一、什么是多维表格?
二、为什么选择多维表格?
三、如何创建飞书多维表格?
四、飞书多维表格如何解决数据管理痛点?
多维表格:数据分析的终极指南

多维表格:数据分析的终极指南

飞书叁号小编NaN-NaN-NaN
行业认知

一、什么是多维表格?

1.1 多维表格的基本概念

多维表格是一种能够在多个维度上组织和展示数据的表格形式。与传统的二维表格不同,多维表格允许用户在多个维度上切片和切块数据,以便进行更复杂和深入的分析。多维表格通常用于市场研究、数据分析和商业智能等领域,帮助用户更好地理解和利用数据。

1.2 多维表格与二维表格的区别

二维表格通常包含行和列,数据以单一的平面形式展示,适合简单的数据记录和查询。然而,当数据维度增加时,二维表格的局限性就显现出来。多维表格则通过引入多个维度(例如时间、地点、产品类别等),能够更全面地展示数据关系。例如,飞书多维表格可以帮助用户更直观地分析不同时间段、地区和产品的销售情况。

1.3 多维表格的实际应用

多维表格在实际应用中非常广泛,尤其是需要处理大量复杂数据的场景。以下是一些典型的应用案例:

  • 市场分析:通过多维表格分析不同市场区域和时间段的销售数据,帮助企业制定更精准的营销策略。
  • 财务报表:使用多维表格展示不同部门、项目和时间段的财务数据,便于财务分析和决策。
  • 运营管理:在运营管理中,多维表格可以帮助企业监控和优化生产流程、库存管理和供应链管理等。

二、为什么选择多维表格?

2.1 多维表格的优势

多维表格相比传统的二维表格,具有以下显著优势:

  • 数据整合能力强:能够将多维度的数据整合在一起,提供全面的多类型的数据视图。
  • 灵活的分析功能:允许用户在多种不同维度上进行直观的数据切片和筛选,支持复杂的数据分析和可视化需求。
  • 高效的数据管理:通过多维表格,用户可以更高效地管理和查询大规模数据集并进行高度定制的权限管理。

2.2 多维表格与数据分析的关系

多维表格在数据分析中扮演着重要角色。通过多维表格,分析师可以轻松地在不同维度上探索数据,发现潜在的模式和趋势。例如,飞书多维表格怎么用,可以帮助分析师快速生成多维数据视图,进行深入的数据分析和报告生成。

总的来说,多维表格不仅提升了数据分析的效率和准确性,还为用户提供了更丰富的数据洞察。无论是在商业、科研还是日常工作中,多维表格都是一种强大的数据分析工具。

三、如何创建飞书多维表格?

3.1 创建多维表格的基本步骤

  • 方式一:在云文档主页,鼠标悬浮或点击页面右上角"新建" > "多维表格"

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  • 方式二:在云文档文件页面,鼠标悬浮或点击页面右上方"+"按钮 > "多维表格"

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在文档中插入多维表格:将鼠标悬停在文档空白行左侧,在"+"工具栏选择"多维表格" 然后选择要插入的视图类型:表格、看板、画册或甘特视图。

注:无论选择何种视图,都将创建具备同样功能的多维表格,只是默认视图类型不同

3.2 设置多维表格的基本步骤

创建多维表格完毕后,但通过以下几个基本设置步骤,可以帮助你轻松上手:

  1. 选择变量:首先,确定需要在表格中展示的变量。这些变量可以是不同的维度,例如时间、地点、产品类别等。
  2. 设置行和列:定义表格的行和列。行通常代表不同的变量值或类别,而列则表示统计指标或其他维度。
  3. 导入数据:从外部数据源(如Excel文件、数据库等)导入数据到多维表格工具中。
  4. 数据清洗和整理:确保导入的数据是干净且一致的,处理缺失值和异常值。
  5. 数据映射:将导入的数据映射到多维表格中的变量和字段,以便在表格中使用。
  6. 设置格式:调整表格的格式,如字体、颜色、边框等,使表格更加美观和专业。

3.3 数据清洗与整理

数据清洗和整理是创建多维表格的重要步骤。以下是一些常见的数据清洗和整理方法:

  1. 处理缺失值:使用均值、中位数或其他方法填补缺失值,确保数据完整性。
  2. 处理异常值:识别并处理数据中的异常值,避免影响分析结果。
  3. 数据格式转换:将数据转换为一致的格式,确保不同数据源的数据能够正确合并。
  4. 数据去重:删除重复数据,确保每条记录的唯一性。
  5. 数据标准化:将数据标准化为相同的单位或范围,便于比较和分析。

四、飞书多维表格如何解决数据管理痛点?

1. 数据无缝整合,将散步的数据化零为整

许多企业面临的首要问题是"数据孤岛":市场部的客户分析、销售团队的业绩追踪、产品部的需求管理,各自为政,难以形成统一视图。

飞书多维表格通过丰富的数据类型支持,让不同性质的信息都能存储在一起,包括文本、数字、日期、人员、附件等。其"关联字段"功能更是可以将两张数据表的记录自动关联,无需手动VLOOKUP,在一处修改,各处同步。

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😎👍案例: 新零售行业中,一家拥有数十个零售地点的企业使用多维表格建立库存数据库,通过多视图查看各地点库存的实时信息,大大降低了仓储库存成本,缩短了交货时间。 在飞在飞书帮助中心查看各个行业使用飞书多维表格的先进实践:按行业学习

2. 多视角展现数据,一套资料多种用途

传统表格最令人头疼的是:同一组数据需要面向不同角色提供不同视图,却必须复制多份文件。而飞书多维表格则通过"一套数据、多种展示"的理念,解决了这一困扰。 在多维表格中,你可以为同一份数据创建表格视图、看板视图、日历视图等不同形式的展示方式。不同部门、不同角色可以根据自己的需求选择合适的视图,而底层数据始终保持一致。

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😎👍案例: 汇嘉时代百货将飞书多维表格用于整合25家门店运营数据,通过仪表盘生成可视化运营报告,帮助管理层快速定位经营短板,而各地区团队只需维护自己视图内的数据,系统会自动同步到总表中。

3. 强大的数据可视化,让决策更明智

数据收集只是第一步,如何从海量数据中提取有价值的见解才是关键。飞书多维表格的仪表盘功能,可将繁杂的数据转化为直观的图表和看板。 新推出的飞书多维表格数据库,单表容量突破100万行,仪表盘可统计1000万行数据。即使计算10万行、100列公式这样复杂的数据,也可在5秒内获取业务结果。AI智能分析仪表盘还可以一键获取数据背后的问题与变化,帮助企业洞察业务趋势。

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😎👍案例: 某票务企业利用多维表格仪表盘实现了部门全员在线填写业绩数据,业绩看板实时更新,进行业绩达成监管、人员填写纠错、业绩数据分析,使管理变得高效透明。

4. 自动化流程构建,让机器人替你工作

重复性工作不仅枯燥,还容易出错。飞书多维表格的自动化功能,可以让你设置各种条件触发的工作流,比如"当某字段变更时自动发送通知"、"达到特定条件时自动创建任务"等。

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😎👍案例: 双汇基于飞书多维表格搭建的"异常信息反馈工单系统",涵盖从异常任务上报、任务跟进、任务流转通知、最终数据分析等各环节,异常信息流转周期缩短至之前的60%,大幅提升效率。

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