微软Excel和Google Sheets都功能强⼤，⽤途⼴泛。不过数据科学家说，⽤它们是有窍⻔的。加利福尼亚⼤学的数据科学图书馆⻓Stephanie Labou⻅识过电⼦表格可以有多恐怖，其中最骇⼈的是⼀个⼿⼯输⼊的GPS坐标表格。数据科学家对使⽤电⼦表格做数据分析可有看法了。总的来说，他们更喜欢使⽤编程语⾔，如R和Python，在这些语⾔中更容易记录和重现分析。
但许多研究⼈员觉得⽤电⼦表格更舒服，⽽因为⽤这类表⽽受打击就太不划算了，Labou说。有时候，电⼦表格是解决问题的最快⽅法。电⼦表格提供了⼴泛的格式选项，从字体样式到背景填充到边框。这类电⼦“装饰”可以让表格变得更有⽣⽓，更好读。但当研究⼈员使⽤这种样式来编码数据时，他们可能会遇到麻烦。电⼦表格是响应式的：依赖其他单元格的单元格会在数据更改时⾃动更新。
它们也很有⽤，可以智能地格式化数据，使其更易于阅读。另外，它们⽆处不在。波⼠顿软件开发商RStudio的开源项⽬主管Tracy Teal说，电⼦表格是“数据科学的起点”。但它们也⽐看上去更棘⼿。例如，如果公式覆盖的数据范围不对，对列求平均值的函数将返回错误的值。看起来空着的单元格可能其实不空。⽽且⾃动格式化⼲起活来有时和⼈想的不⼀样。
研究⼈员⼀直都知道，⼀些基因组研究包含混乱的数据，因为Excel错将⼀些基因符号（如OCT4）转换为⽇期。对2014年⾄2020年发表的约11,100篇论⽂进⾏的分析发现，31%的论⽂仍然包含此类错误。正如威斯康⾙⼤学⻨迪逊分校的数据科学家Karl Broman和当时在⻄雅图华盛顿⼤学的Kara Woo在2018年所写，“就这些平平⽆奇的矩形⽽⾔，电⼦表格已经被焦虑和争议了⼏⼗年。”