在当今的数字时代，数据不仅是业务决策的基础，也是创新和增长的关键推动力。 面对庞大而复杂的数据集，高效的预处理已成为数据分析领域的关键一步。
在数据处理和分析的日常工作中，Excel和SQL是业务中常用的。 但是，在使用这两种工具进行数据处理的实际过程中可能会遇到一些问题：
excel：
受数据大小限制：在处理大量数据时，Excel 可能会变得缓慢并占用大量内存，从而导致性能下降。 对于包含数百万行的数据集来说，这可能是一个挑战。
手动操作错误：Excel 通常需要手动清理和转换数据，这增加了人为错误的可能性。 复制粘贴公式和数据操作可能会导致错误的结果，尤其是在复杂的数据处理任务中。
版本控制问题：在团队协作中，如果多人同时编辑一个Excel文件，很容易导致版本冲突，使数据处理过程难以管理和跟踪。
自动化能力有限：Excel 的自动化功能相对有限，尤其是在处理大型复杂数据集时，自动化和重用它们的能力相对较弱。
sql：
复杂语法：SQL语法相对复杂，初学者学习习和理解SQL可能需要一些时间。 编写复杂的查询可能容易出错，并且调试它们可能非常耗时。
处理字符串相对繁琐：在 SQL 中，字符串的处理相对繁琐，尤其是涉及文本拆分、合并、模糊匹配等操作时，可能需要复杂的编写。
性能问题：对于大规模数据集，某些查询可能会导致性能问题，需要优化查询语句或使用索引来提高效率。
难以处理非结构化数据：SQL更适合关系型数据库，处理非结构化或半结构化数据相对困难，因此除了SQL之外，还需要引入其他工具。
随着数据规模和复杂性的持续增长，以及对实时决策的需求不断增长，该行业正在转向更高效、更灵活的 BI（商业智能）工具。 相较于Excel和SQL在处理海量复杂数据时面临的挑战，BI工具以其强大的自动化和直观性，为用户提供了更高效、更便捷的数据处理解决方案。 在本文中，我们将深入讲解使用BI工具进行数据预处理的关键技巧，希望能为已经引入BI工具的企业员工提供数据分析的帮助和思路
文中图片均由Finesoft的明星产品Finebi实现！关注Finesoft，持续为您讲解数据分析方法和企业数字化转型工具及解决方案1. 调整数据结构
在进行数据分析之前，通常需要对数据结构进行特定处理，以便更有效地进行后续分析工作。 原始数据往往不能直接满足我们分析的需要，因此必须进行一些行和列的转换，以便根据分析的要求调整数据的格式和结构。
在FineBI中，我们通过数据编辑来封装功能拆分行和列以及行转换快速灵活地调整和重组数据，快速获得所需的分析结果。 通过“拆分行和列”功能，我们可以根据指定的规则拆分原始数据，从而分离所需的信息。 另一方面，行列转换允许我们灵活地转换数据集中的行和列，以满足不同的分析需求。
原始数据结构：场体混杂，不利于分析
处理后的数据结构：将行列拆分并转换后，字段结构简单明了
2. 处理重复的行数据
在实际的业务分析过程中，数据质量问题往往成为业务分析顺利进行的最大障碍。 最常见和最棘手的问题之一是存在重复的行。 在处理这些重复的行时，我们通常面临两种主要情况，每种情况都需要特定的处理方式。
首先，在某些情况下，删除任何一行都不会对分析结果产生重大影响，例如数据中存在重复的行，如“a、a、a”，并且只能保留“a”中的一行。 在这种情况下，FineBi封装了“删除重复行”功能，可以在业务分析中快速轻松地实现。 有了这个功能，我们就能够轻松剔除冗余数据，保证数据集干净整洁，有利于后续准确的业务分析。
其次，还有一种情况，需要有选择地保留特定行的数据。 例如，同一个客户在系统中可能有两行不同的数据记录，我们可能需要选择最近输入的数据进行分析。 在这种 A、B、C 中只需要 A 的场景下，我们首先对数据表进行排序，确保最新的数据位于数据表的顶部，然后使用“删除重复行”的逻辑，只保留最上面一行的数据，从而达到过滤和保留特定行的目的。 该过程既简单又有效，为业务分析提供了一种灵活可控的数据清洗手段。
标题下拉菜单还可以更轻松地检查重复的行。
3. 处理空值
处理 null 值是各种业务场景中不可避免的挑战，不同的业务场景往往需要完全不同的处理策略。
当面对大型数据集时，如果空值出现相对较少，我们通常可以忽略它们，并且这些空值在总和或平均值等计算中不会有显着波动。 这种处理方式可以有效降低数据量较大时对计算结果的影响。
另一方面，对于那些要将 null 值视为脏数据并将它们作为整行删除的情况，我们可以借助标头中的快速过滤功能快速排除这些 null 值。 该方法可以通过使用标题中的筛选工具，方便地排除包含空值的整行数据，从而保证数据的整洁度和准确性。
以上是简单的场景，但在实际业务中，可能会遇到 null 值对业务有影响的情况。
例如，在示例中的数据中，该学生的英语成绩为空的原因可能是他因病没有参加考试，既不能不管，也不能直接删除自己的数据行。
在这种情况下，我们需要做的是用相应的标签标记一个特定的案例，以便我们可以在后续的分析中有选择地过滤它。 在Finebi中，可以使用：添加公式列或者更方便条件标签列来实现它。
多表合并分析是指在数据分析过程中，将多个不同数据表中的信息合并在一起进行综合分析的方法。 在实际业务或研究中，数据通常分布在多个**上，多表组合分析的目的是为了获得更全面、更全面的信息，从而得出更深入的结论。
此过程通常包括以下步骤：
数据联接：多表合并分析的第一步是通过某种关联连接来自多个表的数据。 这通常需要通过共享密钥字段（例如，客户 ID、产品编号等）进行连接，以确保相关数据正确关联。
合并：建立连接后，下一步是将相关**的数据合并到更大的数据集中。 这可以通过不同的合并方法实现，例如内部、左侧、右侧或外部，具体取决于分析师对数据的需求。
分析：组合后的数据集可用于更深入的分析，例如生成统计指标、构建模型、进行趋势分析等。 由于数据来自多个来源，因此合并多个表有助于获得更全面的视图，使分析结果更加全面和令人信服。
在实践中，我们需要的数据往往来自多个表。 分析之前的另一大挑战是如何合并表格。 对于那些刚接触BI的人，我们总结了以下两种合并方案。
我们先想象一下合并表的状态，一个是**向上和向下扩展，则分析的字段数没有增加，但行数增加了。 这时就可以使用了上下合并快速完成表格的拼接。
另一个复杂因素是合并后** 横向扩展，即有更多字段需要分析。
在我们谈论左右合并之前，让我们先来看看向其他表添加列
也许你对这个名字摸不着头脑，但可以肯定的是您不会不熟悉 Excel 的 Vlookup 和 SumiT
没错，这个功能可以聚合其他表的指标字段并合并（sumif）或查询对应的维度，使其与该表匹配（vlookup）。
对于有 SQL 经验的玩家，左加入、右加入.....可能更亲切，此时可以在数据编辑中选择BI左右合并该功能与SQL的逻辑一致，比SQL的操作更方便，不需要实现。
在简化数据结构并合并多个表之后，我们需要停下来看看我们正在分析的问题，以及解决该问题所需的指标是否已经在表中。
一般来说，事情可能没有那么顺利，当然这也是常识，比如在分析零售业的时候，我们经常需要自己计算毛利率、增长率等指标。
在开始分析之前，我们可以将这些计算指标添加到数据表中。 如何？
第一个是最熟悉的添加公式列这个功能和在excel中写公式是一样的，你只需要输入相应的公式，就可以生成相应的字段。 接下来是一些常见计算的封装功能添加摘要列可以帮助我们进行简单的聚合计算。
选择对应的组和计算方法，对指标进行计算。
而条件标签列此功能解决了许多分析师每天最头疼的问题如果嵌套问题无需编写嵌套的七层或八层if公式，可以通过用鼠标配置不同的条件来为数据分配不同的标签（值）。
刚接触BI的朋友遇到的最大问题，不仅是不了解BI很多功能的计算逻辑，还不信任数据处理的结果。 “我做对了吗？这是新手朋友最常问自己的问题之一。 为了方便用户验证，数据编辑界面还内置了许多便捷功能。
1. 验证标头数据
选择字段后，可以快速获取左下角的平均值、总和、记录数等数据，我们可以对熟悉的数据进行验证，根据经验判断是否正确。
例如，在下面的示例中，数学分数字段经过验证，平均分数为 8592，符合班级历史平均水平。
2. 取消并应用步骤区域中的关键步骤
BI 可以在处理步骤之间插入新步骤，也可以将某些步骤设置为暂时取消。
使用它，我们可以通过过滤掉一些关键数据并删除一些可疑的关键步骤来进行试错。 就像刚学数学时对习惯性的多重检查一样，虽然对于老玩家来说有点累赘，但对于新手来说，确实是最让人放心的。
综上所述，BI工具为数据预处理提供了一个强大而灵活的平台，通过掌握其中的技能，我们可以更高效地处理复杂的数据场景，为业务决策提供更强大的支持。 在这个数据驱动的时代，对数据预处理的良好理解将是每个数据分析专业人员的一项重要技能。 它不仅提高了我们的分析效率，而且还确保我们能够从数据中提取准确而深入的见解，为业务成功铺平道路。