前言
在上一篇教學中，我們學會了如何使用 Power Automate Desktop 爬取 104 職缺資料，並將資料轉成 DataTable 或匯入 Excel。但你可能會好奇：
- Excel 和 DataTable 到底有什麼不同？
- 什麼時候該用 Excel？什麼時候該用 DataTable？
- 兩者的優缺點分別是什麼？
這篇文章，RPAI 數位優化器將完整解析 Power Automate Desktop 中 Excel 與 DataTable 的核心差異，讓你在設計自動化流程時，能夠做出最適合的選擇！
想找RPAI聊聊？歡迎填寫表單：RPAI聯繫表單
Excel vs DataTable：核心差異一覽表
在開始深入探討之前，先用一張表格快速掌握兩者的主要差異：
比較項目 | Excel | DataTable |
操作對象 | 直接處理 Excel 檔案本身 | 處理記憶體中的變數 |
功能豐富度 | 功能較多，支援複雜操作 | 功能相對精簡 |
處理速度 | 較慢（需讀寫檔案） | 較快（僅在記憶體中運算） |
資料型態限制 | 較寬鬆，可混合不同型態 | 嚴格，同一欄位需一致型態 |
適用情境 | 需要儲存、分享、複雜處理 | 臨時運算、大量資料快速處理 |
上手難度 | ⭐⭐（較直覺） | ⭐⭐⭐（需理解變數概念） |
差異一：操作對象完全不同
當你使用 Power Automate Desktop 處理資料時，Excel 和 DataTable 最核心的差異在於「操作的對象」不同。
- Excel 功能直接處理的是「Excel 檔案本身」
- DataTable 功能處理的是「Power Automate Desktop 中的變數」
假設用戶要針對 Excel 資料進行篩選或排序，此時：
- Excel 的運作方式 Power Automate Desktop 可以開啟指定的 Excel 檔案，「直接」對檔案內容進行排序、篩選，然後將變更儲存回檔案中。 整個流程和我們手動操作 Excel 的邏輯完全一樣，操作非常直覺，且結果可以直接儲存在檔案中，而且支援複雜的 Excel 功能如公式、圖表、格式設定。
- DataTable 的運作方式 Power Automate Desktop 會在軟體中建立一個暫時的資料表變數，所有操作都在記憶體中完成，因此得先讀取自 Excel 工作表，將資料傳至 Power Automate Desktop 中，再進行後續的資料表排序篩選等處理。 處理完後，資料並不會自動儲存至 Excel 檔案，因此需要另外再進行寫入或匯出動作，才可以將篩選、排序結果呈現在 Excel 中，操作起來較不直覺，同時需要理解「變數」的概念。
差異二：功能與限制的取捨
第二個重要差異在於「功能豐富度」與「處理速度」之間的取捨。
Excel 的優勢是功能非常完整，Power Automate Desktop 支援幾乎所有常見的 Excel 操作，包含基本操作（讀取、寫入、刪除、插入列/欄）、進階功能（篩選、排序、查詢、樞紐分析）、格式設定（字體、顏色、框線、凍結窗格）以及公式運算（VLOOKUP、SUMIF、IF 等）。
但與此同時，Excel 相關功能的速度會較慢，因為每次操作都需要與 Excel 應用程式互動，處理 1000 筆以上的資料時可能需要等待數秒甚至數分鐘，如果同時處理多個 Excel 檔案，效能會更加下降。
DataTable 則是追求速度與效率，功能相對精簡，主要包含基本操作（新增列、刪除列、更新列）、資料處理（篩選、排序、查詢）、資料轉換（合併、分割）。
雖然功能沒有 Excel 那麼豐富，但處理速度遠遠超過 Excel，如果資料量特別大，要處理數千至數萬筆的資料，就適合直接用 DataTable 相關功能先進行處理。
不過，DataTable 有一個需要特別注意的重要限制：同一欄位的資料型態必須一致！ 舉例來說，如果有個「薪資」欄位，其中混合了「50,000」（數值）和「面議」（文字），DataTable 就會出現錯誤，這個限制在處理爬蟲資料時尤其需要注意，因為網頁上的資料常常格式不一致。
實戰建議：什麼時候該用哪一個？
建議使用 Excel 的情境：
✅ 初學者剛開始學習 PAD
✅ 需要保存資料供後續使用或分享
✅ 資料量不大（1000 筆以內）
✅ 需要使用複雜的 Excel 功能（如公式、圖表）
✅ 最終輸出就是 Excel 報表
典型使用情境：
- 每月自動生成銷售報表
- 將多個 Excel 檔案合併成一個
- 對現有 Excel 檔案進行格式調整
建議使用 DataTable 的情境：
✅ 處理大量資料（數千至數萬筆）
✅ 需要快速的資料運算和轉換
✅ 資料只是中間處理步驟
✅ 從網頁或 API 擷取資料後需要先清洗
典型使用情境：
- 爬取網站資料後進行篩選和去重
- 大量資料的快速比對和合併
- 臨時性的資料分析和統計
新手上路：從 Excel 開始吧！
如果你是初學者，RPAI 數位優化器強烈建議從 Excel 開始學習，因為：
1. 操作更直覺：就像手動操作 Excel 一樣，容易理解
2. 功能更完整：基本的篩選、查詢、排序都支援
3. 容易除錯：可以直接打開 Excel 檔案查看結果
4. 學習曲線平緩：不需要先理解「變數」、「資料型態」等程式概念
結語
透過這篇文章，我們完整比較了 Power Automate Desktop 中 Excel 與 DataTable 的差異：
- 操作對象不同：Excel 處理檔案，DataTable 處理記憶體變數
- 功能與速度的取捨：Excel 功能多但較慢，DataTable 速度快但有型態限制
- 建議從 Excel 開始：操作直覺，功能完整，適合初學者
但請大家記住：沒有絕對的好壞，只有適不適合！
在實際應用中，善用兩者的優勢，將 DataTable 的速度與 Excel 的功能結合起來，就能打造出既快速又強大的自動化流程。
這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
如果想進一步瞭解哪些內容，歡迎在底下留言告訴我們！ 這次的分享到此告一段落，想了解更多 RPA + AI 與數位轉型的最新趨勢與觀點、RPA 軟體功能介紹及實務應用案例，也歡迎一起交流互動，我們下次見！ 🚀 RPAI 數位優化器 RPAI Talks 🤖 程式麻瓜也能用AI做出SaaS服務？｜ACCUPASS 活動通 熱烈報名中！ 🚀 歡迎追蹤RPAI 數位優化器IG以及RPAI 數位優化器FB，第一手掌握資訊！ 🚀 任何疑難雜症需要合作？直接填寫表單：RPAI 聯繫表單！
相關文章
