汇总

数据筛选和排序是数据处理中常见的需求。在销售看板制作中，通常需要呈现销售额或销量排名前 N 的产品。

在我们产品中，您可以通过组合「筛选+排序」步骤来轻松实现这一目标。

示例数据：ABC分析数据.xlsx

1）下载并上传示例数据，将数据保存在项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2）要统计销售额前 10 的门店，先添加「分类汇总」步骤对每个门店的销售额汇总一下。点击「+>分类汇总」，如下图所示：

3）将「店名」字段拖入分类栏，将「销售额」字段拖入指标栏，这样就可以求出每个店铺的销售额总和。如下图所示：

4）添加筛选步骤，筛选出销售额最大的 10 个。如下图所示：

5）最后添加一个「排序」步骤，对销售额进行降序排列，在图表中的展示效果更好。如下图所示：

6）制作一个条形图，这样就可以按照销售额的大小，展示销售额前 10 的门店。如下图所示：

在 Excel 中，需要对数据进行求和、求平均，都需要使用函数，这样手动的机械性操作将会浪费很多不必要的时间，降低工作效率。

而在我们产品中，使用「分类汇总」功能，可以自由选择多个字段进行组合，无需使用函数即可进行求和、求平均等汇总计算，一秒算出结果。

下表中展示了 Excel 函数对应的我们产品的功能，只需一个步骤，即可实现多种计算。

在分析表中，添加「分类汇总」步骤，可以自由的将字段拖入「分类」栏和「汇总」栏：

• 分类：可以对分类字段设置分组，比如切换时间字段的类型，年月、年季度等等；

• 汇总：可以对汇总栏字段进行计算，比如求平均、计数、最大值、最小值、标准差等等。

第 4 节将演示一个简单的汇总操作：汇总出每月的销售额总和，大家可跟着操作一下，快速掌握分类汇总的使用。

示例数据：超市销售数据 .xlsx

1）下载并上传示例数据，将数据保存在项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2） 点击「+」，添加「分类汇总」步骤，如下图所示：

3）将「订单日期」字段拖入分类栏，并更改为「年月」分组。下图所示：

4）再将「销售额」字段拖入汇总栏，即可计算出每月的销售额总和。如下图所示：

5）若再拖入一个「省/自治区」字段，这样就是求得每月、每个省份的销售额总和。如下图所示：

在 Excel 中处理数据时，经常需要根据某些条件随数据进行分类，通常会使用 IF/IFS 函数。当面对大量的逻辑条件时，需要多层嵌套 IF 函数，操作容易出错，后期维护也比较困难。

在我们产品中，可以使用「分类赋值」或「条件赋值」功能对数据进行分类，无需长串嵌套，界面操作简单，且后期容易维护。

下面我们分别学习一下「分类赋值」和「条件赋值」功能的使用。

2.1 实现场景

例如，用户想将省份按照大区进行分组，进一步分析一下各大区的销售情况：

• 将「山东省、江苏省、江西省、浙江省、安徽省、福建省、上海市」归为一类，赋值为「华东」；

• 将「河南、湖北、湖南」归为一类，赋值为「华中」；

• 将「河北、山西、内蒙古、北京、天津」归为一类，赋值为「华北」；

• ......

2.2 操作步骤

示例数据：超市销售数据 .xlsx

1）下载并上传示例数据，将数据保存在项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2）点击「+>新增字段」，添加一个「分类赋值」步骤。如下图所示：

3）新增字段名为「大区」字段，是要对省份进行分类，那么「赋值依据」选择「省/自治区」字段。如下图所示：

4）添加一个分类，命名为「华东区」。如下图所示：

5）选择华东区的几个省份，然后将他们移动到「华东区」分类下。如下图所示：

6）重复上述步骤，将省份划分到各自的大区中，就可以实现分类赋值的场景。如下图所示：

3.1 实现场景

某公司有一张合同签单表，想对合同订单的金额进行分类。将 50 万以下的归为小单，50~100 万的归为中单，100 万以上的归为大单。

3.2 操作步骤

示例数据：地区数据分析.xlsx

1）下载并上传示例数据，将数据保存在项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2）在分析表中点击「+>新增字段」，添加一个「条件赋值」步骤。如下图所示：

3）新增字段名为「订单规模」，设置第一个条件：合同金额<500000 的，归为小单。如下图所示：

4）点击「添加条件」增加一个条件，设置为：合同金额介于 500000-1000000 的，归为中单。剩下的是合同金额>=1000000的单子，归为大单。如下图所示：

如果需要设置多个条件，重复添加条件即可。

5）可以看到分析表中新增了一列「订单规模」，将不同合同金额大小的订单进行了赋值，下一步可以统计不同订单规模的数量是多少。

VLOOKUP 是 Excel 中最常使用的函数之一，我们利用 VLOOKUP  可以快速的进行数据查找，将多列数据关联起来。但 Excel 处理能力有限，当数据列过多时，需要时刻注意避免选错范围，而且容易造成卡顿。

这样的功能在我们产品里可以用「左右合并」来实现：

• 在配置界面，只需简单的点击选择，即可快速快速建立两表之间的数据关系；

• 「左右合并」支持多种合并方式：左合并、右合并、交集合并、并集合并等八种合并方式；

• 「左右合并」为用户展示了重复和丢失的数据，方便用户进行数据检查并做及时调整合并关系设置。

下面以「左合并」为例讲解 VLOOKUP 与左右合并的功能点对比。

2.1 实现效果

示例数据：左右合并示例数据.xlsx

在「销售明细」表中，只有品牌编号字段。用户想要匹配到对应的「品牌描述」，方便其他成员查看。如下图所示：

2.2  VLOOKUP实现步骤

在 Excel 中，使用 VLOOKUP 需要 4 个参数：

• 查找值：销售明细表中的品牌编号值；

• 数据表：查找值所在的数据表，也就是品牌维度表；

• 列序数：所选区域中返回值的列号，品牌维度表中的第 2 列；

• 匹配条件：选择精准匹配。

填写 4 个参数后，才能匹配到对应的「品牌描述」。如下图所示：

但数据列数较多时，拖拽数据范围时需要不断注意有没有错过想要的那列数据，还得记住间隔列数，操作繁琐且不易检查错误。

而我们产品的可视化配置界面，只需点击几步，就可以快速快速建立两表之间的数据关系。

2.3 左右合并

学习具体的操作前，下表展示了左右合并中的功能点，与 vlookup 函数中的 4 个参数对应起来，大家先对左右合并有一个基础的了解。

下面，我们使用「左右合并」功能来实现 2.1 节中的效果，帮助大家了解左右合并功能如何使用。

1）下载并上传示例数据，将数据保存项目中，选择「销售明细」作为左表，创建分析表进行合并操作，如下图所示：

2）点击「+>合并表>左右合并」，添加左右合并步骤。如下图所示：

3）当前分析表中使用过的左表会有勾选标识，避免选到重复的表格。我们选择「品牌维度」这张表进行合并。

（这里的右表就相当于 vlookup 中的第 2 个参数，选择与当前表进行匹配的另一张表）

4）在「品牌维度」这张表中，选择所有字段进行合并，点击「确定」，如下图所示：

（这里选择的右表字段就相当于 vlookup 中的列序数部分，但不需要知道返回值所在的列序数，只需要勾选字段即可）

5）如果两个表中有相同的字段，那么系统会自动的进行匹配并生成一个合并条件。如果是「=」号的话，就相当于精准匹配，两个字段中一致的值才会匹配上。

6）示例数据中，依据两个表的「品牌编号」，匹配到了对应的「品牌描述」字段。如下图所示：

第 2 节中展示的是「左合并」场景，我们还支持左合并、右合并、交集合并、并集合并等八中合并方式。

比如左表为「员工信息表」，右表为「项目分配表」，可以使用做「左差集」找出没有被分配项目的员工。

如果数据中有包含不同信息的字符串字段，我们需要将这些信息拆分多行或者多列，提取我们想要的信息，以便后续的分析。

• 比如需要将「出生地」中的信息提取出来，方便统计各省份、各城市的人数。

• 同销量、同金额的单号在录入时，都写在了同一行，需要拆分到不同的行中，计算总金额。

在我们产品中，可以通过「字段拆列」、「字段拆行」功能 一键拆分 字段，添加一个分析步骤就能解决数据拆分难题。

接下来让我们 一分钟 学会如何使用「字段拆列」、「字段拆行」！

示例数据：示例数据.xlsx

1）下载并上传示例数据，将数据保存在项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2）点击「+」，添加「字段拆列」步骤。如下图所示：

3）我们需要拆分「出生地」字段，且字段值是根据「、」隔开的，设置生成 3 列 ，如下图所示：

4）可以看到出生地字段被拆分成了 3 列，后面修改字段名称就能展示国家-省份-城市字段。如下图所示：

即使有多种分隔符也能拆分成功哦！

示例数据：线上订单.xlsx

1）下载并上传示例数据，将数据保存在项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2）点击「+>更多>字段拆行」，添加一个「字段拆行」步骤。如下图所示：

3）将「单号」设置为拆行字段，「拆行方式」选择按分隔符拆分，数据中是按照「,」隔开的，那么自己输入「,」。就可以将单号字段拆分到不同的行。如下图所示：

4）最终就可以将单号字段拆分到不同的行。如下图所示：

在我们产品中，除了利用现有功能，函数也是我们处理各种数据的得力工具。

熟练运用 Excel 的用户经常使用函数来协助数据处理，在我们产品中，同样可以利用相关函数实现相关场景。本文将对一些常见的函数进行对比，并通过示例场景，引导您熟练掌握我们产品中的函数应用，从而更好地利用这一数据处理工具。

下表中将列举 常用的 Excel 函数在我们产品中对应的函数，帮助大家快速上手函数的使用。

比如我们要进行分析用户留存，需要计算用户从激活—登录的时间差，就可以使用 DATEDIF 函数。

1）在分析表中点击「+>新增字段>公式」，如下图所示：

2）在配置弹出中输入公式为：DATEDIF([最早激活日期],[登录时间],"D")，。如下图所示：

3）这样就可以求得激活—登录之间的天数差。如下图所示：

4.1 实现场景

1）字段值中包含了数字和文字，希望能将数字和文字分别提取出来。

2）实现思路：这里可以结合使用 LEN() 函数与 LENB() 函数。虽然它们都可以返回文本串中的字符数，

但 LEN("库存")=2，LENB("库存")=4，我们可以利用这之间的差，来分别截取左边的数字和右边的文本。

2*LEN("1000201人民币")-LENB("1000201人民币")=7，也就是左边的数字的字符数；

LENB("1000201人民币")-LEN("1000201人民币")=3，也就是右边的文本的字符数；

最后再结合 LEFT 和 RIGHT 函数来进行截取。

4.2 操作步骤

1）编辑公式：LEFT([科目代码和名称],2*LEN([科目代码和名称])-LENB([科目代码和名称]))，获取科目代码，也就是数字部分，如下图所示：

2）编辑公式：RIGHT([科目代码和名称],LENB([科目代码和名称])-LEN([科目代码和名称]))，获取名称，也就是文本部分，如下图所示：

本文简单介绍了两种场景下函数的使用方式，更多内容可点击对应的文档进行查看。

实际业务往往比较复杂，一个组件的计算结果难以支撑分析结论，可能需要多个组件结合以读取重要信息。

那么大家可以在组件间添加一些交互功能，比如筛选器、联动、钻取等功能，来丰富仪表板的数据展示效果。

在我们产品中，图表间设置联动和钻取的逻辑是一样的，请大家在制作图表前先查看这部分内容，避免后续的修改操作。下面将以联动为例进行讲解：

2.1 联动场景一

父子表：用表 A 制作表 B，表 A、B 都制作图表，表 B 的图表可以联动表 A 的图表。

2.2 联动场景二

在分析表中，一个图表可以联动的图表有两种类型：

• 和这个图表在同一个历史步骤下的图表，即同一个步骤下的两张图表可以相互联动；

• 前序的历史步骤制作的图表，如下图所示：

满足以上两种场景，可以实现默认联动的效果。如不需要联动效果，可以取消联动设置。

2.3 钻取

钻取的逻辑同联动的逻辑，可参考上述联动的讲解。

特别注意的是：

• 地图钻取不同于仪表板内层级钻取，是地图图表自带的钻取效果，该效果通过「切换显示范围」实现。

• 其他图表需要在仪表板中自定义设置钻取的层级。

示例数据：会员分析.xlsx

2.1 制作父表及其图表

1）下载并上传示例数据，将数据添加到项目中。点击「创建分析表」，如下图所示：

2）给这个分析表修改一下名称，命名为「父表」。如下图所示：

3）点击「+图表」，选择制作一张矩形树图，展示每个门店的消费情况。如下图所示：

2.2 制作子表及其图表

1）基于父表再创建一张分析表。如下图所示：

2）将分析表名称更改为「子表」。如下图所示：

3）选择制作一张柱形图，将「消费时间」按「年」分组，展示每年的消费额。如下图所示：

2.3 效果展示

1）创建一张仪表板，将父表和子表的图表都拖入仪表板中。如下图所示：

2）子表的图表是可以联动父表的图表的，点击 2019 年的柱子，那么就可以联动展示出 2019 年每个店铺的消费额。如下图所示：

第 4 节将展示地图钻取的实现效果，更多场景可参考文档：钻取功能简介

示例数据：客户数明细表.xlsx

4.1  创建图表

1）下载示例数据并上传至产品中，将数据保存在项目中，使用「客户数明细表」创建分析表，如下图所示：

2）选择制作「地图」，将「区县」字段拖入维度栏，将「客户数」字段拖入指标栏，如下图所示：

3）将显示范围切换成「世界」，如下图所示：

4.2 效果展示

本示例就可以实现「中国>省>市>区/县」钻取的效果。如下图所示：

在传统的Word 报告或者 PPT 报告中，通常需要截图展示分析好的图表。一旦数据发生变化，就需要重新截图，这不仅增加了维护成本，还难以清晰地传达数据分析的逻辑和数据的准确性。

而我们的故事板，通过文字和数据相结合的方式，让您能够 更直观、更高效、更可信 地阐述和汇报自己的观点。

1.1 插入图表

在我们产品中制作的图表，可以直接拖入故事板中进行展示。而且数据发生变化，图表也会自动更新，无需手动维护，这极大的减少了维护成本。

1.2 插入字段

此外，如果您需要在报告中展示一些数值，如总销售额、本月注册人数等。

在故事板中，您可以直接插入字段值，如果数据表发生变化，字段值也会自动跟随变化。这使数据报告生成变得完全自动化，让您能够实时展示最新的数据。

要向他人说明数据处理结果的可信性是一个关键问题。

在故事板中，您可以插入分析步骤，辅助说明数据是如何处理的，从而让其他成员对数据分析的过程有更深入的了解。这有助于提高数据报告的可信度，让您的受众更容易信任您的分析结果。

下图中展示了一个简单的销售数据分析案例，包括数据处理过程、数据可视化图表等等。让其他查看者可以轻松了解制作者的分析思路，同时还支持查看数据，保证数据的可信度。

总之，相较于传统的 Word 和 PPT 报告，故事板是一种更出色的汇报方式，它使数据呈现更为直观、可信，且无需担心繁琐的维护工作。只需制作一次，后续自动更新，大大提高了数据报告的效率和可信度，让您的数据分析更具有说服力。

快来使用故事板汇报工作吧！