用一張表做數據分析並非難事，但在多數業務場景下，我們進行分析所需要的欄位往往分散在多張表中，這就造成了多表分析的最大困境：缺少欄位。
把大量的時間與精力花費在對多張表的數據整合處理，以及合併完成後對數據正確性的校驗上，可以說是老使用者煩心、新使用者不會的一大難題。
今天數據君就給大家介紹一個功能，幫助大家解決這個難題。
我們以下面兩張表舉例，假如需要去分析各個門店的銷售額達成情況，你會怎麼做？
大部分人的第一反應是：我得先把表合併一下。這麼想的原因在於目標和銷售額分散在兩個表中，不方便計算。
如果我們用傳統的方法，將店名作為依據合併，就會得到下面這張表：
這樣的數據一行一行看起來好像沒什麼問題，但如果直接拿來做分析，就會出現很明顯的數據錯誤。請看下圖，做了一個分組表，銷售指標直接翻了3倍，要是看見這樣的看板，銷售部門怕是會有很大意見了。
上述場景的核心問題在於，我們在實際分析時其實是依賴單表進行的，所以不得不把欄位都合併進一張表裡。雖然大家可以用五花八門的方法，歷經千辛萬苦將它解決，但這麼一個看似普通的場景，耗費如此多的精力完成，著實投入產出比太低了。
那有沒有真正針對多表分析場景的功能，在保證結果準確的同時能夠讓分析更加簡單輕鬆呢？我們可以利用BI工具的“主題模型”功能，下文以FineBI爲例。
還是這個場景，讓我們來看看主題模型是如何解決上述問題的。
第一步：在模型檢視建立起表與表之間的關聯關係。
第二步？
。。。。
沒有第二步！
一步到位直接開始分析！接下來讓我們一邊繼續完成分析，一邊瞭解主題模型的亮點。
亮點之一：支援跨表選擇欄位
可以看到，在建立模型關係之後，我們可以直接在左側拖拽來自於不同表的【銷售額】【年度銷售指標】兩個欄位進行分析。只需簡單兩步就能展現結果，並且最終的數據也沒有發生膨脹，得出正確的店鋪銷售額和目標情況。
接下來，我希望基於銷售額和目標計算出“銷售額差距”，銷售額差距=目標-銷售額。如何實現呢？在以往的情況下，如果用合併，那麼還是老樣子，會遇到數據膨脹的問題。如果想要新增一個計算欄位，那就又不得不去合併他們。
新手可能在這裡就卡住了，沒關係，我們來看亮點二是如何解決的！
亮點之二：支援跨表計算欄位
主題模型支援跨表計算欄位的建立，所以現在我們可以直接新建一個計算欄位，輸入sum_agg(年度銷售額指標)-sum_agg(銷售額)。雖然兩個欄位來自不同的數據表，但這個新建的計算欄位會基於分析區域的維度先聚合再做計算，可以保證數據正確。
現在的分析過程和以往並沒有什麼不同，但我們能夠選取到其他表的欄位直接參與計算，就不需要再回到數據處理的步驟去做表的合併。這樣，不僅數據不會出錯，靈活度也大大提升，更加易用。
亮點之三：計算欄位複用性提升
不僅如此，計算欄位也能夠跨元件複用。
在分析完各門店的差距之後，如果還想從新的維度出發，去分析各個大區目標差距情況，在以往的情況下，我們需要浪費時間新建一個計算欄位，再寫一遍公式。
而現在，透過主題模型，我們不需要重複操作，可以直接選取建立好的計算欄位來使用，然後更換分析的維度即可呈現對應結果。
多事實表分析？一樣輕鬆拿捏！
上面是一個簡單的維度表關聯事實表的場景，讓我們再看看更難處理的多事實表關聯分析場景：基於產品大類，對銷售額及回款情況做分析。
由於銷售額和回款兩個指標分散在兩張事實表中，如果用傳統做數據集的方法，第一步先要憑藉產品id欄位，把“產品大類”從維度表裡分別拼接到兩張事實表中，第二步再分別對事實表做分組彙總。
分別做出上圖的表結構後還得依據“產品大類”再做一次左右合併才能得出“產品大類-銷售額-回款額”的數據表。這個過程中會產生多張冗餘的表。不僅如此，由於在過程中破壞了原表的結構，這次分析的所有動作都變得“一次性”：假如我現在改變分析的維度，基於產品小類來做分析，那我所有的步驟都得全部重做一遍。
我們可以想象一下，如果表更多，數據量更大，整個處理過程將會異常複雜！
這個場景我們同樣可以透過建立主題模型來解決！
首先透過產品id建立彼此的關聯關係，接著就可以直接進入元件進行多維度的分析。即使更換分析的維度，也不需要從頭再來，只要拖拽新的欄位進入元件即可。原來花費十多分鐘處理數據表，現在幾秒鐘就搞定了。
一方面，主題模型節省了大量反覆合併建表花費的時間，且更加靈活，給予使用者更多自由分析的空間。另一方面，相比以往做大寬表的方式，主題模型僅在分析時根據維度自動進行必要的合併、聚合計算，也讓整體效能更上一個臺階，帶來更順滑的分析體驗。
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