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“多维分析”是什么？许多许多年前，初次听到这么高大尚的名字，我确实不明觉厉。后来才发现，这是一种使用“数据透视表”就能实现的方法后，略感失望。但用多了之后，发现它真的非常强大。
用大白话来举例子，你的体重，是一维数据；你过去30天每天的体重，是二维数据，因为增加了时间维度；你过去30天每天早、中、晚的体重，是三维数据，因为又加上了一天中的时间段这个维度；你过去30天每天早、中、晚在穿衣和脱光情况下的体重，就是多维数据了，因为在三维数据的基础上又增加了穿衣与否这个维度。多维分析就是通过多个维度的相互组合，来发现数据内深层次的信息。
多维分析的施行方式非常灵活，100个人会有300种用法。我不求涵盖所有的功能和使用场景，尽量以一个模拟的例子来阐述清楚基本的功能点和分析原则。你又成为了川术公司的CEO，这一天你拿到了下面这样一个数据集。
你找来你们的BI，问他取这个数据集的目的是什么，BI回答你，他想从用户使用量的角度，看看用户群体按维度细分后，具体呈现怎样的使用特征。你觉得这是个不错的探索方向，于是你也着手开始行动，利用数据透视表来快速地做一些信息的挖掘。
如下图，你选择“插入”选项卡下的“插入数据透视表”按钮后，在弹窗中不做任何操作，直接点击确定，Excel就会默认新建一个sheet然后展现出数据透视表。在数据透视表中，我认为值得讲的功能至少有如下几点：1.字段列表；2.字段值设置；3.分组和切片器；4.数据透视图。我们基于上图中的数据集，通过提问和回答的方式，来展示数据透视表的基本用法。
如何知道各地区中不同等级用户的使用量？
要回答这个问题，我们首先说明字段列表功能。在字段列表面板中，我们会看到“筛选”、“行”、“列”、“值”四个容器，我们只要将左边的“选择要添加到报表的字段：”中的字段勾选上，该字段就会出现在右边的四个容器中。当然，为了选择的字段进入正确的容器，我建议大家用拖动的方式，毕竟Excel还没有聪明到能够猜准你想选择的容器。“筛选”这个容器是优先级最高的，放入这里的字段，字段的内容就会成为整个报表的筛选条件；字段放入“行”中，字段内容就会成为报表的“行标签”，而放入“列”中的字段的内容就成为“列标签”；放入“值”中的字段内容会作为汇总的依据，如果是数字，就会默认执行求和操作，如果是非数字型，就会默认进行计数，当然还有均值、方差、最大最小值等多种汇总计算方式。
那么如何知道各地区中不同等级用户的使用量呢？如下图，将地区字段拖入“行”，将等级字段拖入“列”，将使用量拖入“值”，这样报表中呈现出的就是一个交叉汇总的结果。北京L1等级的使用量是207，所有L1等级的使用量是1023，所有北京的用户的使用量是1925。
如何实现各地区不同等级中男女用户使用量的对比？
承接上一部分的例子，你只需将性别字段拖入“行”或者“列”中。这样就实现了3个维度的交叉对比，是不是很方便？
我们甚至可以继续添加维度组合，比如再将是否有过邀请行为添加到行中。这里出现了许多有趣的信息，这也是多维分析带来的价值。杭州的用户全都是男性，这是为什么？上海的数据更为可笑，有过邀请行为的全是女性，男性用户都没有邀请过小伙伴，这又是为什么？当然，现实情况不太可能出现如此极端的情况。这主要是因为我们取样太小造成的。
如何知道上海地区在8月1日至8月5日不同来源渠道的不同等级的用户数量？
这个问题复杂起来了，首先是有上海地区和8月1日这两个限制条件，应付限制条件，我们需要使用“筛选”功能。然后是要对来源渠道和用户等级进行交叉。最后是要汇总用户数量。注意，每天的用户有相同的也有不同的，因此需要去除重复用户id。这么复杂的汇总规则，用数据透视表却可以轻松实现。如下图，我们将地区和日期放入筛选项，并在筛选的下拉列表框中选择好上海和8月1日至8月5日，然后左键点击在“值”容器中的用户ID，选择“值字段设置”，在下拉列表中选择“非重复计数”，这样就完成了这个问题的统计。
如何知道在21-25、26-30、31-35及35以上4个年龄层的用户数量和他们的平均使用量？
我们的目的是要得到上图中的表格，那么怎么开始操作呢？
该问题涉及到了数据透视表中的分组功能，即我们需要把用户年龄进行分组。在现实当中，这种需求是经常会遇到的，许多伙伴都在手动分组，耗时耗力还容易出错。我们先把年龄字段放入行中，然后将用户ID和使用量放入“值”中，并设置好使用量的“值汇总方式”为平均值。这样形成了基本的数据透视表。接下来我们点击上方控制栏当中的“组选择”按钮，或者右键点击行标签，选择弹出框中的“组合”按钮，就会进入组设计的界面。为了能将年龄分为21-25、26-30等，我们设置起点为21，终点为35，步长为5，这样就完成了。制作过程如下图中所展示。
如何让报表的观察者方便地设置筛选条件？
承接上面的例子，对年龄分组后，我们如何方便地查看不同性别和不同等级的用户，在年龄分组情况下的人数和使用量对比？第一种方案，我们可以将性别和等级放在“筛选”中。但这样的方式对于观察者来说并不直观，操作比较麻烦。因此我们采用切片器功能，将筛选需求变成一个可以点击选择的面板。这样报表的观察者可以更方便地组织自己所需的筛选条件。过程如下图展示，点击“插入切片器”，然后在弹窗中选择好字段。
如何直观地呈现不同地区的用户平均使用量的对比？
说到“直观”这两个字，大家的第一反应是什么？我觉得，既然你本书已经读到了这里，那么第一反应必须是图表。那么如何将数据透视表中的内容以图表的方式呈现出来呢？答案简单得出奇，只要设置好数据透视表后，点击一个键“数据透视图”，就会弹出与插入数据图表时一样的图表选择框。需要注意的是，数据透视图并不能适用于所有的Excel中的图表形式，诸如散点图、频率分布图、树形图、旭日图、漏斗图等，暂时都不能应用在透视图中。但也不造成多大影响，毕竟折线图和柱形图家族中的图表就足够用了。应用数据透视图还有一个优势，那就是筛选项可以直接在图中设置，图表会随着筛选项的变动而自动变化。所以，应用数据透视图可以做一些半自动化的报表。
至此，我们将快速认知数据的内容分成5个部分，一一讲解完毕了。在未来，拿到一个数据集后，你应该能有条理地开始工作了。
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作者: 胡晨川 ；转自: 川术 微信公众号;
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