最近，某零售公司的營運同學給數據君說，要分析的業務數據總是分散在不同表中，每次至少要打開四五個文件，先通過多次VLOOKUP交叉匹配各種數據字段，然後寫各種公式做數據轉換、計算指標……一通操作後，產生了很多中間表不說，最後還因爲數據冗餘造成數據量太大保存不了了。💔更折磨的是這個處理過程沒法複用，每次都要新來一遍，還要被其他同事質疑處理過程和業務邏輯是不是匹配……”
👨💼這些場景你是不是也似曾相識？
數據處理工作難，因爲數據是混亂的。就連分析師朋友也自嘲到，日常要用80%的時間處理數據，另外20%的時間抱怨數據處理有多難……但在“數據時代”，處理數據的能力同英語、駕駛一樣成爲普適型的需求了。那麼作爲普通的業務人員如何應對數據時代下的挑戰呢？
接下來，我們一起來探索，如何利用FineBI（點擊試用）這個數據分析神器中的數據編輯功能，實現數據自由👇
01 相比Excel處理數據，用FineBI處理數據好在哪？
1、數據清洗更快速，輕鬆整理多餘髒數據
在日常做分析中，我們拿到的數據一般並不是完全乾淨規範的一張數據表，有的時候會有一些空值、重複值等，那麼數據編輯中的字段設置、過濾、排序、刪除重複行等功能可以幫我們輕鬆搞定。
2、多表合併更高效，無需多次手動合併
實際業務中的很多場景下，我們所需要的數據往往來自於多張表。在分析前，一個大難題就是，如何合併這些表。在FineBI（點擊試用）的數據編輯中我們可以通過以下三個功能實現不同場景下數據表之間的合併。
①左右合併，比VLOOKUP更強大
當我們做分析的時候用的是一張明細表，需要將維度信息補充進來，或者是需要分析某個指標來自於另外一張表，這個時候我們需要根據“合併依據”字段，將需要的字段匹配過來。
Excel中解決此類問題的方法是用VLOOKUP，但是非常低效，特別是表字段比較多的情況下。
✅FineBI中使用“左右合併”功能可以直接將跨表的多個字段一鍵合併.
②其他表添加列，比SUMIF更好用
有時我們在橫向合併的時候想把某幾個字段按照某種彙總方式先進行聚合後再合併過來。
✅Excel中的處理方式是SUMIF，需要寫好幾個參數選定區域寫彙總公式，那麼“其他表添加列”可以匹配字段+條件彙總+跨表合併一步到位。
③上下合併，比快捷鍵組合更智能
當我們想要將相同場景和結構的表進行縱向融合的時候，需要對數據進行上下拼接合並。這種合併方式的特點是行數增加了，但是字段個數不變。
例如某零售集團每個月都會出一張當月的各商品的銷售明細表，1月商品銷售明細表、2月商品銷售明細表……爲了完成當年歷史銷售數據情況，需要把這些字段結構相同的數據進行上下追加。
✅Excel中的方法是反覆使用Ctrl+A，Ctrl+C，Ctrl+V快捷鍵組合手動集合，FineBI中使用“上下合併”功能一鍵生成。
3、數據調整更靈活，輕鬆轉換數據結構
我們所得到的數據表的結構往往不能直接開始分析，通常需要根據分析需求來做一些調整。
①列轉行：二維錶轉一維表
某市場部記錄員爲了跟蹤每天每個品類的商品銷售情況，將銷售數據記錄成特定的數據格式並將其發給分析師，但是拿到手的是一張經過透視的二維表的形式如下圖所示，而這種形式的數據表是不適合用來做分析的，這個時候就需要用“列轉行”功能對數據表進行逆透視。
②行轉列：一維錶轉二維表
在年終績效評比中員工的各個級別的領導在系統中給該員工進行打分，系統導出來一張績效打分表，包含員工姓名、部門、打分人職級、打分分值等字段。給該員工的最終評分是根據各個打分人的職級加權得出最終總分，這時就可以用“行轉列”功能對錶格進行轉成二維表的形式方便業務指標計算。
③分組彙總：改變數據粒度+靈活定義彙總條件
“分組彙總”在改變數據的明細級別和粒度的同時可以選擇彙總方式以及進行快速計算，除此之外還能通過彙總條件對字段進行條件過濾，比如對“銷售額”字段過濾加直接求和一步到位求出“上半年銷售額”。
4、新增指標更方便，告別寫複雜公式
一般情況下，基礎的數據表中的字段不足以滿足我們直接獲得一些業務指標以支撐進一步的分析，這個時候我們就需要自己新增一些計算指標。比如毛利率這個指標就不是商品銷售數據中自然產生的，是我們爲了衡量某商品的盈利能力/經營健康狀況根據銷售額和成本額計算出來的。
📍首先是最令人熟悉的“新增公式列”，這個功能和Excel中寫公式一樣，只需要輸入對應的公式就能產生對應的字段。
📍接着是一些常用計算的封裝功能，“新增彙總列”可以幫助我們進行簡單的聚合計算。
📍“條件標籤列”這個功能可以實現一鍵配置給數據打標籤，解決在Excel中寫IF函數多層嵌套數括號的煩惱。
02 總結：用FineBI數據編輯功能的3大理由
①數據編輯自定義，讓業務可靈活應對多變的分析需求
這樣的對話場景你是不是很熟悉 — —
業務：“我都跟 IT大哥對了四五次業務口徑和處理邏輯了，要麼最後處理的結果不是我想要的，要麼修改的很慢，一問就是等排期…… ”
IT：“這個月 xx業務都提了 n次修改需求了，排期都排不過來了，還要被業務責怪響應慢……那麼多業務面嚮，他們要求的粒度非常細，我們沒法完全覆蓋到……”
IT業務互不理解，雙方都會產生一定的挫敗感，而這一切背後的根本原因是業務纔是業務數據的主人。
不同於以往的高數據處理門檻，業務人員利用FineBI（點擊試用）的數據編輯，能夠將複雜的業務邏輯在拆解步驟的過程中理清分析思路，逐步挖掘洞察業務問題。
②歷史步驟可見，讓分析思路可回溯，處理過程變透明
用Excel做分析存在一個明顯的弊端就是操作步驟不可見，不知道中間做了哪些步驟，如果想查看計算邏輯，只有兩個方法：要麼CTRL+Z回退，要麼點進函數一個一個查看。
FineBI的數據編輯，可以針對歷史操作步驟進行追溯、靈活調整歷史操作步驟，解決歷史操作不可見的問題。對於個人來說可以不斷回顧調整處理思路，對於成員協作分析場景來說降低理解成本和解決分析口徑不統一的問題。
③一次編輯，無限複用，實現數據處理界的“一勞永逸”
在所有有數據參與的工作中，最繁瑣的就是使用相同的流程計算不同的數據，因爲傳統的數據處理分析方式決定了如果數據改變，所有的分析操作都需要重新進行。
通過對數據編輯步驟的複用或者一鍵對數據源的切換，一步解決數據替換的問題。歷史的分析過程以及結果可以被自己以及協作的其他成員無限複用。
如果你希望從每天繁雜的數據中解脫出來，開拓分析思路，提高分析效率，數據編輯是你的不二選擇。使用數據編輯可以讓你實現“彎道超車”，輕鬆完成原本需要高難度的Excel公式甚至編寫VBA代碼或者其他程序語言才能完成的數據處理工作。
✔解放雙手，實現數據自由。不需要IT的介入，任何的業務人員、分析師等與數據打交道的人都能輕易掌握它。新的“二八定律”即將誕生 — — 20%的時間用FineBI的數據編輯足夠應對80%的數據處理工作。
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