数据分析工具的进化与选择
Excel与BI工具是常见的数据分析利器，适用于初级任务如统计各月销售总额、计算平均订单金额等。但当业务需求升级，面对更复杂的任务，如筛选股票连续上涨区间、计算用户活跃度等，这些工具就显得捉襟见肘了。这些任务通常涉及到跨行数据、复杂分组、滑动窗口及条件判断，用Excel和BI难以完成。
编程语言如SQL、Python等虽拥有强大的计算能力，却往往在交互性上逊色一筹。在编程环境中，结果的呈现与即时反馈变得不那么直观。例如，在SQL中编写查询，中间结果往往难以直接观察；而在Python中，则需要主动打印输出才能看到结果。
数据分析的世界里，SPL（Structured Process Language）的出现为这一问题提供了新的解决方案。SPL不仅拥有强大的计算能力，同时交互性亦不逊于Excel等界面工具。
SPL的网格式编程方式独具特色，代码写在格子里，这与传统的文本编程语言大相径庭。这种设计使得SPL在IDE中的外观和使用体验都别具一格。网格代码的一大优势在于可以像Excel一样实时查看计算结果。多个步骤分布在不同的格子里，每个格子的结果都能即时呈现，极大地提高了分析师的工作效率。
我们以SPL的交互性为例来详细解释。在A1格中，我们可以使用T函数轻松读入股票交易记录。点击执行按钮后，数据会实时显示在结果面板中。接下来，分析师可以根据需要在不同的格子里进行排序、分组等操作，并且能实时看到结果。SPL的分组功能还能保持分组子集，使得数据分析更加灵活。
对于复杂的筛选和计算任务，SPL也表现得游刃有余。例如，在筛选股票连续上涨区间的任务中，SPL能够轻松地通过有序和集合运算找到符合条件的区间。而相比之下，用SQL或Python来完成这样的任务则要复杂得多，往往需要编写复杂的嵌套语句和循环结构。
再比如，当需要计算每只股票的最长连续上涨天数时，SPL只需短短几行代码即可完成，而SQL和Python则需要经过多层嵌套和复杂的逻辑判断才能实现。这再次证明了SPL在数据分析领域的强大实力。
SPL就像是为Excel插上了编程语言的翅膀，既保留了Excel般的交互性，又拥有了编程语言的强大计算能力。它在数据分析领域的应用，无疑为数据分析师提供了一种全新的、更为高效的工作方式。