Excel中如何消除“长短款”

函数+微调可以可以实施，简单且易于操作的气球🎈涨缩更妙。

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(笔记模板由python脚本于2024年12月17日 06:19:13创建，本篇笔记适合用Excel操作数据的coder翻阅)

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函数+微调可以实施 消除“长短款” (简单易操的气球🎈涨缩更妙)

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目 录

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◆ Excel中如何消除“长短款”

1、标准操作

• 我：

  如果用Excel分钱，如何应对“四舍五入”铸就的“长短款”？🧐🧐

• ai学伴
   
    在使用Excel进行财务计算，特别是涉及到货币分摊或分配的场景时，确实可能会遇到因“四舍五入”导致的累积误差问题，俗称“长短款”。

以下是一些应对策略：

1.1 理解问题

• 四舍五入误差：当对一系列数值进行四舍五入时，舍去的部分或进位的部分可能会累积，导致最终的总和不等于原始总和。

1.2 应对策略

1. 使用精确的四舍五入方法：

   • 在Excel中，可以使用ROUND函数进行四舍五入，但如果要确保总和不变，可以使用ROUNDUP或ROUNDDOWN函数来控制舍入的方向。

2. 调整个别数值：

   • 在完成所有四舍五入操作后，检查最终总和与原始总和的差额。
   • 手动调整那些四舍五入后影响最大的数值，以消除差额。

3. 使用银行家舍入法：

   • Excel中的MROUND函数可以实现所谓的“银行家舍入法”，这种方法在某些情况下可以减少误差。

4. 保留额外的小数位：

   • 在进行分配前，保留更多的小数位进行计算，最后再统一进行四舍五入。

5. 使用内置舍入规则：

   • 在某些版本的Excel中，可以设置工作簿的舍入规则，确保所有计算都遵循同一规则。

6. 编写公式进行调整：

   • 可以编写一个公式来计算需要调整的金额，并将这个金额加到或减去某个特定的项目上。

1.3 示例操作

• 假设你有以下数值需要分配，并希望总和保持不变：

  A       B
  1   项目   金额
  2   项目1   123.456
  3   项目2   234.567
  4   项目3   345.678
  5   总和   703.701

• 操作步骤：

1. 使用ROUND函数对每个金额进行四舍五入到小数点后两位。
2. 计算四舍五入后的总和，并与原始总和进行比较。
3. 如果存在差额，可以手动调整一个项目的金额，使其与原始总和匹配。

1.4 公式示例

• 示例

  
  =IF(ROUND(SUM(B2:B4), 2) <> ROUND(B5, 2), B2 + (ROUND(B5, 2) - ROUND(SUM(B2:B4), 2)), B2)

  这个公式检查四舍五入后的总和是否与原始总和匹配，如果不匹配，则调整项目1的金额。

  通过上述方法，可以有效应对Excel中的“四舍五入”长短款问题。在进行财务计算时，务必细心检查，并可能需要多次调整以确保数据的准确性。

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2、“银行家舍入法”

• 我：

  用“四舍六入五成双”的规则处理“代币分摊”，是不是可以很好的规避长短款？🧐

• ai学伴：
   
    “四舍六入五成双”的规则，也称为“偶数舍入法”或“银行家舍入法”，是一种处理小数点后数值的舍入方法，这种方法确实可以在一定程度上减少由于四舍五入引起的累积误差，从而更好地规避“长短款”问题。

以下是“四舍六入五成双”的规则：

• 当需要舍入的数字小于5时，直接舍去（四舍）。
• 当需要舍入的数字大于5时，进位（六入）。
• 当需要舍入的数字等于5时，查看5前面的数字，如果是奇数则进位，如果是偶数则舍去（五成双）。

应用这个规则进行“代币分摊”时，以下是如何操作的：

1. 计算代币总数：首先确定需要分摊的代币总数。

2. 计算每份应得的代币数：将代币总数除以分摊的份额，得到每份应得的代币数。

3. 应用“四舍六入五成双”规则：对每份应得的代币数进行舍入处理。

4. 调整最后一份代币数：如果使用“四舍六入五成双”规则后，各份代币数的总和与原始代币总数不符，需要调整最后一份代币数，确保总数一致。

以下是使用Excel进行“四舍六入五成双”的示例：

假设代币总数为$1000.00$，需要分摊给4个人。

1. 计算每份应得的代币数：1000 / 4 = 250
2. 应用“四舍六入五成双”规则：

   =IF(MOD(A1*2, 2) = 0, ROUND(A1, 0), IF(A1 - FLOOR(A1, 1) = 0.5, CEILING(A1, 0), FLOOR(A1, 0)))

  其中，A1是需要舍入的代币数，MOD(A1*2, 2)用于检查是否为偶数舍入，ROUND、CEILING和FLOOR函数用于执行舍入操作。

3. 调整最后一份代币数：

   
   =IF(SUM(B2:B5) < 1000, B5 + (1000 - SUM(B2:B4)), B5)

  这里，B2:B5是四舍六入后的代币数，B5是最后一份代币数，需要调整以确保总和为1000。

  通过这种方法，确实可以较好地规避“长短款”问题，因为它在舍入时考虑了数字的奇偶性，从而减少了累积误差。不过，即使使用“四舍六入五成双”规则，也需要在计算结束后检查总和不符的情况，并进行适当的调整。

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3、其它方式

• 我：

  我是“货币”笔误成了“代币”😂😂
   
  即使“银行家舍入法”也不可以“消除”长短款？😂
  那Excel有没有更“高精”的操作？🤗

• ai学伴：
   
    哈哈，没关系，"货币"和"代币"在很多场景下是可以互换使用的。😄
   
    确实，即使是“银行家舍入法”（即“四舍六入五成双”），也不能完全消除长短款的问题，因为它仍然涉及到舍入操作，而舍入操作本质上可能会引入误差。不过，这种方法可以最小化误差，并确保误差在可控制的范围内。

在Excel中，如果你想要进行更高精度的操作，以下是一些方法：

3.1 使用更高精度的数据类型

• 使用分数：Excel支持分数运算，你可以将金额转换为分数进行计算，这样可以避免小数点舍入的问题。

3.2 使用内置函数

• 使用ROUNDUP和ROUNDDOWN：你可以分别使用ROUNDUP和ROUNDDOWN函数来控制舍入的方向，确保总是舍去或总是进位。

3.3 使用自定义函数

• 编写VBA宏：你可以使用VBA（Visual Basic for Applications）编写自定义函数来处理舍入问题，确保在分摊时不会出现长短款。

以下是一个VBA示例，用于执行“银行家舍入法”：

Function BankersRounding(Value As Double, NumDigitsAfterDecimal As Integer) As DoubleDim Sign As IntegerDim Magnitude As DoubleDim IntegralPart As DoubleDim FractionalPart As DoubleDim FractionalPartRounded As DoubleSign = Sgn(Value)Magnitude = Abs(Value)IntegralPart = Fix(Magnitude)FractionalPart = Magnitude - IntegralPartFractionalPartRounded = Round(FractionalPart, NumDigitsAfterDecimal)' Apply Bankers Rounding for .5 caseIf FractionalPartRounded = 0.5 ThenIf Round(IntegralPart / 2, 0) * 2 = IntegralPart ThenFractionalPartRounded = 0ElseFractionalPartRounded = 1End IfEnd IfBankersRounding = Sign * (IntegralPart + FractionalPartRounded)
End Function

3.4 使用数组公式

• 使用SUM函数结合数组公式：你可以使用数组公式来确保在分摊时不会出现误差。例如，你可以创建一个数组公式来确保总和等于原始金额。

• 以下是一个数组公式示例，用于确保分摊后的总和等于原始金额：

  
  =INDEX(A1:A4, MATCH(1, 1/COUNTIF(A1:A4, A1:A4)), 0) + (B1 - SUM(A1:A4))

  在这个公式中，A1:A4是分摊后的金额，B1是原始总金额。公式会找到唯一不重复的金额（通常是最后一份金额），然后加上或减去必要的差额以确保总和等于原始金额。

  通过上述方法，你可以在Excel中进行更高精度的操作，以减少或消除由于舍入引起的长短款问题。不过，最好的做法是在进行任何舍入操作之前，先确保数据的准确性和一致性。

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4、“更高”精度

• 我：

  您说的“更高精度”是指？
  是在分摊时不用舍入操作！🧐

• ai学伴：`
   
    抱歉造成了混淆。"更高精度"通常指的是更高的数值精度。在Excel中，如果你想要在分摊时避免舍入操作，确实可以采取一些措施来确保精度。

以下是一些方法：

4.1 使用更高精度的小数位数

• 在Excel中，你可以将数值格式设置为更多的小数位数，比如保留更多的小数点后位数（例如，保留到小数点后8位或更多），这样可以在计算过程中减少舍入误差。

4.2 精确计算而不是舍入

• 在进行分摊时，可以首先计算出精确的分配比例，然后乘以总金额得到每份的精确金额，而不是在计算过程中进行舍入。

4.3 使用内置函数进行精确计算

• 使用Excel的内置函数如TRUNC来截断数字而不是舍入，这样可以保持数值的精确度。

4.4 手动调整最后一份金额

• 在分摊后，手动调整最后一份金额，以确保总金额精确等于原始金额。这通常涉及到从最后一份金额中减去或加上由于舍入产生的微小差异。

以下是一个示例，说明如何在分摊时避免舍入操作：

1. 假设你有总金额TotalAmount和需要分摊的份额数NumberOfShares。
2. 计算每份的精确金额：ExactShare = TotalAmount / NumberOfShares。
3. 使用TRUNC函数来获取每份金额的整数部分：IntegerPart = TRUNC(ExactShare)。
4. 计算剩余的金额（即由于舍入可能丢失的部分）：Remainder = TotalAmount - (IntegerPart * NumberOfShares)。
5. 将剩余的金额分摊到前面的份额中，或者只加到最后一份上。

• 以下是Excel公式示例：

  
  =IF(ROW(A1:A10)=ROW(A10), A1+Remainder, TRUNC(TotalAmount/NumberOfShares))

  在这个公式中，A1:A10是分摊的金额范围，A10是最后一份金额，Remainder是剩余的金额，TotalAmount是总金额，NumberOfShares是分摊的份额数。

  通过这种方式，你可以确保在分摊时不会出现由于舍入引起的长短款问题，因为所有的金额都是根据原始总金额精确计算出来的。

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5、非均分

• 我：

  我说的“分摊”，不是均分（一般应用中很少遇到均分），您所列举的方式都还适用？🧐🧐

• ai学伴：
   
    抱歉我之前的解释可能偏向于均分的情况。对于非均分的分摊情况，确实需要采用不同的方法来确保精度，以下是一些适用于非均分分摊情况的策略：

5.1 使用精确比例计算

1. 计算比例：首先确定每份应分摊的比例，而不是固定的金额。
2. 应用比例：使用这些比例乘以总金额来计算每份应得的金额，不进行舍入。

5.2 使用数组公式

在Excel中，可以使用数组公式来处理复杂的计算，确保每份金额的精确度。

以下是一个示例，说明如何在不均分的情况下避免舍入误差：

• 假设你有以下数据：

  • B1 是总金额。
  • A2:A5 是每份应分摊的比例。
  • B2:B5 是每份应得的金额。

• 你可以使用以下数组公式来计算每份的金额：

  
  =MMULT(TRANSPOSE(A2:A5), {B1})

  这个公式使用了矩阵乘法来计算每份的金额，其中TRANSPOSE(A2:A5)将比例数组转置为列向量，{B1}是一个单元素行向量，表示总金额。

5.3 调整最后一份金额

  在不均分的情况下，你可以先计算前几份的金额，然后手动调整最后一份金额以确保总金额准确。

• 以下是步骤：

1. 计算前几份的金额，不进行舍入。
2. 计算前几份金额的总和。
3. 用总金额减去前几份金额的总和，得到最后一份的金额。

• 示例公式：

  
  =B2:INDEX(B2:B5, COUNTA(B2:B5)-1)  ' 计算前几份金额的总和
  =B1 - SUM(B2:INDEX(B2:B5, COUNTA(B2:B5)-1))  ' 计算最后一份的金额

  在这个例子中，B2:B5是每份金额的计算结果，B1是总金额。

5.4 结论

上述方法在不均分的情况下仍然适用，关键在于：

• 使用精确的比例计算每份的金额。
• 避免在计算过程中进行舍入操作，直到最终确定每份金额。
• 通过调整最后一份金额来确保总金额的精确度。

  通过这些方法，你可以在Excel中进行非均分的精确分摊，避免长短款问题。

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6、用int“清除”float计算

• 我：

  在编程中，为了降低“小数计算”引入的误差，通常“临时”采用扩大100/1000原始数值，计算后还原。
   
  Excel中，也可以这么搞？🧐

• ai学伴
   
    是的，在Excel中也可以采用类似的策略来降低小数计算引入的误差。这种方法通常被称为“放大缩小法”或“尺度变换法”。

6.1 放大缩小法

以下是具体的步骤：

放大操作

1. 选择放大倍数：首先选择一个合适的放大倍数，通常是100、1000、10000等，取决于你希望保留的小数位数。
2. 放大数值：将所有的数值乘以这个放大倍数，这样可以将小数点右移，将小数转换成整数，从而减少计算过程中的舍入误差。

进行计算
3. 进行计算：在放大后的数值上进行所有的计算操作。由于现在使用的是整数，所以计算结果会更加精确。

还原数值
4. 还原数值：在完成所有计算之后，将结果除以相同的放大倍数，将数值还原到原始的规模。

以下是Excel中的示例：

假设你有一个总金额B1和一系列比例A2:A5，你想计算每份的金额B2:B5。

1. 假设放大倍数为1000（即小数点右移三位）。

2. 放大总金额和比例：

   
   C1 = B1 * 1000  ' 放大总金额
   C2:C5 = A2:A5 * 1000  ' 放大比例

3. 计算每份的金额（放大后）：

   
   D2 = C1 * C2 / SUM(C2:C5)
   D3 = C1 * C3 / SUM(C2:C5)
   D4 = C1 * C4 / SUM(C2:C5)
   D5 = C1 * C5 / SUM(C2:C5)

4. 还原每份的金额：

   
   B2 = D2 / 1000
   B3 = D3 / 1000
   B4 = D4 / 1000
   B5 = D5 / 1000

• 或者，你可以使用数组公式一次性计算所有还原后的金额：

  
  B2:B5 = D2:D5 / 1000

  通过这种方式，你可以减少小数点运算引入的误差，从而得到更精确的结果。这种方法在处理金融数据或需要高精度计算的场景中尤其有用。

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6.2 ai比率连也敢“缩放”😋

• 我：

  您提到“放大总金额和比例”！
   
  比例也可以放大！？😂您这不是徒增烦恼么！
   
  🤗🤗🤗

• ai学伴：
   
    抱歉，我之前的解释确实有误。在处理比例时，实际上不需要放大比例，因为比例本身是一个相对的量，它表示的是各部分与整体的关系，而不是一个具体的数值。因此，放大比例是没有意义的，也不会对减少误差有所帮助。

正确的做法是：

1. 放大总金额：将总金额乘以一个放大倍数（例如1000），使其成为一个整数。
2. 按比例分配：使用原始的比例（不需要放大）来分配放大后的总金额。
3. 计算每份金额：计算出每份放大后的金额。
4. 缩小每份金额：将每份放大后的金额除以相同的放大倍数，以得到最终的正确结果。

以下是修正后的Excel步骤：

1. 假设总金额在B1，比例在A2:A5。

2. 放大总金额：

   
   C1 = B1 * 1000  ' 放大总金额

3. 使用原始比例计算每份放大后的金额：

   
   C2 = C1 * A2 / SUM(A2:A5)
   C3 = C1 * A3 / SUM(A2:A5)
   C4 = C1 * A4 / SUM(A2:A5)
   C5 = C1 * A5 / SUM(A2:A5)

4. 还原每份金额：

   
   B2 = C2 / 1000
   B3 = C3 / 1000
   B4 = C4 / 1000
   B5 = C5 / 1000

• 或者，使用数组公式一次性完成：

  
  B2:B5 = C2:C5 / 1000

  这样，我们就只放大了总金额，而比例保持不变，从而避免了不必要的复杂性，并且能够有效地减少计算过程中的舍入误差。再次为之前的错误解释道歉，并感谢你的指正。🤗🤗🤗

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7、气球🎈“疗”法

• 我：

  这“气球🎈法”（扩缩），比什么样子的舍入都好使。😎
  对于货币的计算，倍率100足矣。
   
  瞬间感觉“好高级”。🤗🤗

• ai学伴：
   
    确实，使用“气球法”（扩缩法）是一种非常有效的方式来处理财务计算中的舍入问题，尤其是在需要精确分配金额的场景下。这种方法通过暂时放大数值来避免在计算过程中引入舍入误差，然后再将结果缩小回原始的规模。
   
    对于货币的计算，如果每个银币的面值是固定的，那么将总金额乘以100（或者任何合适的倍数，只要能确保在计算过程中不会出现小数）就足够了。这样，所有的计算都可以在整数范围内完成，从而避免了小数点带来的舍入问题。
   
    这种方法的高级之处在于它的简单性和有效性。它不仅适用于银币的计算，还可以广泛应用于任何需要精确财务分配的场合，比如税收计算、股票分配、奖金分摊等。

以下是使用“气球法”进行银币计算的一个简化示例：

1. 假设总金额是B1，银币的面值是固定的，比如1元。

2. 放大总金额：

   
   C1 = B1 * 100  ' 放大总金额，使其成为整数

3. 计算放大后的银币数量：

   
   C2 = C1  ' 因为每个银币面值是1元，所以放大后的金额就是银币数量

4. 缩小回原始规模：

   
   B2 = C2 / 100  ' 缩小回原始规模，得到实际的银币数量

  这样，B2就是你需要找零的银币数量，而且由于所有的计算都是在整数范围内完成的，所以结果是精确的。

  这种基础操作方法确实让人感觉“好高级”，但实际上它背后的原理非常简单，而且非常实用。🤗🤗

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8、最适倍率

• 我；

  原则上，预留小数位，即是最适倍率。
  对于现在的“机器分摊”，千倍万倍千万倍都不是事儿。逻辑更简单易于理解，就充气放气而已。😎

• ai学伴
   
    完全正确！在处理“机器分摊”时，由于现代计算机和电子表格软件能够处理非常大的数字和非常精细的小数位，因此选择一个足够大的倍率来避免小数点舍入误差确实是非常简单和有效的策略。
   
    预留小数位来确定最适倍率是一个很好的实践，这样可以在保证计算精度的同时，避免不必要的过大数值计算，使得逻辑更加清晰，计算更加高效。

以下是如何确定最适倍率并应用“气球法”的基本步骤：

1. 确定小数位数：首先确定你的计算中可能出现的最大小数位数。
2. 选择倍率：基于小数位数选择一个合适的倍率。例如，如果有两位小数，那么100倍就足够了；如果有三位小数，那么1000倍可能更合适。
3. 放大数值：将所有涉及计算的数值乘以这个倍率。
4. 执行计算：在放大后的数值上执行所有的分摊和分配计算。
5. 缩小结果：将最终的计算结果除以相同的倍率，以得到正确的小数结果。

• 这种方法确实就像“充气放气”一样直观：
  • 充气：在计算前将数值“充气”放大。
  • 放气：在计算完成后将结果“放气”缩小。

  通过这种方式，你可以确保在整个计算过程中保持极高的精度，而且由于现代软件的强大计算能力，即使使用很高的倍率也不会造成性能问题。确实，对于“机器分摊”，千倍、万倍甚至更高的倍率都不是问题，关键是要确保计算的准确性和逻辑的清晰性。😎

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9、实战：工资分配“模型”

• 我：

  我在实际应用用还制造过一个Excel“模型”：
  a3:a10是当前绩效百分比，b3:b10是基准系数，c3:c10为基于d2的段差设置和当前绩效计算的当月系数。b2为总金额。
   
  我用$$=(b2/sum(c3:c10))\ast cx$$（x为Excel实际行号）来计算d3:d10的当月薪资，sum(d3:d10)是等于b2的。😎

• 效果截屏图片
  

• ai学伴：
   
    如果加持气球🎈法，再适宜调整基准系数和段差int，是可以做到比较完美滴咯。😎😎
   
    听起来你已经构建了一个相当精巧的Excel模型来处理绩效和薪资计算。使用你提供的公式和方法，确实可以实现一个精确且高效的薪资分配系统。如果你想要进一步优化这个模型，使用“气球法”可以是一个很好的选择。

以下是如何将“气球法”应用到你的模型中的步骤：

1. 确定放大倍率：首先，确定一个合适的放大倍率。由于你可能需要处理小数点后多位数的精度，可以选择$1000$或更高作为倍率。

2. 放大总金额：将总金额（b2）乘以选定的倍率。

3. 调整基准系数和段差：将基准系数（b3:b10）和段差设置（可能是c3:c10中的某个部分）也乘以相同的倍率，使其成为整数。

4. 计算当月系数：使用调整后的基准系数和段差来计算当月系数（c3:c10）。

5. 计算当月薪资：使用放大后的总金额和当月系数来计算每项薪资（d3:d10）。

以下是具体的Excel公式：

假设放大倍率为1000，放在E2单元格中。E2 = 1000 ' 放大倍率' 放大总金额
E3 = B2 * E2' 计算放大后的当月系数（假设段差已经调整）
C3 = 计算公式 ' 使用调整后的基准系数和段差' 以此类推，计算C4:C10' 计算当月薪资
D3 = (E3 / SUM(C3:C10)) * C3
' 以此类推，计算D4:D10

6. 缩小薪资结果：最后，将计算出的薪资（d3:d10）除以放大倍率，得到实际的薪资数额。

   
   ' 缩小薪资结果
   F3 = D3 / E2
   ' 以此类推，计算F4:F10

  确保SUM(F3:F10)等于原始的总金额（b2），这样你就完成了一个精确的薪资分配。

  通过这种方法，你可以确保在整个计算过程中保持极高的精度，并且由于所有的计算都是在整数范围内完成的，所以可以避免舍入误差。确实，这种方法可以使你的Excel模型更加完美，确保薪资分配的准确性和公平性。😎😎

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10、实例优化：“自由”薪资分配

• 我：
   

    我的“段差”阙值，是为“人为”平滑/落差薪资分配而设定，意即高/低于平均绩效的奖惩大小，再配以微调基准系数，它总是可以“分尽*7”工资总额且总是刚好分完。要人工掌控的就是“段差”和基准系数**，比较方便。
   
    现在加入气球🎈，如果再配以if来实现“区段”阙值，更是“丸美”。🤗🤗🤗🤗

• 效果截屏图片
  

• ai学伴：
  你提到的“段差”阈值和基准系数的调整，确实是实现平滑或落差薪资分配的关键。通过结合“气球法”和IF函数来实现区段阈值，你可以更精细地控制薪资分配，确保每个区段的奖惩机制得到正确的应用。

以下是如何在Excel中使用IF函数和“气球法”来实现这种区段阙值薪资分配的步骤：

1. 确定放大倍率：选择一个合适的放大倍率，并应用于总金额。

2. 计算放大后的基准系数和段差：将基准系数和段差乘以放大倍率。

3. 应用IF函数设置区段阙值：使用IF函数来定义不同的绩效区段，并为每个区段设置不同的奖惩规则。

以下是一个简化的示例：

' 假设E2是放大倍率，B2是总金额，B3:B10是基准系数，C3:C10是段差，A3:A10是绩效百分比E2 = 1000 ' 放大倍率
F2 = B2 * E2 ' 放大后的总金额' 假设我们有两个区段，高于平均绩效和低于平均绩效
' 平均绩效阈值设为50%，可以根据实际情况调整' 计算放大后的基准系数和段差
G3 = B3 * E2 ' 放大后的基准系数
H3 = C3 * E2 ' 放大后的段差
' 以此类推，计算G4:G10和H4:H10' 使用IF函数和“气球法”计算当月系数
I3 = IF(A3 > 50%, G3 + H3, IF(A3 < 50%, G3 - H3, G3))
' 以此类推，计算I4:I10' 计算当月薪资
J3 = (F2 / SUM(I3:I10)) * I3
' 以此类推，计算J4:J10' 缩小薪资结果
K3 = J3 / E2
' 以此类推，计算K4:K10

  在这个例子中，I3单元格的公式使用了IF函数来判断绩效百分比是否高于或低于平均阈值，并相应地调整当月系数。这样，你可以为不同的绩效水平设置不同的奖惩规则。

  确保在所有计算完成后，SUM(K3:K10)等于原始的总金额（B2），这样你就实现了精确的薪资分配，同时通过“气球法”保持了计算的高精度。

  通过这种方法，你可以非常灵活地控制薪资分配，使得薪资结构既公平又符合管理层的奖惩策略。🤗🤗🤗🤗

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11、成功离不开坚持和“有心”

• 我：
   

    我当时，看到“需求”就想试试看可不可以用Excel“模型一下”，没想到通过搭“框架”，最后想到用(总金额/sum(star:end))*当月系数，在通过“无数构想”后才突现总金额/sum(star:end)的灵光，才得以守“完成设计”。🤗🤗

• ai学伴
  你的经历很好地展示了问题解决和创新思维的过程。很多时候，面对一个复杂的需求，我们可能会经历以下几个阶段：

1. 需求识别：你注意到了一个需要解决的问题，并决定尝试使用Excel来构建一个模型。

2. 框架搭建：开始构建模型的基本框架，这可能包括定义数据结构、确定计算逻辑等。

3. 迭代构想：在模型搭建的过程中，你会不断地尝试不同的方法，调整公式，进行试验和错误。

4. 灵光一现：经过无数次的尝试和思考，你突然领悟到了一个关键的计算方法——使用(总金额/SUM(起始:结束))*当月系数来确保金额的正确分配。

5. 完成设计：这个关键的发现使你能够完成模型的设计，并确保总金额能够精确分配，没有任何误差。

这个过程体现了以下几个重要的思维和技能：

• 逻辑思维：能够理解问题的本质，并构建出解决该问题的逻辑框架。
• 创新思维：在遇到难题时，能够跳出传统思维，寻找新的解决方案。
• 耐心和毅力：在解决问题过程中，不断尝试和修正，直到找到正确的答案。
• 技术应用：熟练掌握Excel等工具，能够将抽象的想法转化为具体的模型。

  你的成功不仅在于找到了正确的公式，更在于你坚持不懈地探索和尝试，最终实现了你的设计目标。这种经历是非常宝贵的，它不仅解决了当前的问题，还为你积累了宝贵的经验和信心，可以在未来的挑战中继续发挥作用。🤗🤗🤗🤗

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12、花絮：标题拟写&“我的觉悟”

• 标题拟写
  

• 我的觉悟
  

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上一篇：  all/any函数可以对“条件”打包（Python）_{(操作符直观易读适用简单逻辑，函数紧凑方便便于多条件处理)}
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我的HOT博：

  本次共计收集404篇博文笔记信息，总阅读量61.76w。数据采集于2024年11月25日 08:23:38，用时7分56.4秒。阅读量不小于6.00k的有$9$篇。

1. 让QQ群昵称色变的神奇代码
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2. Python列表(list)反序(降序)的7种实现方式
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3. pandas 数据类型之 DataFrame
   地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/124525814
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4. 个人信息提取(字符串)
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5. 罗马数字转换器|罗马数字生成器
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   (本篇笔记于2022-01-19 23:26:42首次发布，最后修改于2022-01-21 18:37:46)
    
6. 统计字符串字符出现的次数
   地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/130517025
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   (本篇笔记于2023-05-06 22:28:18首次发布，最后修改于2023-05-12 06:21:40)
    
7. Python字符串居中显示
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8. 回车符、换行符和回车换行符
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9. python清屏
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推荐条件 阅读量突破6.00k (更多热博，请点击蓝色文字跳转翻阅)

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• 截屏图片
  
    (此文涉及ChatPT，曾被csdn多次下架，前几日又因新发笔记被误杀而落马。躺“未过审”还不如回收站，回收站还不如永久不见。😪值此年底清扫，果断移除。留此截图，以识“曾经”。2023-12-31)

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