日常一提数据分析和可视化，就想到这个工具操作要多简单易用，图表要多美多炫，然而总是忽略背后的数据支撑。

excel 几十万行数据就卡死崩，谈何数据透视表、可视化？近千万行的数据，订单提交数据库，sql sever处理要5分多钟，如果频繁入库/取数的话.....

要知道，为了支撑起业务人员的数据分析，以及日常不考虑计算逻辑和技术难度，IT人员也是要花费很大的心血和精力啊（心疼运维人员n秒）。

随着公司业务的发展，数据量变大是必然的事实。那么，数据部门要做分析，业务部门要看报表，要跑数据，要用BI，大数据量（千万级及以上）的分析，性能该如何优化？

这里借某公司的真实案例，来阐述一下方案。

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作为公司的科技部门人员，经常听到业务部门对自己使用的数据库各种吐槽：

竟然存放在mongoDB中啊，震惊(ΩДΩ)。

数据库慢慢熟悉了还好啊，但是现在每天的数据量越来越大，而且还在增加啊，增加大家很开心，然而数据库并不开心啊，简单的查询统计10多分钟还出不来结果，更不用说有稍微复杂点的统计分析了。

我天天找DBA优化啊，然而并没有什么水花。

数据量还在不断增长，到现在都上亿啦，全量查询统计根本出不来结果啊。

... ...

最终业务人员找到科技部门提需求要弄个BI系统给处理下。

对mongodb瞄了一大通，这就是个业务库。那直接对接mongodb自然不行，速度慢不说，mongodb挂了，分析系统也瘫了。自然就想到了使用中间库，emm mysql oracle 倒是有，可以跑调度抽过来，但是速度依旧不快呢，还要花功夫优化，性价比不高。公司有自己的hadoop平台，将数据抽过来再对接倒是可以，但是要花很大精力跑调度，而且这个数据库不能随意给这个业务部门提供，万一玩挂了可就得不偿失。假设有个具备离线数据存储功能的BI工具，岂不美哉。

于是将市面上有离线数据存储功能的BI工具翻了个遍。期望找到个性能好，可以支持大数据量数据分析的BI工具。

Tableau的hyper功能看起来OK，经不起实际使用，数据量过了亿，等了好久数据抽不好，pass；

其他某BI工具有mpp离线存储，看起来很棒，还能横向扩展，不错。抱有最大期望的用，结果数据量一上亿，直接崩了，崩了，pass；

另一个BI工具去看了看，咦，数据是放在vertica里面的......

后来，找到了FineBI的分布式计算引擎方案，拿的『定制的 Alluxio』作为分布式内存存储框架，内存存储有数据安全性的担心，所以持久化层存储用了HDFS。为了数据分析嘛，自然是列式存储的。计算核心则以熟知的Spark，加上自研算法来处理的。使用熟知的zookeeper整合框架，并用于调度通信。

分布式嘛，横向扩展自然不在话下。而列式存储、并行内存计算、计算本地化加上高性能算法，在FineBI中数据展示速度超快。有意思的是其计算本地化的操作，能减少不必要的shuffle，节省数据传输的消耗，提升数据计算速度。

以下记录利用FineBI4.1工具的系统建设过程。

一、需求分析

针对以上的需求，可以预估到，18年内，常用分析预计最大数据量会达到4.7kw，不常用分析会达到3亿到4亿（包含淡季），数据总的体量最多会达到100G。后面的情况难以预估，就需要系统可横向扩展节点。

二、方案描述

1.系统架构

根据官方推荐，将FineBI的web应用端与数据存储的分布式引擎放在一个机器上（处于安全考虑，也可以分开。这里不涉及太多部门使用，放一起即可），架构如下所示。

架构图难以理解的话，可以看看灵魂画手的杰作~

结合分布式引擎说明的技术原理，将各个机器再细分化各个组件的作用。

以上，将系统架构规划完成，即可具体完成系统。

2.完成从MongoDB取数

在使用BI工具对接MongoDB的时候，使用MongoDB的BI连接器。

感兴趣可以看：MongoDB Download Center

方案原理：mongodb是非结构的数据库，而要想BI来连接，通过建模的方式取表，拆表，建模来分析。通过MONGODB CONNECTOR FOR BI连接器的方式，使用mysql的JDBC驱动来获取数据。

实现过程：

第一步：安装MONGODB CONNECTOR FOR BI

从官网选择版本：MongoDB Download Center

第二步：生成DRDL文件

mongodrdl是生成该文件的主命令。通过添加monogdb的相关参数来获取其中的表生成drdl文件。从官方文档上我们可以找到生成DRDL文件命令的范式：

1 mongodrdl --host myhost.example:27017 \2 --username dbUser \3 --password myPassword \4 --db reports \5 --authenticationDatabase admin \6 --out schema.drdl

范式说明：

--host 是mongodb的ip+端口号，通常可为127.0.0.1:27017--username 是mongodb的用户，需具备相关的数据权限--password 是username的密码--db 是要生成DRDL的数据库实例名--authenticationDatabase 是指定创建用户的数据库。即username创建时被指定到的数据库名。--out 是DRDL输出文件定义。值使用.drdl的文件即可。

第三步：启动连接器，连接上monogdb

启动连接器的主命令服务是mongosqld，由于mongodb开启用户认证了（auth=true）。从官方文档上可知，连接器的启动需要使用-auth参数，再使用auth参数的情况下，mysql驱动来取数就需要SSLl加密认证。

所以第一步需要配置mongosqld的SSL认证；才能启动连接器来取数！！！！！！！！！！这一步神坑，也是踩了多少坑，才找到的解决办法。

此处认证关系是FineBi端的mysql连接与mongosqld的连接之间的SSL认证。在认证时，只需要配置单向SSL的认证即可（mongosqld认证FineBI的连接）。

（1）生成SSL认证文件

SSL认证文件通常采用openSSL来生成，先看看是否安装了openSSL；执行命令：

rpm -qa|grep -i openssl

如安装了会返回信息，未安装需要自行安装OpenSSL。

采用以下命令来生成证书：（由于是测试，就直接自己生成证书，密钥）

openssl req -newkey rsa:2048 -new -x509 -days 365 -nodes -out mongodb-cert.crt -keyout mongodb-cert.key

命令返回会让填写一些值，在后面填写即可。

一般情况下，文件会生成到你所使用的linux用户的要根目录下：比如我用的root用户，就到/root下面查找。

再使用以下命令，将key合到.pem的文件里。

cat mongodb-cert.key mongodb-cert.crt >mongodb.pem

将该文件移动/etc/ssl下面用于验证使用：

mv mongodb.pem /etc/ssl

（2）启动连接器&SSL

再来看官方文档，从所有的参数命令里面，找一找需要的参数；得出以下的范式，在bin目录下启动即可。

mongosqld --auth --sslMode --sslPEMKeyFile --sslAllowInvalidCertificates --defaultAuthSource --mongo-uri --mongo-username --mongo-password --mongo-authenticationSource --schema

说明：

--auth 是开启用户认证的参数，默认值是true--sslMode是开启SSL的标识，如开启可以选择值为“requireSSL”--sslPEMKeyFile是SSL认证文件，一般为.pem结尾的文件；单向认证的时候。--sslAllowInvalidCertificates--defaultAuthSource是mongosqld使用username指向mongodb的有权限的库，默认值是admin--mongo-uri是mongodb的host，一般为ip+端口号--mongo-usrname是drdl生成的用户名--mongo-password是drdl生成的密码--mongo-authenticationSource指定用户的创建库--schema是要连接的drdl文件。

注：一般还是要用nohup 的命令来生成，保证shell断掉，连接器依然可用。

第四步：启动FineBI连接到连接器上

启动FineBI，打开FineBI>数据配置>数据连接：添加数据连接选择mysql，配置如下：

连接名：mongodbURL：jdbc：mysql：//127.0.0.1:3307/test?ssl-key=/etc/ssl/mongodb.pem用户名：密码：注：URL：jdbc：mysql://ip+3307/dbname?ssl-key=xx.pem，后面ssl-key是ssl参数

点击测试连接即可。

过程坑点：mongodb的BI连接器神坑，官网文档不多，踩过了几脚坑。

（1）mongosqld按ssl认证开启成功，打印也不错，但是BI连接的时候，还是抛错1043 SQLSTATE: 08S01 (ER_HANDSHAKE_ERROR):this server only allows SSL xxxxx该抛错是mysql抛出来的，握手不良的错误。按道理SSL已经开启了，不应该是这样。后来查了mysql的文档，mysql5.5以上的版本才支持SSL；更换新的driver驱动，使用的是5.1.44完全没问题的。

（2）BI连接的时候抛错 handshake error: ERROR 1043 (08S01): error performing authentication: unable to authenticate conversation 0: unable to authenticate using mechanism "SCRAM-SHA-1": (AuthenticationFailed) Authentication failed.

该抛错的意思，使用“SCRAM-SHA-1”的认证方式，没有认证成功。SCRAM-SHA-1是指用户名密码的方式，这里看是不是用户名/密码错误，注意mongosqld启动时的使用的用户名/密码

（3）一定要开启SSL认证啊！！！

（4）期间有设计器无故死掉的情况，发现是由于内存不足导致。记得空闲内存要足够！！

三.系统效果

1.数据更新

（1） 单个表先全量抽取，之后每天对单表依据时间戳，做增量增加。其中有错误数据做增量删除即可。

（2）有些内部使用的实时性较高的表，设定每2小时更新一次，从上午9点到下午6点。直接从业务库抽取其实是有风险的，当时数据库压力大，抽取比较慢，因此这部分仅作为非重点用户需求场景。

2.数据展示速度

做了一个简单的依据时间的group by，时间在1s之内，翻页速度也很快。

至此，对接mongodb完成，一个用户可以随便玩的系统就好了。即使偶尔mongodb发疯修整，有离线数据在，也不担心业务部门来嚷嚷了。而且速度超快，体验很棒~

最后

如果你也在寻求一个高性能展示分析、数据分析的BI工具的话，不妨尝试下FineBI。

上一篇给大家分享了一下筛选功能的使用，特别要注意不能随意复制粘贴的原因和解决办法。有兴趣的朋友们可以点击或关注百家号，进去查看历史文章。

那么，今天给大家分享下EXCEL透视表功能的简单使用。通常情况下，我们需要做批量数据的统计、用excel出图表等等的时候，需要计数或者求和的结果作展示的时候都会用到。可以说是在大数据分析以及展示结果的时候，所必须会使用到的一个功能。

在此，让我们一起通过一个实例来看一下，excel数据透视表的具体使用方法。只需要简单几步，就可以完成一个简单的数据透视！

首先，我们打开一个要处理的EXCEL，比如需要统计各部门总工资。如下图的数据。通过1月到5月每个人的工资记录，来计算出部门工资的总数及每个月的走势。

第一步：选定A列到H列，即包含所有数据的列。

第二步：点击插入-数据透视表，出现一个创建数据透视表的小窗口，直接点击确定。

此时出现了一个新的sheet页，如下图。这里为了方便大家看全，我把表格横向缩小到了一起。实际上数据透视表字段是在EXCEL最右侧。

第三步：新sheet页的最右侧数据透视表字段，有一个选择要添加到报表的字段，可以看到原始表格的标题列。继续往下看，有四个区域，分别为筛选器，列，行，值。我们把月份点住，拖动到列的区域中。

再分别把部门、姓名拖动到行，部门在上。最后把工资拖动到值。

第四步：值里边默认是计数项，我们需要修改一下，工资是以求和来统计。点击计数项：工资，会出现值字段设置。打开后，选择求和，然后点击确定。

第五步：此时已经可以看到表中的数据都已经出现，每个部门每个人1月到5月工资以及总计的工资。可以点击技术部、科研部、运营部前边的-号，代表隐藏姓名；最后一列的总计，每一行代表这一行数据的总计，比如第一行代表技术部1月到5月的总计工资数目；最后一行的总计，每一列代表的是这一列数据的总计，比如1月的那一列代表1月各个部门的总计工资。这样就满足我们的需求了，可以看到每个部门在每个月以及合计的工资数目。

习惯而言，统计的数据都喜欢有高低顺序来浏览，方便一眼看出哪个部门的工资总额高低。我们可以再点击一下总计那列，然后点击排序，选择降序排列。这样就可以看到一个按高到低排序的工资图表了。

好了，本篇就给大家讲到这里，大家可以自己试着随意在四个区域里，把其他的标题也拖进去，看看会出现什么变化？其实看似枯燥的Excel工具也有非常有趣的一面，更多的技巧就留给大家自己开发吧！有什么问题欢迎留言给我们哦！

为什么有的报表好用，有的报表不好用，有的企业会做一堆乱七八糟的报表，最近经常会思考这些问题。

有人说数据分析，为了开源节流，这个没有错，今天我从另外一个角度解读。数据分析，是为了应对风险(说明：风险与机会是一起的。PMI中将其共同列为风险管理，本文所有风险与机会同义)，开源节流的每一次操作每一个节点，也是风险。

企业经营，风里来雨里去，免不了碰到大大小小的机会和风险，抓住机会躲避风险是每个企业以及个人的毕生追求。

PMI中将风险归为以下几类：

已知的已知风险

未知的已知风险

未知的未知风险。

本文将数据分析，也归纳为三层需求

第一层需求：应对已知的已知风险

可以将这一层需求看作为被动使用的数据，拿零售行业的场景举例：

采购员要进行采购，没有数据作为参考，只能进行盲目采购，那商店的缺断货、商品积压的风险一定出现。所以采购员需要通过数据查看各类商品的销售情况、库存情况、可售天数情况进行判断，以此决定采购需求，避免错误的商品采购所导致的商品缺断货、高库存等风险。此为通过数据来应对已知的已知风险。

对于企业之中，这类的应用特别多，多到部分企业会忽略这是一种数据分析的应用。企业中常用的业务系统比如erp等软件系统，也会自带一些简单的数据查看类报表，其作用也是很大程度上来应对这一类风险。

但是，从另一个角度去看，这类风险的应对也有很大的优化空间：

风险应对的效率：提升风险应对的效率，是提升应用标准化的一个体现，当一个应用难以使用时，容易造成人员惰性，取巧而放弃使用，从而提高了风险发生的概率。

复杂的已知的已知风险的应对：绝大部分企业并没有将数据覆盖所有的已知风险，举例：新品的引进，新品的引进为商店带来新的盈利点，但是错误的引进甚至会带来负面效应。大部分企业的新品引进并没有一个很好的方案来应对：通过数据进行品类关联并对比，可以看出本店铺对于市场上销量靠前的商品的缺货情况，本店已有商品的市场占有情况，从而可以优化新品引进的策略。这一类的应用还有很大的空间，这也就是为什么很多企业乐于同行之间的交流，希望彼此可以互通有无，发现类似数据场景的应用。

第二层需求：应对未知的已知风险

这一类数据一般为主动使用的数据，更多的是周期性使用的数据，常见的比如领导们常看的日报表、周报表等。

企业的风险发生的概率是分布在每一天的，但是它每一天都可能发生也可能不发生，例如部分员工的消极怠工、部分商品的质量异常、个别门店突然面临的对手竞争等。这一类风险当然是希望在发生的最短时间内就可以发现并且应对。所以企业中产生了大量的这一类型的报表需求。

这类报表也很常见，但是他们价值的体现不如第一层需求类来的直接，这一类报表经常被浏览，但大部分情况是没有发现风险的，所以有时会产生一种这类报表没什么用的感觉。

在我们所遇到的项目中，这类需求报表占比是很多的，也是争议最大的。领导层所需要看的日/周/月报类报表相对还好，毕竟是每天都会有人看，并且作为企业数据监督和追踪的一种形式。

此外，还会有很多分析类的报表也属于这一层级，比如商品的价格带分析：找到某类商品的价格点，对比销售高点或销量高点，从而发现可能的商品价格分布的不合理或者货架摆放位置的不合理(价格点商品附近陈列丰富的商品可以给顾客带来商品丰富的感觉)。进一步调整商品价格分布以应对商品陈列或者价格分布的风险(机会)。

这类报表的应用难度比较大，因为经验或者知识储备的不同，对风险的认知和识别能力不同。同样以上面的价格带分析报表为例，其目的为应对陈列、商品价格分布、商品引进/采购、目标活动人群选择的风险。但是使用报表的业务人员没有形成对这些风险(机会)的认知，就造成了缺乏对该报表的数据解读能力，该报表便成为了一个花瓶报表，价值无法得到体现。

针对这一类报表，我的建议是场景化，让每一张报表背后都有它的风险机会描述，当自我不能解读的报表，也就不要指望业务可以解读并使用，并不是将一堆的指标都进行展示就能产生价值，它于落地的应用还相隔甚远。

第三层需求：应对未知的未知风险

这类需求近些年来大量出现，大数据概念被大多数人所重视也很大程度上是因为这一类需求。

风险的不可预测性使得大量人群希望通过技术的手段来帮助识别和发现风险。比如很多人希望通过聚类这类算法的应用，来形成用户画像，发现自己之前无法发现的特性，或者通过对商品关联的挖掘，发现未知的商品关联关系，从而调整商品布局以发现巨大的商机，比如“啤酒与尿布”(不知真伪)。

但是这类需求实现难度巨大，目前还属于少数互联网公司的专利，对于大多数企业尤其是传统企业而言，其实现成本是难以接受的，个别数据乙方可能会以此为诱饵进行宣讲，但就我所了解到的还难以形成很好的应用。

但是第三层需要要怎样处理？无论是机器还是算法很多都是对人对模拟，只是拥有更快的速度而已，所以相信通过人的作用可以弥补这一类需求。

同样以商品模块举例：除了我已知的商品价格、布局风险外，通过对商品价格分布那张报表的分析，发现在非价格点的价位(比如是10元)销量比正常值都高，正常情况10元价格商品的销量是价格点商品销量的1/5，但是报表显示这一期间的比例高达了1/3，通过进一步分析，发现是由于某一天活动对该商品进行打折促销，从而该商品销量上升，再进一步分析该商品的销量上升并没有给企业带来业绩的上升，该商品的周边商品销量基本没有变化，也就是该商品的连带率是很低的，同时该商品库存并非临保商品。通过调查发现是店长和供应商的私下协议而采取的促销行为。

以上只是举例，通过人的思考可以发现很多的未知的未知风险。这也就是近些年来bi产品的出现的原因，bi产品希望能够给业务人员一个灵活的数据应用环境，让他们的思考得到延伸和数据上的支持，从而应对未知的未知风险。

当然，理想情况如此，很多企业并没有将bi产品应用成为以上的价值。原因很多，主要的是包括业务人员没有分析意识、没有一个很好的分析入口(不做进一步解读)。

综上：

我将对数据分析的需求分为三层，每一层的使用难度也都有不同，越向后越容易产生“这个报表没什么用”的感觉。现实中，也有很大程度上确实是这个报表没法用，因为很多it人员也并没有理解我做好的报表是为了解决什么样的问题，只知道这个指标有用，我就展示给你看。所以这样的报表可能真的很难用。

我觉得，让数据发挥它的价值，可以尝试将数据与风险相关联，对风险进行数据化的解读，从而来让报表更加落地，更加可用。

ps：一切的文章都是我当时的想法，不能作为知识来解读，大家尽做参考，欢迎交流。

End.

玩好数据报表，可以助力你打怪升级，但若玩不好，可能会被KO！有个真实案例，坂田某大卖家花了几十万，从500强挖了个财务大牛来公司做数据统计，谁知，钱花了，报表却做得一塌糊涂！

为什么呢？

因为跨境电商太复杂，数据量太大了，想做好正面的数据统计已经很难，如果再被退货、刷单、采购到货不齐等异常情况冲击，所谓的报表不是不准，就是没逻辑！

所以小月月建议，中小卖家与其招大量财务或组建数据部门，还不如先搞清楚一些简单报表逻辑，做出好的报表，这样才能更好地分析数据，打怪升级为大卖。

如何做好报表，打怪升级做大师？

黄金段位：利润分析报表

利润分析报表可以说是最基本的报表，每个公司少不了它，但想做好它，也不是容易的事！它一般要统计各项支出、收入、毛利、时间、平台、账号、仓库、国家、品类、员工等数据。但实际上，并不会那么复杂！

利润分析：如果你要分析利润，只需统计时间、产品、平台、收支这四个纬度就好了，这样既可以看总利润，也能一眼看出哪个平台，哪个产品，哪个国家赚钱，再和前一季度形成对比，什么产品要淘汰，什么平台要深挖，哪些国家要关注.....一切都一目了然。

资金流水分析：跨境电商资金流相对还是比较好算的，一是因为收入比较单纯，基本都是平台提现。二是因为支出比较固定，平台提现周期、物流商供应商账期、发工资都是固定的。

中小卖家的资金流报表可以简单粗暴点，直接以时间为轴，左边是各大平台账号的收入和预计收入，中间是资金池，右边是每月工厂、物流、工资、房租、信用卡等支出，这样的报表简单直观，虽然不是特别精准，但基本不会出现发不出工资、没钱进货的尴尬。

提成统计：很多卖家都是按利润给销售提成，这时算起来就特别麻烦，光平台费用，就有销售额、店租、佣金、广告费、仓储费、销毁费、操作费......太复杂了。

所以中小卖家最好是按店铺来算，这样就比较简单，只要统计销量额、采购、平台收取、刷单、物流就行了。直接在平台、信用卡上看也可以，虽然算法虽然简单，但表格也要精细，比如采购和物流成本波动大，就必须按批次走，比如卖了100个产品，8块钱的货进了多少，10块钱的货进了多少，必须要清晰，一个算不准，团队肯定要闹意见。

(以下截图皆为测试模板)

铂金段位：品类分析报表

品类分析报表中，很多卖家都会去爬取各种数据，比如库存、销量、review、feedback排名、品类、价格等等，以此来预估销量，这实际上这并不科学，因为你并不知道多少人在刷单，有多少人是直评。

中小卖家在没有“内部数据”的情况下，比较好的方法就是从自身数据报表出发，去预估品类情况，只要统计品类、销量、价格、排名就好了。

市场分析：有了销量数据和排名，就能大概判断出某品类、某产品的市场容量。比如说，当你的产品排在第100名时，你每天能出10单，当排到第10名，你每天能出1000单，那么大概可以看出此类产品容量是约7-8万单！

品类分析：此外，还可以通过自身数据，去推测改品类的发展趋势，同一大类不同小类的占比，同一类产品不同功能和材质的sku，在最近一年里，销量的变化、价格和利润的变化……从这些比较细致的数据，就能找到你需要主攻的品类和产品。

钻石段位：用户分析报表

很多ebay、速卖通、wish的卖家，手里都有百万、千万的客户，想要利用这一块的资源，一定要从产品、地区、价格、平台、职业分析等维度去进行逻辑分析了。

商机分析：从统计的数据，你能看到哪些用户买了什么东西，以后可以定向EDM销售！比如说买了鱼竿的客户，下次就可以给他们推钓鱼凳，再下次又可以找他们做鱼网兜的测评。

评价分析：从用户的消费行为，你可以判断人群。比如说买过扩音器的很大一部分是老师，在美国，虽然教师节严禁收礼，但很多家长会发祝福邮件给老师。这一天，老师们心情都是非常美丽的，若你此时发邮件去讨个吉利要评价，一般都不会被拒绝。

风险分析：从用户分布的国家，可以针对性的降低风险！如果你的用户是中东人，那么你就可以提供货到付款的服务，并在外包装上写2点后配送（2点下班），这样拒收率会低很多。

星耀段位：退货分析报表

做卖家，遇到退货是必不可免的了！虽说很多卖家不做退货报表，但做了你一定能发现很多好的地方。

通常，卖家会从品类、仓库、国家、售后人、退货类型、退货数量、退货金额、包材费用、总成本、毛利等数据去统计。然而，实际上并不需要这么复杂，只需统计时间、站点、产品、销售、物流和供应商就可以了。

销售人员分析：如果说同一个销售人员，上月退货低，这月退货高，那你就得思考是销量上升了，所以退货量同比增长；还是因为新品太多，出现问题比较多；又或者是销售人员不够负责，不够细心。

如果说不同销售人员销售同一款产品，有的销售退货低，有的退货高，这时候多半是isting撰写问题，这就要从根源去解决问题了！

时间维度分析：很多产品都有季节性，很多国家都有固定假期，如果发往欧洲的小包在8月的退货率比较高，很可能是因为这时候是休假期，老外都出去了休假，你的小包才姗姗来迟；再者，有很多季节性的产品，在换季边缘会发生大规模退货，比如衣服。

服务商分析：供应商不同批次产品的质量是有波动的。若6月份，你没什么退货情况，但7月份上了某个供应商的产品后，频频出现退货，那你可能就是产品质量问题，你可以从统计的数据中找到退货原因并告给供应商。物流商也一样，就不累述了。

其实无论是什么报表，都在环环相扣，紧紧相连，需要多个数据进行时间、空间对比，才能更好的分析出商机和危机！

当然，做好这些报表的前提是——你是一个excel高手！

易仓ERP数据中心，带你进入科技时代

若你是个excel高手，那好说！但如果你不是，那就把易仓ERP的数据中心扛回家把。

如果你手握易仓ERP数据中心这个武器，你可以快速拿到你想要的报表；相比于人工手动统计，它能帮你省下3-4个人力成本，无数个小时的时间成本，更重要的是，数据更加精准、更加科学合理，更利于各种数据分析呢！

除了以上的利润分析报表、用户分析报表、RMA分析报表等外，它还能帮你统计实时销量、账号成本核算、产品信息等报表数据，精准、快速地分析出各个维度、环节的利润、成本、支出，让公司的一切情况尽在你的视野之中，掌控之中！

企业报表分析不是简单汇总与上报

现代企业信息化程度越来越高，ERP、BI、进销存等管理系统，各类数据报表、分析报告随处可见。暂不说企业信息化是企业办公、电脑、网络一体化，或者是企业管理模式信息化，总之，所有这些做法的初衷都是好的。走进办公室总是一派繁荣景象，办工作桌总是有一大叠A4纸码得整整齐齐，有多少管理人员关注过，在这祥和热烈的气氛中又有多少混乱与浪费？

这是一张所有人都能够看懂的企业金字塔组织结构图，我们现在把企业报表和这张结构图对应起来，再结合当前你所认识的、了解的企业报表工作，你将不难发现，总是有一些企业，在报表分析当中，不分管理层级需求，将所有能够看到的数字以报表形式上报，没有体系，只有混乱。用一句话来概括：企业数据报表的的分析，就是汇总和上报！（这些企业大概是小规模的吧，一般中型、大型企业都有一套企业报表规范）

抓住企业报表需求分析是关键

有以上混乱状况出现，也可以相对看出，公司发展遇到了些许瓶颈。员工每天忙忙碌碌，兢兢业业，可是生意却总是不见有所回报。解决这个问题，抓住企业报表需求分析是关键。

此图所示是未经调查的纯主观想法，只做参考。有一部分人或许不认同高层报表的需求，不同的管理人员有不同的想法，可以理解。我想高层人员更应该注重战略决策、行业趋势的观察等工作，而报表分析工作的重点应由中层及基层人员主抓。报表设计的思路必须进行根本上的转变，在设计、制作一份报表前首先搞清楚谁将会看到这份报表，能不能从报表中发现一些问题，甚至该问题的解决方案。从上而下，或者从下而上去观察，我们的报表是否应当遵循一定的报表体系要求，是否具备规范的制作、分析、解决流程。

区别对待过程性指标和成果性指标

从报表的构成来看，体现生意上的一些指标是必不可少的。因此，针对不同的指标，设计不同的报表，是第二个关键。原因很简单，某些指标是成果性的，而某些指标是过程性的，不能一视同仁。比如计划完成率，做这个报表时，工作已经结束了，而各品类占比这个指标，却时刻体现着工作正在进行的状态。那如果我们把这种过程性、结果性的指标区分开来，或许会有意想不到的收获，而不是所有指标统统拿给领导去看。最后，推荐一本与此相关的精品图书：《用数据决策:构建企业经营分析体系》

日常中，我们利用Excel表格较多，若出现一张表多家单位使用时候，或者多个表格重复某个数据，那么如何汇总起来呢?我们可以借助相关软件进行汇总。希望本文能帮到你。

问题

现一张表多家单位使用时候，或者多个表格重复某个数据，那么如何汇总起来呢?

方法/步骤

一、建立属于自己数据报表

表格不一致，利用自己制作好Excel表进行复制过来，重新修改。打开软件【高级】-【报表定义】

步骤：新增报表，编号报表（报表唯一号，不能为空），选择报表类型，我们一般都是固定表格，所以选择【行列固定】其他可以根据情况输入。

二、设置自己表格，可以复制粘贴过来。利用合并窗体来设计。

双击进入表格设计，第一行全是设计功能键，我们可以设置表格样式，或者你已经有了模板，直接复制粘贴进去，调整字体以及单元格大小。

给单元格进行类型设计，如字符型，数字型等。统计数据我们都使用数值型，将小数点设置两位，根据表格形式设立。

三、如此类推，将所需表格设置好

在表集中可对报表属性进行修改，切记，若建立好报表，填报数据保存之后就不能更改报表格式，但公式还可以修改。

四、数据填报

将各家单位数据填报进去，数据填完整之后，我们可以进行数据汇总。

五、数据汇总

步骤：数据填报完成之后，可以新建汇总封面，意思是你汇总单位属性设置，填报汇总单位信息之后，他们数据都归在旗下。

点击汇总，就会提示【完全汇总完成】

六、汇总明细查看

步骤：汇总完成之后，点击【编辑】，就会发现各家单位数据都在汇总旗下。我们可以查看汇总数据。

例如：我们查看某个数值，它的明细。

我们可以利用久其软件进行汇总，减少很多不便，对于没有数据系统用户来说，这工具既简单又实用，不妨试下。对于数据汇总方式有很多方法进行。Excel也能汇总，但多家单位一起汇总，设置公式较多，容易错乱。因此借助某些软件进行汇总，可以更快速获得有用的数据。

注意事项

1、建立汇总封面才能显示汇总数据；2、各家单位要对应上级代码是一致。

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财务报表是反映公司财务状况的重要数据报表。结构清晰，展示全面的财务报表能够帮助企业的管理人员深入分析报表数据，挖掘数据价值，帮助企业查找问题，以便使企业运行的更加良好。

下面列举使用葡萄城报表制作出的清晰美观的财务报表。

资产负债结构表

这张报表展示了财务三大报表之一的资产负债表，报表让企业现有资产和负债情况一目了然。

费用报表

通过费用报表，可以清晰的查看公司的费用情况趋势等，以便为节省开支计划提供数据依据。

库存分析报表

库存情况代表了企业的生产成品实际的流动情况，反映了企业的销售等情况是否正常。通过库存分析报表，企业的管理人员能实时掌握企业的运营状态。

以上报表均包含在葡萄城报表模板库中。

了解报表模板库：http://grapecity/enterprise-solutions/activereports_server/library/

转载请注明出自：葡萄城报表

关于报表模板库

报表模板库是葡萄城面向广大报表用户推出的免费报表制作、学习及参考工具。通过该工具，降低用户制作报表难度，人人都可成为报表专家，业务数据分析不再遥不可及！

仅需一步！无需配置环境及参数，即可快速浏览百余套来自真实行业的案例及典型应用模板，在了解专业报表的布局及功能的同时，掌握报表从设计到呈现的全部技术细节，还可通过自带的设计器，所见即所得的修改报表模板，并查看效果。

做数据统计，有人用筛选排序，有人用分类汇总，有人用合并计算，当然还有数据透视表。

正所谓，条条大路通罗马，行行会计出状元！这不，今天老板想考验一下新招的小姑娘是否可胜任这份工作，让小姑娘快速统计一下数据，小姑娘使了我教她的这一招，征服了老板，职位保住了。

今天，我们就来看看，小姑娘是如何操作征服老板的。

假设有以下销售表格，需要统计一下每种商品的销售金额。

1、源数据表的规范

在建立数据透视表以前，首先要检查源数据表有没有存在下面这几种不规范的情况。

标题行

名称缺失，无法正常建立数据透视表，需要把标题名称补充完整。

名称重复，导致创建数据透视表后，字段名称相同并标注序号，导致语义不明确，需要修改相同名称的标题。

源数据

合并单元格，无法正常使用筛选和排序，合并单元格除了首个单元格有数据以外，其他单元格数值为空，解除合并单元格并补充完整数据。

文本型数字，统计值为零，无法正常参加求和、平均值等数值计算，使用分列功能重新修改为数值。

不规范日期，无法正常使用筛选排序和组合，使用分列功能规范日期格式。

2、插入数据透视表

选中需要做统计分析的源数据表，点击插入选项卡，点击数据透视表，在新工作表或现有工作表中的单元格新建数据透视表。“选择一个表或区域”用鼠标选择A1到E18整个区域就可以了。“选择放置数据透视表的位置”如果选择放在现有工作表，就是当前光标所在的位置。

3、选择要添加到报表的字段

源数据表中的标题行为数据透视表中的统计字段，用于拖动到不同的区域。

数据透视表的区域分成四个部分：

筛选区域，用于对数据透视表整体的筛选

行区域，字段放在行区域，以行的方式展示

列区域，字段放在列区域，以列的方式展示，行区域和列区域

值区域，把字段拖动到值区域，实现不同类型的计算，达到数据统计的效果。

那如何正确地拖到字段到数据透视表的区域呢？

我要统计出每种商品的销售总额，在这里，行标签是商品名称，统计值是销售金额，统计类型是求和，可以得到下图的数据透视表。

这个方法简直是太赞了！此技能你get到了吗？

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。