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数据编辑使用指南

  • 文档创建者:April陶
  • 历史版本:2
  • 最近更新:April陶 于 2023-08-14
  • 1.概述

    通过FineBI的数据编辑功能,用户可以快速进行数据清洗、多表合并、数据结构调整、数据分析和数据校验等操作,以满足实际业务场景中对数据的处理需求。这些操作能够帮助用户从杂乱无章的数据中整理出有序的、可靠的数据,为后续的分析和决策提供有力支持。

    那么我们在实际业务场景中,如何使用 FineBl 的功能,快速处理数据呢?

    2. 数据清洗

    在数据清洗阶段,可以使用FineBI的数据编辑功能进行以下操作:

    2.1 调整字段

    通过字段设置,可以选择需要保留或排除的字段,快速调整字段位置、重命名字段,从而快速整理数据。

    1)删除多余列

    上传数据后,有一些字段不需要参与分析,或者是空白列。点击字段表头,下拉删除列。如下图所示

    2023-08-11_17-02-20.png

    2)转化字段类型

    分析的是时候,会按照字段类型进行分类,用维度衡量指标。需要调整类型不正确的字段。

    例如,用户ID、产品编码是维度字段,往往因为都是数字被自动识别为指标,需要修改类型为文本,如下图所示:

    2023-08-11_17-14-14.png

    3)重命名、翻译字段

    将一些不规范的字段名进行重命名。例如将英文字段转化为中文,如下图所示:

    2023-08-11_17-29-40.png

    2.2. 删除重复行

    利用去重功能,可以快速删除数据集中的重复行,确保数据的唯一性。

    FineBI支持删除所有数据的重复行、也支持依据部分字段删除重复行。

    例如,订单ID是唯一字段,相同ID只要保留一条。点击表头下拉,发现订单ID存在大量重复值。

    2023-08-11_17-38-27.png

    则使用「删除重复行」功能处理数据,如下图所示:

    2023-08-11_17-39-06.png

    2.3. 处理空值

    null值作为一个必定会遇到的问题,在不同的业务场景下会有截然不同的处理方式。

    2.3.1 null值无含义

    在数据量巨大的时候,如果null值很少,不会对我们计算总和或平均值造成很大的波动,那我们可以直接忽略。

    若有些 null 值在处理时希望直接作为脏数据整行剔除时,则可以使用表头的快捷过滤迅速的将空值进行排除。

    2023-08-11_17-44-50.png

    也支持添加「 过滤」步骤,筛选非空数据。

    2.3.2 null值有含义

    例如,下图所示中的数据,这位同学英语成绩为空的原因可能是他本身就因病没参加考试,此时既不能放着不管,也不能直接删去他的这一行数据。

    对于这种情况,我们要做的是针对某一类特殊情况打上对应的标签,以便在后续的分析中,有选择地过滤。

    在FineBI中,可以用「新增公式列」或者更方便的「条件标签列」来实现。

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    2.4. 处理字段

    可以使用新增列,根据业务需求进行自定义计算或添加辅助字段。

    例如,使用「新增公式列」处理日期字段,详情参见:常用日期公式

    2023-08-14_11-19-47.png

    日期求年份、月份得出了数值字段,为了之后分析,需要转化字段类型为文本或者时间。

    3. 调整数据结构

    根据具体的分析需求,可以使用以下功能对数据结构进行调整和转换。

    3.1 拆分行列

    通过拆分行列的操作,将包含多个字段值的一列(行)拆分为多个列(行),以便更细粒度地进行数据分析。

    原始数据字段内容混杂,不利于开展分析。拆分行列并转换后,字段结构简单清晰。如下图所示:

    2023-08-14_10-04-22.png


    3.2 行转列

    通过行转列的操作,可以将数据集中的多行转换为一行,适用于某些数据透视分析的需求。

    例如,将不同的科目从列转为行。如下图所示:

    1606466074602129.png

    使用「行转列」即可一步到位。如下图所示:

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    3.3 列转行

    通过列转行的操作,可以将数据集中的多列转换为一列,方便进行一些特定类型的数据操作和分析。

    可以3.2节行转列的结果逆转。将「语数英」重新变回「科目列」详情可见:列转行(逆透视)

    4. 多表合并分析

    为了方便分析,需要将多个数据表合并到一个数据集中,可以使用以下功能:

    4.1 上下合并

    通过上下合并功能,将多个数据表按照行的方式进行合并,合并后的数据集包含了原始表格的所有行。合并后表格上下扩展,分析的字段并没有增加,但是行数变多了。

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    详情可参考文档:上下合并基础功能

    有「学生成绩」的三张 Excel 表,在数据中,选择 「学生成绩-Sheet1」字段,通过「上下合并」添加「学生成绩-Sheet2」字段,完成上下合并其中两张的操作。如下图所示:

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    4.2 其他表新增列

    根据需求,可以通过新增列的方式从其他数据表中获取数据,并将其添加到当前数据集中,方便进一步分析和计算。

    这个功能可以将其他表的指标字段进行聚合后合并(Sumif)或是查询对应的维度匹配到这张表中(Vlookup)。

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    4.3 左右合并

    通过左连接、右连接等操作,将多个数据表按照指定的关联条件融合在一起,形成新的数据集。

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    例如,一张表有同学 A、B、C 的英语成绩,一张表有同学 A、B、D 的语文成绩。将两个表合并成一张,并且包含所有同学数据。这种情况下,合并方式需要选择「并集合并」。详情参见文档:左右合并基础功能

    5. 数据分析

    FineBI的数据编辑功能还提供了一些数据分析的工具和操作,例如:

    5.1 分组汇总

    通过分组和汇总的操作,可以根据指定的字段将数据集分成不同的组(如相同值一组、自定义分组、日期字段按年;年月分组等),并进行聚合计算,如求和、计数、平均值等。如下图所示:

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    5.2 新增列

    根据需要,可以通过新增列的操作在数据集中添加自定义计算的列,以便更好地满足业务需求和数据分析要求。

    2023-08-14_11-13-15.png

    6. 数据校验

    在数据编辑过程中,可以使用 FineBI 的数据校验功能,根据预设的规则和条件对数据进行校验,确保数据的有效性和一致性。

    选中字段后,可以在左下角快速获得平均值、总和、记录数等数据,我们可以通过对熟悉的数据进行校验,结合经验来判断是否正确。

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    BI可以在处理步骤间插入新的步骤,同时也可以设置某些步骤暂时取消生效。

    利用这一点,我们可以通过过滤出部分关键数据,并取消应用一些疑惑的关键步骤来进行试错。就如同刚学数学时习惯性的多次验算一样,虽然对老玩家略显繁琐,但的确是最令新手放心的定心丸。

    通过表头快速过滤出少部分数据进行“抽样检测”。如下图所示:

    灵活运用步骤区的小技巧帮助自己快速检查。如下图所示:

    右侧步骤区还支持复制粘贴步骤等操作,用户可以自己探索。

    7. 汇总说明

    可添加的分析步骤如下表所示:

    分类功能/场景
    参考文档
    多表拼接将多张表上下拼接成一张表上下合并
    将多张表的字段左右拼接到一起最后变成一张宽表左右合并

    将其他表的字段,根据合并依据分组汇总添加到本表

    其他表添加列
    新增列在不影响已有字段的情况下,利用已有字段可以计算得到新的一个列。新增列基础功能

    新增公式列

    新增赋值列

    新增汇总列

    新增条件标签列

    新增列-时间差

    新增列-获取时间

    过滤/排序对数据过滤过滤
    根据全部/部分字段,删除重复行删除重复行
    对数据排序排序
    调整数据结构将字符串快速按需求进行分割拆分行列

    行转列可将一维表转成二维表

    行转列

    将二维表转换为一维表

    列转行(逆透视)
    字段设置
    隐藏某个字段字段设置
    修改字段名称
    更改字段类型
    调整字段顺序
    分组汇总
    先对数据进行分组,然后对分组后的数据进行汇总计算分组汇总

    附件列表


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