在當今數字化時代，數據不僅是企業決策的基礎，也是創新和發展的關鍵推動力。在面對龐大而複雜的數據集時，如何進行高效的預處理成為了數據分析領域中至關重要的一步。
在進行數據處理和分析的日常工作中，業務普遍使用Excel和SQL這兩個經典的工具。然而，使用這兩個工具進行數據處理，在實際的過程中可能遇到的一些問題：
Excel：
- 限制於數據規模： Excel在處理大規模數據時可能會變得緩慢且佔用大量內存，導致性能下降。這對於處理數百萬行的數據集可能是一個挑戰。
- 手動操作誤差： Excel通常需要手動進行數據清理和轉換，這增加了人為出錯的可能性。公式和數據操作的複製粘貼可能導致錯誤的結果，特別是在複雜的數據處理任務中。
- 版本控制問題： 在團隊協作中，如果多個人同時編輯Excel文件，容易導致版本衝突，使得數據處理流程難以管理和跟蹤。
- 有限的自動化能力： Excel的自動化功能相對有限，特別是在處理大型、複雜的數據集時，自動化處理和重複利用的能力相對較弱。
SQL：
- 複雜的語法： SQL語法相對複雜，對於初學者來說，學習和理解SQL可能需要一些時間。寫複雜的查詢語句可能容易出現錯誤，而調試這些錯誤可能會耗費時間。
- 處理字符串操作相對繁瑣： 在SQL中，對字符串的處理相對繁瑣，尤其是涉及到文本分割、合併和模糊匹配等操作時，可能需要編寫複雜的代碼。
- 性能問題： 對於大規模數據集，一些查詢可能會導致性能問題，需要優化查詢語句或者使用索引來提高效率。
- 難以處理非結構化數據： SQL更適用於關係型數據庫，對於非結構化或半結構化數據的處理相對困難，需要在SQL外引入其他工具。
隨着數據規模和複雜性的不斷增加，以及對實時決策的需求日益迫切，業界逐漸轉向更為高效、靈活的BI（商業智能）工具。對比於Excel和SQL在處理大規模、複雜數據時所面臨的諸多挑戰，BI工具以其強大的自動化和直觀性，為用戶提供了更為高效和便捷的數據處理解決方案。在這篇文章中，我們就將深入講解使用BI工具進行數據預處理的關鍵技巧，希望能為已經引入BI工具的企業員工提供數據分析的幫助與思路！
第一步：學會如何調整並簡化數據結構
1、調整數據結構
在進行數據分析之前，往往需要對數據結構進行特定的處理，以便更有效地進行後續分析工作。原始數據通常並非直接符合我們分析的需求，因此必須進行一些行列轉換的操作，以便調整數據的格式和結構，使其適應分析的要求。
在FineBI里，我們通過數據編輯內封裝的功能“拆分行列”和“行列轉換，迅速、靈活地實現對數據的調整和重組，從而達到快速獲得所需分析結果的目的。通過“拆分行列”功能，我們能夠將原始數據按照指定的規則進行拆分，從而分離出所需的信息。而“行列轉換”則允許我們在數據集中對行與列進行靈活的轉換，以滿足不同的分析需求。
原數據結構：字段內容混雜，不利於開展分析
處理後數據結構：拆分行列並轉換後，字段結構簡單清晰
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2、處理重複行數據
在實際的業務分析過程中，數據質量問題常常成為業務順利進行分析的最主要障礙。其中，最為常見和棘手的問題之一就是重複行的存在。在處理這些重複行時，我們通常會面臨兩種主要情況，每一種都需要特定的處理方式。
首先，是那種刪除任意一行都不會對分析結果產生實質性影響的情況，比如數據中存在類似“A、A、A”的重複行，而只需保留其中的一個“A”即可。針對這種情況，FineBI內封裝了“刪除重複行”功能，能夠在業務分析中快速而便捷地實現這一操作。通過這個功能，我們能夠輕鬆地剔除冗餘的數據，以確保數據集的乾淨整潔，有利於後續準確的業務分析。
其次，還存在另一種情況，即需要有選擇地保留特定的一行數據。例如，在系統中同一個客戶可能有兩行不同的數據記錄，而在進行分析時，我們可能需要有針對性地選擇保留最新錄入的一條數據。在這種“A、B、C”中只需取A的場景下，我們首先通過對數據表進行排序，確保最新的數據位於數據表的頂部，再利用“刪除重複行”的邏輯，只保留最上方的一行數據，從而達到篩選並保留特定行的目的。這一流程既簡潔又有效，為業務分析提供了靈活而可控的數據清洗手段。而表頭下拉菜單對字段內容進行統計的功能，也讓檢查重複行變得更加簡單。
功能封裝，選擇去重字段快速去重
3、對null值的處理
在各種業務場景中，處理null值是一種不可避免的挑戰，而不同的業務場景往往需要採用截然不同的處理策略。
當面臨大規模數據集時，如果null值的出現相對較少，而這些空值並不會對總和或平均值等計算產生顯著波動，那麼我們通常可以直接忽略這些null值。這種處理方式在數據量龐大的情況下能夠有效減少對計算結果的影響。
另一方面，對於那些在處理中希望將null值視為臟數據，從而整行剔除的情況，我們可以藉助表頭的快捷過濾功能迅速排除這些空值。這種方法通過使用表頭的篩選工具，能夠方便地將包含null值的整行數據剔除，從而確保數據的整潔性和準確性。
以上都是簡單的場景處理，而在實際業務中，可能會遇到null值存在業務含義的情況。
例如示例中的數據，這位同學英語成績為空的原因可能是他本身就因病沒參加考試，此時既不能放着不管，也不能直接刪去他的這一行數據。
對於這種情況，我們要做的是針對某一類特殊情況打上對應的標籤，以便在後續的分析中，有選擇地過濾。在FineBI中，可以用“新增公式列”或者更方便的“條件標籤列”來實現。
對存在空值成績的同學打上缺考標籤
第二步：學會如何對多張表進行合併分析
多表合併分析是指在數據分析過程中，將來自多個不同數據表的信息合併在一起進行綜合分析的方法。在實際業務或研究中，數據通常分布在多個表格中，而多表合併分析的目的是為了獲取更全面、更綜合的信息，從而得出更深刻的結論。
這個過程通常包括以下幾個步驟：
- 數據連接（Joining）： 多表合併分析的第一步是通過某種關聯關係將多個表格中的數據連接起來。這通常需要通過共享的關鍵字段（例如，客戶ID、產品編號等）來建立連接，以確保正確關聯相關數據。
- 數據合併（Merging）： 一旦連接建立，接下來的步驟是將相關表格的數據合併成一個更大的數據集。這可以通過不同的合併方法實現，例如內連接、左連接、右連接或外連接，取決於分析者對數據的需求。
- 數據分析（Analysis）： 合併後的數據集可以用於更深入的分析，例如生成統計指標、建立模型、進行趨勢分析等。由於數據來自多個源頭，多表合併分析有助於獲得更全局的視角，使得分析結果更加全面和有說服力。
實際業務中，我們所需要的數據往往來自於多張表。在分析前，另外一個大難題就是，如何合併這些表。我們為剛上手BI的業務人員，歸納了以下兩種合併的場景。
我們首先想象合併後表的狀態，一種是表格上下擴展，分析的字段並沒有增加，但是行數變多了。此時可以使用“上下合併”快速完成表的拼接。
表格上下擴展，分析的字段並沒有增加
另一種複雜的情況是合併後的表格是橫向擴展的，即分析的字段變多了。
在討論左右合併前，我們不妨先看看“其他表添加列”。
也許你對這個名字摸不着頭腦，但是肯定不會對Excel的Vlookup、Sumif感到陌生。
沒錯，這個功能可以將其他表的指標字段進行聚合後合併（Sumif）或是查詢對應的維度匹配到這張表中（Vlookup）。
成績根據要求求和後作為一個新的字段，依據“姓名”合併到本表中
而對SQL老練的玩家來說，left join、right join…..可能更加親切，此時可以選擇BI數據編輯中的“左右合併”功能，與SQL的邏輯一致，且比SQL的操作更加便捷，並不需要代碼來實現，有基礎的朋友可以很快上手。
第三步：學會新增計算及分析指標
在簡化數據結構、並將多表進行合併處理後，我們需要停下來，審視一下自己所分析的問題，以及對應這個問題所需要的指標是否已經在表中了。
一般來說，事情可能沒有這麼順利，當然這也在常理之中，比如在零售行業的分析中，往往需要我們自己計算毛利率、增長率等指標。
在開始分析前，我們可以將這些計算指標增添到數據表中。怎麼做呢？
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，“新增匯總列”可以幫助我們進行簡單的聚合計算。
選擇對應的分組以及計算方式，對指標進行計算
而“條件標籤列”這個功能則解決了眾多分析師日常最頭疼的IF嵌套問題，不需要寫嵌套了七八層的IF公式，只需通過鼠標配置不同的條件，就可以對數據賦予不同的標籤（值）。
通過添加特定條件篩選數據並賦予對應的標籤
第四步：學會對數據進行校驗
剛接觸BI的朋友遇到最大的問題不僅在於不理解BI許多功能的計算邏輯，更在於由此產生的對數據處理結果的不信任。“我這麼做，出來的結果是對的嗎？”是新手朋友最常問自己的一個問題。為了方便用戶進行校驗，數據編輯界面也內置了很多便利的功能。
1、表頭數據校驗
選中字段後，可以在左下角快速獲得平均值、總和、記錄數等數據，我們可以通過對熟悉的數據進行校驗，結合經驗來判斷是否正確。
數學成績字段校驗得出平均分85.92，符合班級歷史平均水平
2、步驟區關鍵步驟取消應用
BI可以在處理步驟間插入新的步驟，同時也可以設置某些步驟暫時取消生效。
利用這一點，我們可以通過過濾出部分關鍵數據，並取消應用一些疑惑的關鍵步驟來進行試錯。就如同剛學數學時習慣性的多次驗算一樣，雖然對老玩家略顯繁瑣，但的確是最令新手放心的定心丸。
通過表頭快速過濾出少部分數據進行“抽樣檢測”
靈活運用步驟區的小技巧幫助自己快速檢查
結語
綜上所述，BI工具為數據預處理提供了強大而靈活的平台，通過掌握其中的技巧，我們能夠更加高效地應對複雜的數據情境，為業務決策提供更有力的支持。在這個數據驅動的時代，深諳數據預處理之道，將成為每位數據分析專業人士必須具備的重要技能。不僅能夠提升分析效率，更能夠確保我們從數據中挖掘出準確、深刻的見解，為業務的成功鋪平道路。
