分享一个采购员工作场景：该采购员负责每月数据分析，特别需要注意的是，他关注的“月末”并非日历上的固定最后一天，而是依据实际查询日期的月末截止日。比如，若当前查询日为4月28日，则他所指的“月末”即为4月28日，而非4月30日。面临的挑战在于，如何从庞大的数据集中高效地筛选出每个这样的“月末”日期对应的数据。

参考下述案例数据结构：B列包含一系列按升序排列的日期，采用标准日期格式“2024/3/1”（即“YYYY/MM/DD”格式），而C列则记录了与这些日期相对应的销售数据。任务是，根据E列提供的月份（例如1月、2月等），精准匹配并提取每个指定月份末尾的销售数量。

解决该需求的关键在于准确识别每个对应月份的最后一天，尽管B列的日期未直接标注月份信息。首先需构建一个机制，以确立日期与特定月份之间的关联。一旦确立了这种对应关系，便能着手寻找每个月的“末日”销售数据。

建立月份与日期的映射关系：首先要确保能够根据B列的日期数据，明确其归属的月份。这里可以用函数BYROW配合MONTH函数来实现；

利用E列指定月份查找最末日期的销售数据：鉴于B列日期遵循升序排列，每个月份的最后列出的日期自然代表该月的最末一天。利用这一规律，我们可以通过高级查找功能，如XLOOKUP函数的“末端匹配”特性，直接定位到每个指定月份结尾的记录，从而获取相应的销售数据。

综上所述，通过BYROW函数先期建立日期与月份的对应关系，并随后运用XLOOKUP函数的智能匹配能力，即可有效应对这一挑战，准确抓取各月末的销售数量。

自从WPS升级引入了BYROW函数，转换日期为月份以便用作进一步数据分析的分组基础时，无需再额外创建辅助列。这是因为BYROW函数的输出可直接嵌入其他公式中进行计算。请先使用以下简化的公式： =BYROW(B3:B13,MONTH)

此公式是一个简化的表达形式，完整标准写法如下所示：

=BYROW(B3:B13,LAMBDA(X,MONTH(X)))

通过这种方式，对B3至B13范围内的每一项日期应用MONTH函数，直接获得各日期对应的月份值，效果如下图所示：

为了生成一个包含1到12个月份数字的序列，并配合条件格式显示为“1月”、“2月”等格式，可以使用SEQUENCE函数来创建这个数字序列。

=SEQUENCE(12)

公式本身不能直接配合条件格式在单元格内显示为“1月”、“2月”这样的文本格式，但可以在得到序列后，用一个自定义格式为“#"月"”。这样，尽管单元格实际值是数字，但显示效果会是“1月”、“2月”等。

效果如下图所示：

为了获取特定月份的月末值，我们先利用BYROW函数提取B列日期的月份数字，然后通过SEQUENCE生成代表全年的1-12月数字序列。接下来，借助XLOOKUP函数进行查找，录入以下函数：

=XLOOKUP(E3#,BYROW(B3:B13,MONTH),C3:C13,0,,-1)

函数释义：

第一参数：查找值：为E3#，生成的引用，代表1到12的序列，即全年各月。

第二参数：查找数组：为BYROW得到B列对应月的数字，为一组包含月信息的数字；

第三参数：返回数组：包含了与B列日期相对应的数量值（C3:C13）。

第四参数：未找到值：当所查询的数字月没有对应的数量时，返回0值；

第五参数：匹配模式：空缺，默认为完全匹配，意味着只有完全匹配才会返回结果。

第六参数：搜索模式：录入-1，表示从数组的末尾向前进行查找，确保找到每个给定月份的最后一个（即月末）数值。

完成后效果如下图所示：

至此，我们已成功利用WPS的最新功能——BYROW函数，结合XLOOKUP的高效检索能力，有效地满足了该采购员的需求。

通过上述方案的实施，我们不仅解决了采购员在月末数据分析中的个性化需求，还展示了现代办公软件如WPS如何通过创新函数提升工作效率和数据处理精度。BYROW函数的引入极大地简化了日期到月份映射的过程，减少了传统方法中可能需要的繁琐步骤和辅助列的创建，使得数据处理流程更为直观和高效。而XLOOKUP函数的末端匹配特性，则精确瞄准了复杂时间序列数据分析中的一个常见痛点，即快速定位并提取特定条件下的数据终点值，这对于需要频繁进行周期性绩效评估或市场趋势分析的岗位而言，是一个极为实用的工具。

此次实践不仅为采购员的工作带来了实质性的便利，提高了数据报表的准备效率，还为其他部门在面对类似时间敏感型数据分析任务时提供了可借鉴的方法论。它强调了在数字化办公时代，理解并掌握高级函数的应用对于优化工作流程、提升决策速度的重要性。此外，这一解决方案的灵活性也为应对未来可能出现的更复杂数据分析需求预留了空间，只要稍加调整，同样的技术框架即可服务于更广泛的数据处理场景。

总之，本次通过WPS的BYROW与XLOOKUP函数协同工作的实例，不仅标志着采购部门数据分析能力的一次跃升，也是向更智能、更高效的办公自动化转型的一个缩影。它再次证明，技术的进步正持续赋能现代职场，帮助专业人士跨越数据处理的障碍，让决策更加精准及时，从而为企业创造更大的价值。