对于做数据分析，数据源规范，则事半功倍；数据源不规范，则事倍功半。
要提升自己的Excel技能或者进阶分析技能，你必须要懂得一些数据规范的知识，因为这会让你少走弯路，避免走火入魔。。。
什么是规范的数据源
对于企业日常的经营分析，最合适我们使用的数据源应该是结构化的数据，比如以下的数据库表结构：
左侧蓝色块是销售相关的数据表，右侧红色块的是商品相关的数据表。一个框框就代表具体的一个数据表，例如customers就是客户表，orders就是订单表，stores就是门店表，order_items就是订单明细表等。由于大型系统的数据库都会习惯使用英文，以便在编程时避免编码问题，编写也会更方便。
表和表之间的连线，意味着表之间是存在着关系的，这种关系，Excel用户可以暂且理解为两表之间是可以通过vlookup进行合并的。比如在orders表中，可以通过store_id字段把stores表的字段vlookup过来orders表中，这也是我们很多朋友用透视表分析前的高频操作。
最容易搞混淆的两种表
上面简介的是关于企业整体的数据结构，但当遇到同属于结构化数据的时候，很多人都搞不清楚以下哪张才是单表最规范的数据源表格式？
是它 ↓ ？
还是它 ↓ ？
给你 5 秒钟思考
1
2
3
4
5
答案是图2。
因为在数据表的设计上，每个数据字段应该是尽量地精简唯一的，在图1中，你的字段名会有2021/2/1，2021/2/2，2021/2/3 …… ，这些日期是具体的值，是不适合直接作为字段名称的，而应该合并作为日期字段，就是图2显示的这种结构了。
为什么是图 2
很多人可能会觉得，为什么会是 图2 呢？明明 图1 看起来更舒服呀！
图1 的确更适合人类阅读，而 图2 则更适合计算机去处理！
数据处理的很多技能，都是更适合用来处理 图2 的数据，例如函数中的sumifs，countifs，averageifs等，或者是透视表的数据源，SQL查询的数据源，PBI的数据模型等等。
如果你要提升分析工具技能，这些才是正道，若使用 图1 作为数据源，容易走上歪道，吃力不讨好。
还有一个思想，每个数据分析的人员必须要具备，就是分清楚数据源、报表，你是基于某个数据源，去生产出某个报表。为什么人更喜欢 图1 ，就是因为 图1 是很常见的报表形式，确实很适合我们去进行交叉分析。但我们不能因此而使用 图1 作为数据源，正确的思考方式是：
怎么根据数据源（图2）转化为报表（图1）？
然后你再去使用函数，透视表，SQL，BI工作都将会事半功倍！
图1 如何转成 图2
在很多人工数据源的场景，我们获得可能就是 图1 的数据源结构，那么怎么快速地把它转化为规范的 图2 这种数据结构呢？
这里常见的有二种办法：
透视表法
step1：依次按下Alt D P，调出旧版本的透视表向导功能，按下图进行选择
step2：下一步后，选择创建单页字段
step3：选择要转换的数据源区域，点添加然后点下一步，生成透视表
step4：双击右下角的单元格，即可转化成 图2 的规范数据源
双击后会显示如下结果：
然后取前3列，并调整下字段名称，即可完成转换。这种适用于所有Excel版本，甚至wps也可以使用该方法实现转换。
Power Query法
对于Excel 2016以上的版本，可以使用Power Query进行处理，点几下鼠标即可完成，非常高效。
总结
希望本文内容，能加深大家对数据规范，数据结构的理解。虽然我们Excel用户不需要了解太多数据库的知识，但稍有了解还是非常有必要的。这对于你的进阶学习，例如学习SQL，Power BI都会是很重要的基础知识。
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