Excel的新建查询在哪儿

       当您打开Excel，面对海量数据需要从外部导入并整理时，可能会下意识地寻找“新建查询”这个功能入口。许多用户，尤其是初次接触数据获取与转换的朋友，常常会疑惑：Excel的新建查询在哪儿？这个看似简单的问题，背后反映的是用户对高效数据整合工具的迫切需求。实际上，Excel的新建查询在哪里并非一个隐藏极深的功能，但它的位置和名称随着Excel版本的更新有所变化，理解这一点能避免很多不必要的摸索。

       要直接回答标题中的问题，最核心的路径是：请将视线移向Excel软件上方的功能选项卡区域，找到并点击“数据”选项卡。进入该选项卡后，在工具栏中部或右侧区域（具体布局因版本略有不同），您会看到一个名为“获取和转换数据”的功能组。在这里，点击“获取数据”按钮（在部分旧版本中可能直接显示为“新建查询”），便会弹出数据源选择菜单，这就是“新建查询”功能的起点。整个过程简洁明了，一旦熟悉，数秒内即可完成调用。

       理解“新建查询”功能的本质与演变

       在深入探讨具体位置之前，有必要先厘清“查询”在Excel语境中的含义。它并非指传统数据库中的搜索语句，而是特指一种连接到外部数据源（如文本文件、数据库、网页或其它工作簿），并将数据导入Excel进行后续清洗、转换和加载的自动化流程。微软将这一套强大的工具集称为“获取和转换”，并整合成了Power Query编辑器这一独立组件。因此，如今我们所说的“新建查询”，通常就是指启动Power Query编辑器来创建新的数据导入流程。这个功能从Excel 2016开始被深度集成，并成为现代Excel数据处理的核心能力之一。

       不同Excel版本中的位置差异详解

       由于界面迭代，功能入口的位置并非一成不变。对于主流的Microsoft 365订阅版及Excel 2021、2019版本，路径高度统一：“数据”选项卡 -> “获取和转换数据”组 -> “获取数据”。点击“获取数据”右侧的下拉箭头，您会看到按数据源分类的丰富选项，如“来自文件”、“来自数据库”、“来自Azure”、“来自其他源”等，选择任一源即等同于开始“新建查询”。

       如果您使用的是Excel 2016，界面可能略有不同。同样在“数据”选项卡下，您需要寻找的是名为“新建查询”的按钮或组。在某些更新中，它可能已更名为“获取和转换数据”，但核心功能一致。对于更早的Excel 2013版本，Power Query是一个需要单独下载并激活的插件，激活后会在“数据”选项卡或“Power Query”选项卡中出现“新建查询”的入口。了解您所使用的具体版本，能帮助您更快地定位目标。

       通过“获取数据”菜单访问各类查询

       点击“获取数据”后，展开的菜单是通往各种数据源的网关。例如，选择“来自文件”->“从工作簿”，您可以导入其他Excel文件中的数据；选择“来自数据库”->“从SQL Server数据库”，可以连接至企业数据库；而“来自其他源”->“从网页”，则允许您直接从网站上抓取表格数据。每一个选择都会启动Power Query编辑器，引导您完成数据预览、筛选和转换步骤，最终将处理好的数据加载到工作表或数据模型中。这个菜单的设计，实质上将“新建查询”的功能按场景进行了直观分类。

       利用快捷键与快速访问工具栏提升效率

       对于需要频繁使用此功能的用户，每次都通过菜单点击略显繁琐。您可以考虑将其添加到“快速访问工具栏”。方法是：在“数据”选项卡的“获取数据”按钮上单击鼠标右键，选择“添加到快速访问工具栏”。之后，无论您处于哪个选项卡下，都可以在Excel窗口左上角一键点击该图标启动功能。虽然微软没有为此功能设置默认的键盘快捷键，但您可以通过自定义键盘快捷键或使用Alt键序列（如Alt, A, P, G）来快速导航，具体序列取决于您的功能区布局。

       从现有连接或表格中创建查询

       “新建查询”并非总是从零开始。如果您的工作表中已经有一个包含了规范数据的表格，您可以单击该表格内的任意单元格，然后在“数据”选项卡的“获取和转换数据”组中，点击“从表/区域”。这个操作会立即基于当前选中的表格数据创建一个新的查询，并打开Power Query编辑器。这对于需要对现有工作表数据进行深度清洗、去重、透视或合并操作的情况极为便利，实现了内部数据与外部数据源处理流程的统一。

       Power Query编辑器：查询的加工车间

       成功启动“新建查询”后，您会进入一个独立的界面——Power Query编辑器（在较新版本中可能直接显示为“查询编辑器”窗口）。这里才是功能的核心所在。编辑器上方是功能区，提供各种数据转换工具；左侧是“查询”窗格，列出所有已创建的查询；中间是数据预览区；右侧是“查询设置”窗格，记录您对数据应用的每一步转换步骤（称为“应用步骤”）。所有清洗、筛选、合并、计算列添加等操作都在此完成，整个过程无需编写复杂公式，通过点击和简单配置即可实现。

       管理已创建的查询

       创建查询后，如何再次找到和管理它们呢？您可以在“数据”选项卡中，点击“获取和转换数据”组里的“查询和连接”按钮（或类似名称）。这会在Excel界面右侧打开一个任务窗格，其中列出了当前工作簿中的所有查询和连接。在这里，您可以右键单击任一查询，选择“编辑”以重新进入Power Query编辑器进行修改，也可以选择“刷新”以更新数据，或者进行删除、复制等管理操作。这个窗格是您管理所有数据导入流程的控制中心。

       理解查询的加载方式与目的地

       在Power Query编辑器中完成数据转换后，点击“关闭并加载”按钮时，您有两种选择：一是“关闭并加载”，直接将结果加载到一个新的工作表；二是点击下拉箭头选择“关闭并加载至…”，此时会弹出一个对话框，让您选择将数据加载到“仅创建连接”、“表”或“数据透视表”等，还可以选择加载到现有工作表的特定位置或新的工作表。选择“仅创建连接”意味着数据不直接显示在工作表中，而是保存在数据模型里，供数据透视表或Power Pivot分析使用，这常用于处理大型数据集。

       处理常见问题与找不到的情况

       如果您严格按照上述路径寻找，却依然没有发现“获取和转换数据”或“新建查询”的按钮，可能由以下几种原因导致：第一，您使用的可能是简化版或在线版的Excel，其功能可能被阉割；第二，企业IT策略可能禁用了相关加载项；第三，在极少数情况下，Excel的界面加载可能出现异常，可以尝试修复Office安装或重置功能区。确认使用的是完整桌面版Excel并保持更新，通常能解决此问题。

       为何“新建查询”功能如此重要

       掌握这个功能的位置仅仅是第一步，理解其价值更为关键。传统的数据复制粘贴或简单的导入方式，一旦源数据更新，所有整理工作往往需要推倒重来。而通过“新建查询”建立的连接是动态的。您只需右键点击结果表格中的任意位置，选择“刷新”，Excel便会自动按照预设的步骤重新从数据源获取最新数据并执行相同的清洗转换，瞬间生成更新后的报表。这种可重复、自动化的数据处理能力，是提升工作效率、实现数据驱动决策的基石。

       结合Power Pivot构建数据分析模型

       当“新建查询”功能与Power Pivot（Excel的强大数据建模工具）结合时，将释放出更大的能量。您可以将多个通过查询导入的、来自不同源的数据表，在Power Pivot中建立关系，构建一个完整的数据模型。然后，基于这个模型创建数据透视表或数据透视图，进行多维度的交叉分析。这意味着，您可以从销售数据库、财务系统和市场调研表格中分别导入数据，清洗整合后，在一个统一的模型里分析它们之间的关联，这是单纯使用工作表函数难以企及的高度。

       高级应用：合并查询与追加查询

       在Power Query编辑器的“开始”或“合并查询”选项卡下，您会发现“合并查询”和“追加查询”这两个高级工具。“合并查询”类似于数据库的表连接操作，可以根据一个或多个关键列，将两个查询中的数据横向合并在一起，实现类似VLOOKUP函数但更强大稳定的功能。“追加查询”则是将两个或多个结构相似的查询中的数据纵向堆叠在一起。这些操作都在查询编辑器中可视化完成，生成的步骤可重复执行，是整合多源数据的利器。

       参数化查询与自动化进阶

       对于希望实现更高级自动化的用户，可以探索“参数”功能。例如，您可以创建一个参数来控制要导入的文件夹路径或数据库查询的日期范围。然后在新建查询时引用这个参数。这样，当您需要更新数据时，只需修改参数值，刷新所有相关查询即可一次性更新所有依赖此参数的数据流。这为构建动态和可配置的数据报表系统提供了可能。

       学习资源与后续探索方向

       知道了功能在哪儿，下一步就是学习如何使用它。微软官方提供了丰富的学习材料和模板。在Excel中，您可以尝试点击“文件”->“新建”，搜索“Power Query”相关模板进行体验。网络上也有大量关于数据清洗、M函数（Power Query背后的公式语言）的教程。从导入一个简单的文本文件开始，逐步尝试数据类型的转换、列的拆分、错误值的处理等操作，您会迅速感受到它带来的效率飞跃。

       总而言之，寻找“Excel的新建查询在哪儿”这个问题的答案，不仅是找到一个按钮的位置，更是打开了一扇通向高效、自动化数据处理世界的大门。它从“数据”选项卡下的“获取和转换数据”组启程，经由Power Query编辑器这个强大的车间，最终将杂乱无章的原始数据转化为清晰规整、可供分析的宝贵信息资产。无论您是财务分析人员、市场研究员还是日常需要处理数据报表的办公人员，花时间熟悉并掌握这套工具，都将是您在数字化工作中一项回报率极高的投资。希望本文的详细拆解，能帮助您不仅找到入口，更能理解其脉络，从而自信地运用于实际工作，解决真实世界的数据难题。