數據批量處理是提高工作效率的關鍵技術，尤其適用于處理大量結構化或半結構化數據，如Excel表格、CSV文件、數據庫記錄等，其核心是通過工具或代碼一次性次自動化，一次性完成重復操作減少人工干預。

一、數據批量處理

格式轉換：如將多個Excel文件轉為CSV、批量壓縮圖片為指定尺寸。

數據清洗：批量去除重復值、替換錯誤格式，如日期統一為“YYYY-MM-DD”填充缺失值。

內容提取：從大量文本中批量提取郵箱、手機號，或從文件名中提取關鍵詞。

批量計算：對多列數據執行相同公式，如批量計算折扣價=原價×0.8。

批量操作：如批量重命名文件、批量發送郵件、批量插入數據庫記錄。

二、適合新手的可視化工具（無需代碼）

1. Excel/Google Sheets（表格類數據）

批量填充（Ctrl+E）：自動識別規律快速處理規律數據，如從“李四2025”中提取姓名“李四”）。

分列功能：按數據按分隔符（逗號、空格）或固定寬度拆分（如將 “20250818” 拆分為 “2025-08-18”）。

數據透視表：批量匯總、分組統計（如按“地區”批量統計銷售額）。

宏（VBA）：錄制重復操作錄制為宏，一鍵執行（如批量設置單元格格式）。

2. 在線工具（輕量需求）

Bulk Rename Utility：批量重命名文件（支持正則表達式，如將“img1.jpg”改為“產品_001.jpg”）。

Convertio：批量轉換格式（如批量轉換PDF為 docx、圖片格式轉換）。

Google表格函數：用ARRAYFORMULA批量公式應用到整列（如=ARRAYFORMULA(A2:A100*0.8)批量計算折扣價）。

三、關鍵技巧

備份數據：批量處理前務必備份原始文件，避免誤操作導致數據丟失。

分步驗證：先拿少量小部分數據測試規則，確認無誤后再全量運行。

利用正則表達式：處理復雜格式、如手機號、身份證號時，正則能精準匹配規律（如^d{11}$匹配11位手機號）。

自動化調度：用Windows任務計劃或crontab（Linux）定期執行批量腳本（如每日凌晨自動備份數據）。