在當今的數字時代，資料不僅是業務決策的基礎，也是創新和增長的關鍵推動力。 面對龐大而複雜的資料集，高效的預處理已成為資料分析領域的關鍵一步。
在資料處理和分析的日常工作中，Excel和SQL是業務中常用的。 但是，在使用這兩種工具進行資料處理的實際過程中可能會遇到一些問題：
excel：
受資料大小限制：在處理大量資料時，Excel 可能會變得緩慢並占用大量記憶體，從而導致效能下降。 對於包含數百萬行的資料集來說，這可能是乙個挑戰。
手動操作錯誤：Excel 通常需要手動清理和轉換資料，這增加了人為錯誤的可能性。 複製貼上公式和資料操作可能會導致錯誤的結果，尤其是在複雜的資料處理任務中。
版本控制問題：在團隊協作中，如果多人同時編輯乙個Excel檔案，很容易導致版本衝突，使資料處理過程難以管理和跟蹤。
自動化能力有限：Excel 的自動化功能相對有限，尤其是在處理大型複雜資料集時，自動化和重用它們的能力相對較弱。
sql：
複雜語法：SQL語法相對複雜，初學者學習習和理解SQL可能需要一些時間。 編寫複雜的查詢可能容易出錯，並且除錯它們可能非常耗時。
處理字串相對繁瑣：在 SQL 中，字串的處理相對繁瑣，尤其是涉及文字拆分、合併、模糊匹配等操作時，可能需要複雜的編寫。
效能問題：對於大規模資料集，某些查詢可能會導致效能問題，需要優化查詢語句或使用索引來提高效率。
難以處理非結構化資料：SQL更適合關係型資料庫，處理非結構化或半結構化資料相對困難，因此除了SQL之外，還需要引入其他工具。
隨著資料規模和複雜性的持續增長，以及對實時決策的需求不斷增長，該行業正在轉向更高效、更靈活的 BI（商業智慧型）工具。 相較於Excel和SQL在處理海量複雜資料時面臨的挑戰，BI工具以其強大的自動化和直觀性，為使用者提供了更高效、更便捷的資料處理解決方案。 在本文中，我們將深入講解使用BI工具進行資料預處理的關鍵技巧，希望能為已經引入BI工具的企業員工提供資料分析的幫助和思路
文中圖片均由Finesoft的明星產品Finebi實現！關注Finesoft，持續為您講解資料分析方法和企業數位化轉型工具及解決方案1. 調整資料結構
在進行資料分析之前，通常需要對資料結構進行特定處理，以便更有效地進行後續分析工作。 原始資料往往不能直接滿足我們分析的需要，因此必須進行一些行和列的轉換，以便根據分析的要求調整資料的格式和結構。
在FineBI中，我們通過資料編輯來封裝功能拆分行和列以及行轉換快速靈活地調整和重組資料，快速獲得所需的分析結果。 通過“拆分行和列”功能，我們可以根據指定的規則拆分原始資料，從而分離所需的資訊。 另一方面，行列轉換允許我們靈活地轉換資料集中的行和列，以滿足不同的分析需求。
原始資料結構：場體混雜，不利於分析
處理後的資料結構：將行列拆分並轉換後，字段結構簡單明瞭
2. 處理重複的行資料
在實際的業務分析過程中，資料質量問題往往成為業務分析順利進行的最大障礙。 最常見和最棘手的問題之一是存在重複的行。 在處理這些重複的行時，我們通常面臨兩種主要情況，每種情況都需要特定的處理方式。
首先，在某些情況下，刪除任何一行都不會對分析結果產生重大影響，例如資料中存在重複的行，如“a、a、a”，並且只能保留“a”中的一行。 在這種情況下，FineBi封裝了“刪除重複行”功能，可以在業務分析中快速輕鬆地實現。 有了這個功能，我們就能夠輕鬆剔除冗餘資料，保證資料集乾淨整潔，有利於後續準確的業務分析。
其次，還有一種情況，需要有選擇地保留特定行的資料。 例如，同乙個客戶在系統中可能有兩行不同的資料記錄，我們可能需要選擇最近輸入的資料進行分析。 在這種 A、B、C 中只需要 A 的場景下，我們首先對資料表進行排序，確保最新的資料位於資料表的頂部，然後使用“刪除重複行”的邏輯，只保留最上面一行的資料，從而達到過濾和保留特定行的目的。 該過程既簡單又有效，為業務分析提供了一種靈活可控的資料清洗手段。
標題下拉選單還可以更輕鬆地檢查重複的行。
3. 處理空值
處理 null 值是各種業務場景中不可避免的挑戰，不同的業務場景往往需要完全不同的處理策略。
當面對大型資料集時，如果空值出現相對較少，我們通常可以忽略它們，並且這些空值在總和或平均值等計算中不會有顯著波動。 這種處理方式可以有效降低資料量較大時對計算結果的影響。
另一方面，對於那些要將 null 值視為髒資料並將它們作為整行刪除的情況，我們可以借助標頭中的快速過濾功能快速排除這些 null 值。 該方法可以通過使用標題中的篩選工具，方便地排除包含空值的整行資料，從而保證資料的整潔度和準確性。
以上是簡單的場景，但在實際業務中，可能會遇到 null 值對業務有影響的情況。
例如，在示例中的資料中，該學生的英語成績為空的原因可能是他因病沒有參加考試，既不能不管，也不能直接刪除自己的資料行。
在這種情況下，我們需要做的是用相應的標籤標記乙個特定的案例，以便我們可以在後續的分析中有選擇地過濾它。 在Finebi中，可以使用：新增公式列或者更方便條件標籤列來實現它。
多表合併分析是指在資料分析過程中，將多個不同資料表中的資訊合併在一起進行綜合分析的方法。 在實際業務或研究中，資料通常分布在多個**上，多表組合分析的目的是為了獲得更全面、更全面的資訊，從而得出更深入的結論。
此過程通常包括以下步驟：
資料聯接：多表合併分析的第一步是通過某種關聯連線來自多個表的資料。 這通常需要通過共享金鑰字段（例如，客戶 ID、產品編號等）進行連線，以確保相關資料正確關聯。
合併：建立連線後，下一步是將相關**的資料合併到更大的資料集中。 這可以通過不同的合併方法實現，例如內部、左側、右側或外部，具體取決於分析師對資料的需求。
分析：組合後的資料集可用於更深入的分析，例如生成統計指標、構建模型、進行趨勢分析等。 由於資料來自多個來源，因此合併多個表有助於獲得更全面的檢視，使分析結果更加全面和令人信服。
在實踐中，我們需要的資料往往來自多個表。 分析之前的另一大挑戰是如何合併表格。 對於那些剛接觸BI的人，我們總結了以下兩種合併方案。
我們先想象一下合併表的狀態，乙個是**向上和向下擴充套件，則分析的字段數沒有增加，但行數增加了。 這時就可以使用了上下合併快速完成表格的拼接。
另乙個複雜因素是合併後** 橫向擴充套件，即有更多字段需要分析。
在我們談論左右合併之前，讓我們先來看看向其他表新增列
也許你對這個名字摸不著頭腦，但可以肯定的是您不會不熟悉 Excel 的 Vlookup 和 SumiT
沒錯，這個功能可以聚合其他表的指標欄位並合併（sumif）或查詢對應的維度，使其與該錶匹配（vlookup）。
對於有 SQL 經驗的玩家，左加入、右加入.....可能更親切，此時可以在資料編輯中選擇BI左右合併該功能與SQL的邏輯一致，比SQL的操作更方便，不需要實現。
在簡化資料結構並合併多個表之後，我們需要停下來看看我們正在分析的問題，以及解決該問題所需的指標是否已經在表中。
一般來說，事情可能沒有那麼順利，當然這也是常識，比如在分析零售業的時候，我們經常需要自己計算毛利率、增長率等指標。
在開始分析之前，我們可以將這些計算指標新增到資料表中。 如何？
第乙個是最熟悉的新增公式列這個功能和在excel中寫公式是一樣的，你只需要輸入相應的公式，就可以生成相應的字段。 接下來是一些常見計算的封裝功能新增摘要列可以幫助我們進行簡單的聚合計算。
選擇對應的組和計算方法，對指標進行計算。
而條件標籤列此功能解決了許多分析師每天最頭疼的問題如果巢狀問題無需編寫巢狀的七層或八層if公式，可以通過用滑鼠配置不同的條件來為資料分配不同的標籤（值）。
剛接觸BI的朋友遇到的最大問題，不僅是不了解BI很多功能的計算邏輯，還不信任資料處理的結果。 “我做對了嗎？這是新手朋友最常問自己的問題之一。 為了方便使用者驗證，資料編輯介面還內建了許多便捷功能。
1. 驗證標頭資料
選擇欄位後，可以快速獲取左下角的平均值、總和、記錄數等資料，我們可以對熟悉的資料進行驗證，根據經驗判斷是否正確。
例如，在下面的示例中，數學分數字段經過驗證，平均分數為 8592，符合班級歷史平均水平。
2. 取消並應用步驟區域中的關鍵步驟
BI 可以在處理步驟之間插入新步驟，也可以將某些步驟設定為暫時取消。
使用它，我們可以通過過濾掉一些關鍵資料並刪除一些可疑的關鍵步驟來進行試錯。 就像剛學數學時對習慣性的多重檢查一樣，雖然對於老玩家來說有點累贅，但對於新手來說，確實是最讓人放心的。
綜上所述，BI工具為資料預處理提供了乙個強大而靈活的平台，通過掌握其中的技能，我們可以更高效地處理複雜的資料場景，為業務決策提供更強大的支援。 在這個資料驅動的時代，對資料預處理的良好理解將是每個資料分析專業人員的一項重要技能。 它不僅提高了我們的分析效率，而且還確保我們能夠從資料中提取準確而深入的見解，為業務成功鋪平道路。