一維表、二維表那些事

2021-01-18 PowerBI大師

上次帶大家見識了幾個制表時最常見的誤區，提出了四條規則

要想通過一次討論就把所有誤區都說清楚也不現實，有些坑還是要自己踩自己跌自己爬，挫敗感是學習成長道路上的二師兄——有些討厭，卻少不了他

假如你面對這些坑，騰挪輾轉收放自如，那恭喜你，離玩轉Power BI又近了一步

今天想談談一維表和二維表

這兩樣如果搞不清，數據清洗時仍然會陷入事倍功半的泥潭

什麼是二維表？

看下圖，確定一個數值，必須通過行列兩個條件去定位，這是二維表最顯著的特徵

那什麼是一維表呢？

像下面左圖這種僅需通過單行就能確定數值的，被稱為一維表。為了方便瀏覽列印美觀，很多人會把重複姓名合併單元格，如下面右圖（合併單元格只是格式美觀，對數據清洗反而是一大障礙，會耗費額外時間精力）

 

為什麼表格會有一、二維之分

大家還記不記得小時候最早接觸到表格是什麼樣？對，就是學校的課程表。用二維表樣式來製作課程，是再合理不過了。這張伴隨學生時代的課程表，給人留下的印象太深，即便到了工作崗位，表格的製作和列印，也大都是二維表樣式

那一維表是怎麼來的，為什麼會出現這樣一種有大量重複，反人性的表格樣式？

最早接觸一維表的，是那些資料庫從業者，因為一維表大都是系統自動生成的。但凡從系統裡導出來的表，不管是XLS還是CSV，都是一維表樣式

換句話說，一維表是符合資料庫設計規範的——資料庫設計規範是一套參考體系，在技術世界裡不分國界地沿用了超過三十年

你只要知道，需要行和列來定位數值的，就是二維表；僅靠單行就能鎖定全部信息的，就是一維表


當然，一維表、二維表可以相互轉換
一維轉二維用透視表，反之用逆透視


我們把一維表稱為源數據，特點是數據豐富詳實，適合做流水帳，方便存儲，有利於做統計分析；二維表稱為展示數據，特點是明確直觀，適合列印、匯報

依然用之前的示例（全國影城數據）來演示
這是系統導出的一維表，全國上萬家影城，2019年上半年各月的人次明細，總計有六萬多行，地理維度有省市區三層

一維表顯然不適合人類閱讀，想了解匯總信息，只能通過透視功能轉換為二維表。一維表信息越詳實，二維表可展示的方式就越靈活

回到數據清洗這個環節上來

實際工作中，我們拿到的數據大多是手工製作的二維表——注意，是手工製作，而不是透視過來的二維表，兩者最大的區別就在於，手工二維表，存在大量「髒」數據，最典型的就是前文提過的「制表坑」

一個最顯著的特點，就是存在大量合併單元格。二維轉一維過程中，合併單元格是惡魔

但光你自己明白合併單元格的利弊並沒什麼L用，要知道，做數據分析時，數據的來源千差萬別，如果都是系統導出的倒還好，清洗起來沒什麼工作量，就怕是那種各部門提交過來的手工電子表，他們只圖自己工作方便，制表隨意性造成了大量不確定因素，使你的清洗工作量成倍增加

關於數據清洗的經驗與技巧，可以單獨寫本書，況且外面也已出版了很多Power Query的書籍，網上也有很多PQ方面的收費課程，學習門檻幾乎可以忽略

這裡就舉個小示例，演示一下行列都有合併單元格的情況下，如何二維轉一維

連結：https://pan.baidu.com/s/1p7OfC3-BkqpYw74pbzj0YA
提取碼：g3j2


PQ自動打開後，數據已導入，你會發現，之前合併單元格的地方，已被null佔據

選擇前三列，「向下填充」

通過「轉置」功能，把月份人次場次，行轉列

選中第一列月份，依然「向下填充」，把null覆蓋掉

將前兩列暫時合併，方便後續處理（你也可以試著不合併，看後面操作能不能繼續下去。如果不能，究竟卡在什麼地方，為什麼出卡住，再回過來想一下，這步合併的緣由自然就水落石出）

行列恢復如初


將第一行提升為標題。選取前四列，點擊「逆透視其他列」



至此，二維錶轉一維表過程結束（注意修改列名）

接下來就可以建度量值拉圖表搭建可視化頁面了



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