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这样做表格,活该天天加班

拉登Dony 拉小登 2022-06-10

拉小登Excel

好的表格是设计出来的

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Excel答疑已经成为了我的日常工作,各种奇葩问题早已习以为常,司空见惯。

但是前两天被一个同学问到了一个问题,真的有点不想再搞Excel了。文章开始之前让我先吐槽1句:

心里舒服多了,我们继续上课。

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问题描述

这位同学的问题是这样的:

问题表格来了。

表1

表2

这是很典型的从把表A做成表B的问题,能这么提问的同学,通常具体的原因、目标、细节都是一问三不知。

所以我没有详细的过问,脑子里开始条件反射式的筛选方法。

方法1:复制粘贴。但是效率太低了,放弃。

方法2:使用函数公式。

首先要使用ROW函数,结合简单的数学计算,根据行号获取对应的列号。

然后使用INDEX函数、获取行号和列号里对应的施工日期。

要特别注意行列的锁定,因为公式向下拖动的时候,单元格引用会发生变化。

函数公式思路很快就梳理出来了,但是我还是放弃回答这个问题。

因为我知道,即便花1~2个小时写好公式,不能算真正的解决问题,后面还会有很高的「公式维护」成本。

1- 领导看到表格,可能会追问函数公式是什么意思?

2- 同事copy了表格之后,修改了一下数据,公式就不好使了。

这位同学肯定会用更多我想不到的问题,来蹂躏我。

要一劳永逸的解决这个问题,写再多再复杂的函数公式,也只是隔靴搔痒。关键是要解决数据明细规范化,和数据表格设计的问题。

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问题分析

分析表1里的内容,不难总结出规律,表格横向列标题记录的是,不同项目开始和结束的日期。

但是在查询数据的时候,需要左右滚动表格,查询和筛选的时候也很不方便。

所以这位同学,整理成了表2的样子,把原有的横向列表标题,整理成了纵向的行标题,如下图所示。

这样来看,这应该是属于行列转换的问题,对吧?右键转置粘贴就好了吧?

千万不要这么想,因为行列转换这4个字会限制住你的思维。

或许制作表2的人,根本就没有考虑过行列转换,只是一拍脑袋觉得这样好看,就这么做了。下个星期、下个月他再做一张表格,可能就是另外一种样式了。

更好的方式,是把这个问题归结为,数据明细和表格呈现的问题。

这样我们只要遵循下面两条,从一开始把表格设计好,就可以更高效的统计数据:

1- 数据明细,用一维数据表记录数据。

2- 表格呈现,尽量使用智能表格、或者数据透视表,实现数据统计、查询、分析,提高工作效率。

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解决方案

解决问题的过程,我们分成两个步骤:

1- 数据明细的整理

2- 数据的查询表格呈现

1- 数据明细整理

这个表格的问题还是蛮多的,主要是标题字段缺失、混乱,我们来仔细看一下。

对应图示,主要问题有:

1- 标题字段出现空白

字段空白的数据列含义不清楚。按照完成后的表格来看,空白的这一列,应该指的是结束日期。

2- 字段数量不匹配

有的字段包含两列:开始日期和结束日期;有的只包含一列,需要补全缺失的字段。

首先,我尝试着把明细表的字段补全,让每个字段的数量匹配起来,形成规律。

1- 不同的项目内容形成父标题。比如基坑、基础、检验、墙身。

2- 每个项目里都包含对应的开始日期和结束日期。

明细表的字段名称规范后,我们再把它整理成一个一维表,像下面这个样子:

整理一维表的要点是:

1-数据归类。

把基坑、基础、检验、墙身等项目内容,全部都归类成「项目」字段。

2-记录要从上往下纵向延伸。

原本的数据,需要根据行列标题交叉查询,和更新数据。更新后的一维表是一条条的记录,从上往下依次追加数据即可,更加方便。

数据明细整理完成之后,接下来就完成对数据的查询。

2- 数据查询表格

我们再看一眼原始的查询表格,需求大概是,根据桩号查询不同部位(即项目)的施工日期。

前面我们整理过后的明细表,已经基本符合了这个表格的需求。所以,我们只需要把相应桩号的记录筛选出来就好了。

智能表格+切片器 ↑

效果图中,我将明细表转成了智能表格,使用智能表格的切片器功能,完成了交互是查询的效果。

如果想要完全的还原表2里的效果,可以是使用数据透视表+切片器,实现快速的查询。

透视表 + 切片器 ↑

/ 4 /

知识点汇总

这篇文章的重点,不在于最后的智能表格,也不在于透视表,重点在于数据明细表的整理和规范化。包括:

1- 补全缺失的字段

2- 列字段名称归类

3- 二维表转一维表


拉登解说

这在动作数据分析领域有一个专业的名字叫做:数据清洗

你可以不会,但是请一定要了解、知晓。这样才能拓展自己的视野,而不是整天被困在那几个函数公式上。

数据清洗的内容主要包括下面这些,有空的时候,可以百度深入了解。

(1)选择子集:选择出我们要分析的数据列

(2)列名重命名:确保列明容易理解,方便数据分析

(3)删除重复项:删除重复的记录

(4)缺失值处理:处理数据中缺失的数据,方式计算统计错误

(5)数据类型转换:文本转数字,去掉数字中的单位等等

(6)数据排序:对日期序列的分析,要考虑到数据的排序

(7)异常值处理:数据类型不对,不是常规内容,需要特殊处理

这些看似复杂的操作,并不需要专业的软件来操作,在Excel里就可以进行。



这就是同样做表格,不同人之间的差距。

有的人做表格,可以做成了Office培训师、数据分析师,年收入过100万。而有的人,同样是做表格,却还在天天加班,整理报表和数据。

我在知乎看到了一篇不错的文章,作者用Excel做了一个“数据分析师”求职的分析,深入浅出的讲解了「数据分析」的步骤。

点击【阅读全文】了解更多内容,今天就是这样。

我是拉小登,源于Excel,不只是Excel

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