从杂乱无章到井然有序:优化PMC收发货数据分析实录
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在PMC生产计划的工作中,遇到需分析的数据表格格式不规范时,是一件极为头疼的事。比如下图展示的《收发货明细表》中,每笔收货和发货记录及其日期都被合并填写在一个单元格内,采用的格式如:“220101收货”,这里前六位数字“220101”表示年月日,即2022年1月1日,后面的文本则标示了两种操作类型(“收货、发货”)中的一种;
当前领导的具体需求是分析一段时期内,按照“收货”和“发货”这两种操作类型的月度汇总明细数量。所需的数据呈现形式应为二维表格,其中垂直轴(行)代表操作类型如收货和发货,水平轴(列)则对应每个月份,而表格中的每个交叉点(单元格)则显示该操作类型在相应月份的汇总数量。
需求分析:
针对上述需求,实质上是我们需要将一维数据转换为二维数据结构。特殊之处在于,转换过程中行列标签被合并到了同一单元格中。因此,首要任务是将这些单元格内的关键信息进行有效拆分。
由于合并单元格中的信息遵循一定规律,我们可利用RIGHT函数来提取作为行标签的操作类型信息。至于列标签,即月份的提取,则可通过MID函数,依据数据中月份的固定位置来精准获取。
一旦完成信息的提取,接下来运用PIVOTBY函数进行数据汇总与分析,即可满足需求。
提取行标签
行标签“操作类型”(即“收货”或“发货”)位于每个单元格内容的最后2位字符。可以使用以下公式来提取这部分信息:
=RIGHT(B3:B11,2)=RIGHT(B3:B11,2)
函数解释:
这里使用的RIGHT函数是从每个单元格字符串的最右侧提取指定数量的字符。在这个例子中,从范围B3到B11的每个单元格内容中,我们提取最后2个字符,这正好对应于操作类型。
效果如下图所示:
摄取列标签
列标签所代表的月份信息,在每个单元格内容中占据固定的位置,即从第3个字符开始的2位。为此,可以应用如下公式来准确提取这一信息: =--MID(B3:B11,3,2)
此公式释义如下:
利用MID函数从范围B3到B11的每个单元格的字符串中,起始于第3个字符,并向后截取2位,专门用于提取月份数字。添加两个减号--前缀是为了将提取出的文本型月份数字转换为数值型,以便后续的数据处理和分析更加便捷。
效果如下图所示:
聚合分析
既然聚合分析所需的PIVOTBY函数的三个关键参数——行标签、列标签及需要汇总的数据均准备就绪,我们可以采用如下公式来进行数据透视分析:
=PIVOTBY(RIGHT(B3:B11,2),--MID(B3:B11,3,2),C3:C11,SUM,0,0,,0)
这一公式的工作原理如下:
PIVOTBY函数是用来执行数据透视的核心,它根据提供的参数重组并汇总数据。
RIGHT(B3:B11,2)用来提取每个记录的操作类型(“收货”或“发货”)作为行标签。
--MID(B3:B11,3,2)则是从每个单元格中提取月份并转换为数值,用作列标签。
C3:C11区域包含了需要汇总的具体数量值。
SUM指示函数应对选定的数据列(即C3:C11)进行求和操作,以得到每个分类的汇总数量。
后续的0, 0, , 0参数可能用于进一步定义函数的行为,如是否忽略空值等,具体依据函数的实际使用环境和要求设定。
综上所述,该公式实现了按操作类型和月份分类的汇总计数功能,满足了初始数据分析的需求。
效果如下图所示:
最后总结:
通过上述步骤,我们成功地解决了PMC生产计划中遇到的数据分析难题,将原本格式不规范的一维数据转变为直观清晰的二维汇总表。不仅提取并分离了操作类型与月份信息,还利用先进的数据处理技术,如RIGHT和MID函数进行数据解析,以及PIVOTBY函数进行高效的数据透视分析,极大地提升了数据处理的效率与准确性。
这一过程不仅满足了领导对于特定时间段内“收货”与“发货”操作按月汇总的需求,还为今后类似的复杂数据分析任务提供了一套可复制的方法论。更重要的是,通过对原始数据的有效组织和深度挖掘,为生产计划的优化决策提供了有力的数据支持,有助于提升整体运营效率和响应市场变化的能力。
总结而言,面对不规范数据带来的挑战,我们通过合理的工具选择与逻辑应用,展示了数据预处理与分析的强大潜力。这一实践不仅强调了数据分析技能在现代企业管理中的重要性,也再次证明了技术手段在优化工作流程、辅助决策中的核心价值。未来,持续探索和应用高效的数据处理策略,将成为推动企业智能化、精细化管理的关键驱动力。
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