MATLAB 與 Excel 數據處理概述
MATLAB 是工程、科學與商業領域常用的數值分析與資料處理平台，Excel 則是全球最普及的電子試算表工具。兩者結合能大幅提升數據處理效率，尤其在以下場景特別有價值：
- 自動化報表產出：如每月自動彙整銷售、專案進度或品質檢測數據，將分析結果回寫 Excel，供團隊審閱。
- 資料清洗與轉換：針對來自不同部門的 Excel 原始檔，進行批次清理、格式統一、異常值過濾。
- 跨部門協作：工程師用 MATLAB 處理複雜計算，將結果交付給業務或管理團隊，後者可直接用 Excel 檢視與二次分析。
這種整合不僅提升工作效率，也減少人工錯誤，並促進團隊間的資訊流通。
MATLAB 讀取 Excel 檔案方法
readtable 函數詳解
readtable 是現今 MATLAB 主要推薦的 Excel 讀取方式，能將資料直接轉為表格（table）物件，便於後續資料處理。
常用語法與參數：
data = readtable('檔案路徑.xlsx');
Sheet：指定工作表名稱或索引。Range：指定讀取範圍（如 ‘A2:D100’）。VariableNamesRange：指定欄位名稱所在列。
範例：讀取特定工作表與範圍
data = readtable('sales.xlsx', 'Sheet', 'Q1', 'Range', 'B2:F50');
常見錯誤與排解：
– 檔案不存在：確認路徑正確。
– 欄位名稱重複：可用 readtable(..., 'ReadVariableNames', false)。
– 格式不符：檢查 Excel 檔案是否有合併儲存格或特殊格式。
適用情境：
– 需保留欄位名稱與資料型態。
– 欲進行資料篩選、分組、統計等進階操作。
xlsread 函數與相容性
xlsread 為舊版 MATLAB 常用函數，主要將 Excel 內容讀為數值矩陣（numeric）、文字（text）與原始資料（raw）。
語法：
[num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx', 'Sheet2', 'A1:C10');
差異與限制：
– 無法完整保留表格結構，適合純數值資料。
– 新版 MATLAB 建議改用 readtable。
– 若 Excel 未安裝於系統，部分舊版功能會受限。
常見錯誤：
– 讀取含有公式或特殊格式時，可能出現 NaN 或空值。
– 多欄混合型態資料時，建議改用 readtable。
多工作表與範圍指定
指定工作表：
– 可用名稱（’Sheet’, ‘Sheet2’）或索引（’Sheet’, 2）。
指定範圍：
– 以 Excel 標準格式（如 ‘B2:F100’）輸入。
範例：
data = readtable('report.xlsx', 'Sheet', 3, 'Range', 'C5:H50');
實務應用：
– 批次讀取多個部門報表，彙整至一份總表。
– 只讀取有用資料區塊，避免雜訊。
MATLAB 寫入 Excel 檔案方法
writetable 函數詳解
writetable 能將表格資料直接寫入 Excel，保留欄位名稱與資料型態。
語法與參數：
writetable(data, 'output.xlsx', 'Sheet', 'Summary', 'Range', 'A1');
Sheet：指定寫入工作表。Range：指定起始儲存格。WriteVariableNames：是否寫入欄位名稱。
注意事項：
– 若指定的工作表不存在，會自動建立。
– 寫入時若檔案已開啟，會出現權限錯誤。
常見錯誤：
– 欄位名稱重複或特殊字元，建議先檢查表格結構。
– 寫入大型資料時，建議分批處理。
xlswrite 函數與相容性
xlswrite 適用於數值或單元格陣列，較不適合複雜表格。
語法：
xlswrite('output.xlsx', numData, 'Sheet1', 'A1');
限制：
– 欄位名稱需手動處理。
– 新版 MATLAB 建議改用 writetable。
– 若系統未安裝 Excel，部分功能受限。
格式化與特殊資料處理
日期與公式：
– 寫入日期時，建議將資料轉為字串格式，避免 Excel 自動轉換錯誤。
– 寫入公式可用字串（如 ‘=SUM(A2:A10)’），但需後續於 Excel 內確認。
格式設定：
– MATLAB 寫入 Excel 時，無法直接設定儲存格顏色、字型等格式。需後續於 Excel 編輯，或透過 ActiveX 進行進階自動化（僅限 Windows）。
範例：寫入含日期資料
data.Date = datestr(now + (0:4)');
writetable(data, 'output.xlsx');
MATLAB 與 Excel 進階互動技巧
數據篩選、過濾與批次處理
常見需求：
– 只導出符合條件的資料（如銷售額大於指定值）。
– 批次處理多個 Excel 檔案。
範例：批次篩選多檔案
files = dir('data/*.xlsx');
for i = 1:length(files)
data = readtable(fullfile(files(i).folder, files(i).name));
filtered = data(data.Value > 1000, :);
writetable(filtered, fullfile('filtered', files(i).name));
end
應用情境：
– 每月自動過濾各部門績效，產出專屬報表供團隊審閱。
圖表生成與插入 Excel
自動化流程：
1. 用 MATLAB 產生圖表並儲存為圖片（如 PNG）。
2. 利用 ActiveX（僅 Windows 且需安裝 Excel）將圖片插入指定工作表。
範例：
x = 1:12; y = rand(1,12)*100;
figure; bar(x, y); title('月度銷售');
saveas(gcf, 'sales_chart.png');
excel = actxserver('Excel.Application');
wb = excel.Workbooks.Open(fullfile(pwd, 'report.xlsx'));
sheet = wb.Sheets.Item('Summary');
sheet.Shapes.AddPicture(fullfile(pwd, 'sales_chart.png'), 0, 1, 50, 50, 400, 300);
wb.Save(); wb.Close(); excel.Quit();
限制與替代方案：
– 無 Excel 安裝時，無法使用 ActiveX。可直接將圖表圖片與 Excel 檔案一同提供給團隊。
– 若需跨平台自動化，建議考慮 Python（如 openpyxl、pandas）或 Google Sheets API。
常見錯誤與疑難排解
常見錯誤訊息與解決方式：
– File not found：確認檔案路徑與名稱。
– Permission denied：Excel 檔案被開啟中，請關閉後重試。
– Invalid sheet name：檢查工作表名稱是否正確。
– Data type mismatch：確認資料型態與 Excel 欄位格式相容。
– ActiveX 無法啟動：僅限 Windows 且需安裝 Excel。
FAQ：
– Q：MATLAB 是否能處理含有多重格式或合併儲存格的 Excel？
A：建議先於 Excel 預處理，避免合併儲存格造成讀寫錯誤。
– Q：如何避免資料型態錯誤？
A：可於寫入前將資料轉為字串或數值，並檢查欄位一致性。
MATLAB 與其他數據處理工具比較
與 Python、Google Sheets 等工具比較
| 工具 | 優勢 | 適用情境 | 限制與挑戰 |
|---|---|---|---|
| MATLAB+Excel | 強大數值運算、工程應用、圖表自動化 | 工程、科學、需大量矩陣運算場景 | 授權費用、跨平台自動化較弱 |
| Python | 開源、豐富資料處理/自動化套件 | 大數據、跨平台、API 整合 | 初學者需較多程式基礎 |
| Google Sheets | 雲端協作、即時多人編輯 | 輕量級報表、團隊協作、雲端存取 | 巨量資料運算效能有限 |
實務建議：
– 若團隊以工程分析為主，且需與 Excel 密切整合，MATLAB 是首選。
– 若需跨平台自動化或與雲端服務整合，Python 或 Google Sheets 更具彈性。
– 專案管理與團隊協作時，可搭配 Monday.com、ClickUp 等工具，將數據流程自動化、任務分派與進度追蹤整合於同一平台，提升整體效率。
推薦工具與資源
- Monday.com：適合專案數據管理、流程自動化與團隊協作，能串接 Excel、Google Sheets 等資料來源，集中追蹤進度與分析。
- ClickUp：支援多種資料視覺化，適合跨部門協作與任務追蹤。
- Notion：適合知識管理與資料彙整，支援簡易表格與資料庫功能。
結論與實務建議
選擇合適工具的建議
- 針對大量數值運算與專業工程分析，建議以 MATLAB 為主，並善用其與 Excel 的互通能力，提升資料處理與報表自動化效率。
- 若需團隊協作、跨部門資料整合，建議結合專案管理平台（如 Monday.com、ClickUp），將數據流與任務管理整合，減少資訊落差。
- 若資料處理流程需高度自動化或雲端串接，可考慮 Python 或 Google Sheets 作為輔助工具。
進一步學習與資源
- 持續關注 MATLAB 官方文件與教學，掌握新版本函數與最佳實踐。
- 探索專案管理平台的自動化功能，提升團隊協作效率。
- 參加線上課程（如 Coursera）學習跨平台資料處理與自動化技術。
