先把你提供的示例数据整理成清晰的表格，方便后续操作：

接下来我给你两种实用方法，计算同一消息ID下不同事件的耗时（小时），并通过透视表展示结果：

方法一：辅助列 + 数据透视表（适合新手，可视化操作） #

步骤1：添加辅助列计算基准时间 #

首先我们需要为每条数据找到对应消息ID的最早送达时间（作为计算耗时的基准）：

• 在E列（表头命名为First Delivered Time）的E2单元格输入公式：

  =MINIFS(D:D, B:B, B2, C:C, "delivered")
  

  下拉填充整个E列，这样每行都会自动匹配当前消息ID的最早delivered时间。

步骤2：计算耗时（小时） #

添加F列（表头命名为Hours Elapsed），在F2单元格输入：

=IF(E2="", "", (D2 - E2)*24)

这个公式会把时间差转换成小时数（日期差×24就是小时数），空值会自动跳过。

步骤3：创建透视表展示结果 #

1. 选中包含所有列（A-F）的数据区域
2. 点击顶部菜单栏「数据」→「数据透视表」，选择透视表放置的位置（新工作表或当前工作表）
3. 在右侧透视表编辑器中配置：
   • 行：添加user和message_id（按用户和消息分组）
   • 列：添加event（按事件类型分类）
   • 值：添加Hours Elapsed，然后选择统计方式：
     • 选「最小值」：展示该事件相对于首次送达的最早耗时（比如首次打开的时间）
     • 选「平均值」：展示该事件所有记录的平均耗时
     • 选「最大值」：展示最晚发生的事件耗时

方法二：用QUERY+LET函数直接计算（适合进阶用户，无需手动操作） #

如果不想用辅助列，可以直接用数组公式一次性生成每个消息ID的关键耗时数据，比如计算首次送达→首次打开的耗时：

=ARRAYFORMULA(
  LET(
    // 获取每个消息ID的最早送达时间
    delivered_data, QUERY(A:D, "SELECT B, MIN(D) WHERE C='delivered' GROUP BY B", 1),
    // 获取每个消息ID的最早打开时间
    opened_data, QUERY(A:D, "SELECT B, MIN(D) WHERE C='opened' GROUP BY B", 1),
    // 关联两组数据
    merged_data, VLOOKUP(delivered_data!A2:A, opened_data, {1,2}, FALSE),
    // 计算耗时（小时）
    time_diff, (merged_data!B:B - delivered_data!B:B)*24,
    // 拼接最终结果表格
    HSTACK(delivered_data!A2:A, delivered_data!B2:B, merged_data!B2:B, time_diff)
  )
)

执行后会返回四列数据：message_id、首次送达时间、首次打开时间、耗时（小时），你可以直接把这个结果作为数据源再做透视，或者直接使用。

关键注意事项 #

• 确保timestamp列是日期时间格式：选中D列→点击「格式」→「数字」→「日期时间」，否则时间差计算会出错。
• 如果同一个消息ID有多次delivered事件，上述方法默认取最早的送达时间；如果需要对应每次送达的后续事件，需要额外按delivered的时间点分组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sifar