一维表和二维表

一维表也常称为流水线表格。一般有固定的列名，平常输入数据只需要一行一行的添加即可。往往用于数据存储。

二维表格是一种关系型表格，通常数据区域的值需要通过行列同时确定。更符合我们日常的阅读习惯，信息更浓缩，适合展示分析结果。

FineBI有行转列、列转行（逆透视） 能够快速调整数据的存储格式。

Excel和FineBI

1）展现更灵活便捷

FineBI有更丰富炫酷的可视化图表，几秒就能把数据做出图表，并且能够跟随数据实现动态变化。

Excel生成的图表效果老旧，且当业务目的改变时，无法快速修改图表。FineBI能够大大提供分析效率。

2）数据建模简便

通过主题模型，能够快速给多表建模分析，比Excel数据建模要简单很多。

完成后，即可实现多表之间的灵活分析。

概念

将若干行数据按照一定的标准汇总为一行，汇总得到更高类别的行级别数据。比如对所有城市的客户数进行累加，或者北京某一天所有时刻温度的平均值。

1）默认情况下，FineBI 组件中添加的指标是聚合的。默认聚合的函数公式为 SUM_AGG。您可以将聚合更改为“平均值”、“中位数”、“最小值”等。

2）聚合的结果会根据不断变化的维度而改变。例如，想看销售额情况，只拖入「销售额」可以查看总销售额，在维度拖入字段「销售日期、城市、门店」等字段，即可不同日期、城市、门店销售额情况。

3）通过聚合函数，也能对数据进行聚合。详情请参见：聚合函数 

例如，求总共有多少个会员（去重计数：COUNT_AGG(会员)）

4）数据编辑的分组汇总、其他表添加列，这种对数据部分维度字段进行汇总计算的功能，也会产生聚合的效果。

指标聚合

指标聚合：指标聚合表示所有指标显示在同一值轴上，方便用户在同一个维度对比不同指标的大小和趋势。

表和表之间可以通过共同的字段（主键/合并依据）建立关系，实现多表间的分析。

在 FineBI 中通过建立主题模型 或使用 多表合并、其他表添加列 等功能，都实现多表之间的数据分析。无论使用什么方法，都需要通过 主键/合并依据 来建立表间关系。

主键（合并依据）是什么

表间共有的字段，有相同含义的字段，可作为表间关系的主键/合并依据。

例如，1个班的学生参加了语数英考试。各科成绩表记录了姓名和成绩。姓名就是各科成绩表的主键/合并依据。

多表建立关系之后，会根据合并依据字段，对表内其他待合并字段进行分组汇总，然后再将其建立关联。

主题模型和左右合并如何选择

建议：新手推荐使用 多表合并 ，上手后学习 主题模型 

主题模型提供了一种更加灵活的数据源构建方法。与传统的左右合并方法不同，主题模型无需将多个表合并成一个单一的表，而是将这些表通过共有的列（字段）关联起来，汇集数据，从而形成一个综合的数据源。

这个方法的一个主要优势是，每个字段都保留了其原始表的上下文或详细级别，因此不会出现数据重复或数据丢失的问题。这种数据源合并的方法使您能够处理粒度不同的表，而无需担心信息丢失。

主题模型的工作方式是只在必要时合并相关数据，而不是将所有数据都合并在一起。当您在可视化分析中拖放分析字段时，系统会自动评估相关字段和表之间的关系，然后根据这些关系编写查询，确保正确的连接类型、聚合操作以及数据处理。这使您能够更专注于数据分析，而不必过多关心数据的合并和处理。

需要强调的是，主题模型并不替代以往的数据合并方法，如添加列或左右合并。这些传统方法仍然有其用处，特别适用于特定情况。主题模型则提供了一种新的、更加灵活的方式来整合来自多个来源的数据，使您能够更轻松地处理复杂的数据关系。