以下一些简单的数据模型：

最大化总收益：MAX(任务A收益*任务A数量+任务B收益*任务B数量)

前端程序猿总数限制：任务A数量*2+任务B数量*1 <= 6

后端程序猿总数限制：任务A数量*2+任务B数量*2 <= 8

并且，任务A完成数量 >= 0, 任务B完成数量 >= 0

完成了以上的数学模型搭建，我们便可以进行下一步：将数据模型录入Excel了。

解决问题第三步：在Excel中导入数据模型

首先，我们输入一些不会变化的常量，并用蓝色来标识这些常量：

接着，我们建立变量单元格，并用黄色标识。在超有爱公司的场景中，变量是“任务A和任务B分别的完成数量”。

下一步，我们建立目标函数单元格，并用橙色标识。目标函数也就是我们想要求得的答案，在这个例子里，便是“最大化的总收益”。

由第二步的数据模型我们已经得出：

总收益=任务A收益*任务A数量+任务B收益*任务B数量

所以带入Excel，便可以得出简单公式：

F8 = B8*B2 + C8*C2

在输入和建立了所有的数据后，我们进行最后一步：建立约束条件。

在这个例子里，我们有两个约束条件，分别是：

前端程序猿总数限制：任务A数量*2+任务B数量*1 <= 6

后端程序猿总数限制：任务A数量*2+任务B数量*2 <= 8

转化为excel语言，便是：

前端程序猿总数限制：B5*B8 + C5*C8 = D5 <= F5

后端程序猿总数限制：B6*B8 + C6*C8 = D6 <= F6

解决问题第四步：数据模型求解与决策

我们在完成了数据模型的excel录入后，接下来便是最后一步：规划求解了。

点击excel”数据“模块右上角的“规划求解”，输入以下数据：

1. 输入目标函数

2. 选择求值类型 （最大值，最小值或目标值，本例为最大值）

3. 输入自变量

4. 输入约束条件

5. 选择求解方法 （选择单纯线性规划）

6. 点击”求解“

这样，我们便得到了这个例子的最优解，也就是超有爱公司的最佳资源配置方案：

好啦，这样我们就成功的利用Excel来实现了数据建模和决策的过程啦！：）

看到这里，你可能会说：这不就是简单的二元一次方程么？我为什么要搞这么复杂，明明笔算一分钟就搞定了呀！确实，”超有爱“公司的例子是很简单直观，并不需要如此大费周章。但是，在我们的日常管理工作中，往往会遇到比这复杂10倍，甚至一百倍的案例，这个时候，数据建模求解便体现出了它独特的优势。 比如当解决一个复杂的快递公司运输路线优化的问题时，我们可能会建立如下复杂模型：

怎么样，是不是有一种不明觉厉的感觉？小马哥想要强调的是，像上图这样的复杂运算，是几乎不可能通过笔算来进行最优解求解的，这个时候如果能运用excel进行适当的建模和求解，可以得到事半功倍的效果。

应用场景2：用PERT进行项目管理

学过PMP的小伙伴们应该非常熟悉，PERT是一种很常用的活动计划和估算方法，它大概有以下一些基本步骤：

1. 定义活动，明确活动顺序，构建PERT网络图

2. 估算每个活动，提供三种角度的估算“乐观估计”， “悲观估计”和“最有可能估计”，并进行加权分析

3. 找到关键路径，对项目进行有效的资源配置、优化和预测

聪明的你一定已经发现，咱们的Excel可以在第二步和第三步上施展拳脚，为项目经理们的计划和运算提供便利。下面，就让小马哥用一个简单的例子给大家讲一讲Excel在PERT中的具体应用。

假设我们现在要盖一栋“小马哥”科技大厦，我们定义出了活动A~N，项目的PERT图也已经有了大概的雏形如下：

与此同时，各个活动的负责人们又向我们汇报了各活动的预估时间：（o表示乐观估计，m表示最有可能估计，p表示悲观估计）

在拿到了这些数据之后，小马哥便可以开始进行PERT的第二步，估算活动的加权分析了。于是，小马哥利用Excel建立了以下这个简单模型：

通过录入PERT规定的一些简单公式到Excel，小马哥可以快速的计算出每个活动的加权平均估算值 （μ）,方差（σ2），并结合流程图定义出关键路径，算出项目完工的总时间和完工概率 （p）等等。

在关键路径明晰之后，小马哥可以继续利用Excel计算出每个活动的最早开始（ES）, 最早结束（EF），最晚开始（LS）和最晚结束（LF），并得出活动时差：

最后，结合着excel算出的这些数据，小马哥可以将结果再反映到PERT图里，完成一个完整的项目网络的制作：

因为有Excel强大的数据自动处理能力的加成，一个复杂的项目计划被转化为了单纯的数据导入和导出的过程。这样一来，一方面为项目经理们节省了许多的计算精力和时间，另一方面又让结果更加的准确。

关于数据建模，还有许许多多的应用场景，比如运输问题，网络优化问题，预测问题，成本管控问题等等等等。希望大家通过这篇文章能够对数据建模有一个初步的理解和认可，并以后更多的去尝试使用这样更加科学的管理方式去对待你的项目。

如果你感兴趣的话，欢迎来小马哥的个人网站qio一qio: www.himateng.com