三步筛选常用开源档案软件综合排名可直接上手制作方法

第一步：整理可公开获取的开源档案软件名单

这一步是基础，要从权威开源平台筛选符合基础功能的档案软件，优先过滤掉活跃度极低的项目，具体操作如下：

• 打开GitHub官方网站 https://github.com/search?q=archive+software&type=repositories&s=stars&o=desc（已自动按Stars降序、类型设为仓库）
• 在搜索结果页面左侧筛选栏，依次点击 Programming Language → 勾选Python/Java（主流语言更易找到跨平台部署）、Updated → 勾选Last month（近1个月更新，排除废弃项目）、License → 勾选MIT/Apache-2.0（完全商用/免费无限制）
• 手动翻前10页，排除功能明确不是通用档案管理的（如只支持GitHub仓库归档的），提取剩余仓库的名称、Stars数、Last Updated时间、项目描述3个字段，复制到Excel新建工作表的A、B、C、D列

第二步：获取并计算百度指数、GitHub Issues/PR数据

这一步补充用户认知度、社区支持度2个维度，操作要精确获取标准化后加权计算得分，具体操作如下：

2.1 认知度数据提取与处理

• 打开百度指数官方网站 https://index.baidu.com/v2/main/index.html/，登录个人百度账号（无账号需免费注册）
• 在搜索框逐个输入Excel表中的软件名称，选择近30天整体搜索指数（默认整体=PC+移动，覆盖全场景），将数值填入E列
• 对E列数据做标准化处理：先找出E列最大值记为MAX_E，用公式 =(当前单元格E值/MAX_E)40（认知度占总权重40%）计算标准化认知度得分，填入F列

2.2 社区支持度数据提取与处理

• 回到刚才的GitHub搜索结果页面，逐个点击对应仓库，找到仓库右上角的Issues标签页、Pull requests标签页
• 分别记录近30天的Open+Closed Issues数填入G列，近30天的Merged PR数填入H列
• 对G+H列总和做标准化处理：找出G+H列最大值记为MAX_GH，用公式 =(当前单元格G+H值/MAX_GH)30（社区问题解决与迭代意愿占总权重30%）计算标准化社区支持度得分，填入I列

2.3 剩余权重计算

• 对B列Stars数做标准化处理：找出B列最大值记为MAX_B，用公式 =(当前单元格B值/MAX_B)20（社区认可度占总权重20%）计算标准化Stars得分，填入J列
• 对C列Last Updated时间做标准化处理：先将C列格式统一设为“yyyy-mm-dd”，用公式 =TODAY()-当前单元格C值计算距离今日的天数记为D_diff，找出D_diff列最大值记为MAX_D_diff，用公式 =ROUND(((MAX_D_diff-当前单元格D_diff)/MAX_D_diff)10,1（越新更新权重越高，剩余权重10%）计算标准化活跃度得分，填入K列

第三步：加权汇总并生成排名

这一步汇总所有得分，一键生成带排名的可视化或文本表格，具体操作如下：

• 在L列计算总得分：用公式 =F列+I列+J列+K列，输入后按Enter，下拉填充到所有软件行
• 选中A到L列所有数据，点击Excel顶部菜单栏的 数据 → 排序
• 在排序对话框中，主要关键字选 总得分，次序选 降序，点击 确定
• 在M列生成排名：在M2单元格输入公式 =RANK.EQ(L2,$L$2:$L$X)（X替换为最后一行数据的行号），按Enter，下拉填充完成排名
• （可选）生成简单柱状图可视化排名：选中A列（软件名）和L列（总得分）数据，点击顶部菜单栏的 插入 → 簇状柱形图，调整图表大小和标题即可