记得以前在学校里上“大学生就业指导”这门课的时候，老师曾经说过，一份好的简历和职业规划可以让你在找工作面试时比别人更有优势。
尤其是技能和证书那块，肯定是展示的越多越好。就像叠BUFF，BUFF多了可能用处不大，但远远看着金光闪闪，那就对味儿了。
但是我转念一想，好像除了学校里教的那点三脚猫功夫，我好像还真就没什么能拿得出手的东西，总不能真让我写上一句“精通C语言和JAVA”吧。
为了显得不那么尴尬，所以当时我们最常干的事就是写上一句“精通Wrod，Excel，PPT”，毕竟和敲代码比起来，这三无疑就显得简单太多了。
直到我看了Excel世界锦标赛（MEWC），我才知道什么才叫真·精通Excel。
这不是什么叫Excel的游戏，它就是你想的那个用来做表格的Excel！
这玩意也有比赛，难不成比谁做表格算数据的速度快吗？
你还别说，比的还真就是这个。
这个比赛最初是由金融建模世界杯组织（FMWC）操办的，为了将其扩展为全球性的活动，FMWC开始于微软寻求合作，慢慢演变成了如今的MEWC。
它主要考验的是参赛者对复杂金融模型构建的能力，因此来参赛的职业选手大多都是从事金融行业的，像是银行家、分析师等。
即便最终冠军的奖金只有5000美元，却依旧并不妨碍比赛有近万名选手报名，这些参赛者要经历长达十个月的赛事选拔，最终只有24位顶尖高手才能拿到门票，前往拉斯维加斯参加最终决赛。
而今年决赛的题材是大名鼎鼎的《魔兽世界》：每名参赛者都会得到一个20人的小队，这些角色的职业、等级、装备和强度都将以数据的形式呈现，后续他们还要通过刷本，做任务等形式来提升小队的综合实力，以确保能顺利击败拉格纳罗斯。
我超，什么终极云玩家考验。一分钟游戏不开，遍历游戏标准流程是吧。
众所周知，《魔兽世界》作为极老派的MMORPG，其中数值的繁杂程度已经完全足够把萌新绕晕三次。
而这场比赛的看点，自然也是考验选手们如何理解这些数据的堆砌方式（或者换个说法，知道怎么合理利用数据做大蛋糕），以及比谁的算法更快更精准。
他们看到的画面也并非是游戏画面，而是一张张由数据构成的表格。（右边还会记录选手的操作指令）
看着这让人眼花缭乱的表格，对我来说能看懂的也就是左上角的剩余时间和右下角的等级、奖金和分数了。
这些表格总共会分为七个难度（L1到L7），在每一张要处理的表格前，都会给出要计算的问题，答对即可获得积分，答错即当前的整张表直接报废，在完成全部试题后就会进入下一级难度，L1难度下问题都还算是比较简单，比如选手们只需要计算他们所“操控”的角色需要多少经验才能升一级，做任务获得的经验具体能让角色升到多少级等。
机翻的题目
但是随着难度的增加，要考虑的内容也会越来越多，处理表格的繁琐程度也在不断增大。比如护甲、敏捷等主属性的提升具体能为角色带来多少收益？又或者给定一个特定的背景，告诉你小队所有人在这次副本中都得到了什么装备，这些装备都有什么属性和价值，问你装备上能提升多少战力，卖掉能换多少钱等等。
机翻的题目
而处理那些问题所需的具体细节数据，则全都要从这张包含了所有角色成长数据的大表中找参考。
即便你不考虑问题的难易程度，光是在这密密麻麻的数据中保证其准确性，就已经是一项相当费精力的活，但是这点压力还远远不够，为了让比赛的紧张感拉满，主办方还加入了吃鸡的缩圈玩法，每五分钟就会刷新一下选手的分数排行榜以及完成程度，分数最低的那个会直接淘汰，可以说和真正的游戏相比，这个没有运气成分，完完全全靠实力说话。
但是该说不说，抛开这个完全看不懂的比赛画面，其余的像是场地、设备、解说还有氛围，可以说都与传统的电竞比赛没有区别。
就比如到了最后的决赛圈，来自澳大利亚的华裔选手魏天培（Andrew Ngai），以845分的高分位列榜首，与第二还有一百多分的差距，他曾是这个Excel比赛的三冠王，现场的观众也都在猜测今年他会不会再度夺冠。
而来自加拿大的选手迈克尔（Michael Jarman）却在最后关头依旧能保持冷静，最终以905分的成绩逆转排名，夺得冠军。
魏天培（黄衣），迈克尔（白衣）
就像很多网友说的那样，5000美元的奖金和绿腰带对他来说都是次要的，最关键的是本质工作为金融调查专家的他终于可以在职业生涯简历上写上那句“精通Excel”了。
