对数据列表进行分类汇总分析.pdfVIP

第 2 章 对数据列表进行分类汇总分析 的基本概念与方法 与第1 章中介绍的排序、筛选与分类小计等数据列表初级处理相比较，分类汇 总分析是对于数据列表的一种高级处理。如果说掌握数据列表的初级处理方法有助 于企业内基层业务人员提高事务处理的效率的话，那么掌握分类汇总分析这种处理 方法将会为企业内中层以上管理人员做好管理决策提供有用的参考信息( 当然掌握 数据列表的初级处理技术对于中层管理人员也是有用的) 。 由于企业业务活动的日积月累，一些重要的数据列表会包含数量巨大的明细数 据，这些数据在有关业务的发生过程中曾经发挥过不可或缺的重要作用，但在失去 时效之后似乎就没有直接的应用价值了。然而，正如我们在“前言”中指出的，这 些数据列表中实际上蕴藏着许多对于管理人员制订各种决策具有重要参考作用的宝 贵信息，我们需要采用有效的方法从数据列表中提炼出这些重要信息。这些重要信 息不是数据列表中包含的明细数据本身，而是各种数量较少的汇总数据。换言之， 为了获取这些有用信息，必须对数据列表做适当的“由细到粗”和“由多到少”的 汇总处理。 例如，从记录企业在过去某段时间内发生的销售状况的数据列表中，可以提炼 出关于销售额在不同类别产品或不同销售地之间的分布，或者销售额随年月变化的 趋势的汇总数据；从记录企业在过去某段时间内发生的原材料质量指标的数据列表 中，可以提炼出有关原材料平均合格率在其不同供应厂家之间的分布，或者这些合格 率随年月变化的趋势的汇总数据；从记录企业人事资料的数据列表中可以提炼出不同 面向决策的 Excel 高级数据处理 部门中职工的年龄结构、学历结构以及职称结构等等。很显然，这些表示某个关键 变量分布结构或发展趋势的汇总数据对于企业制定有关决策具有重要的参考价值。 本书所要介绍的多维分类汇总分析就是从数据列表保存的成千上万的记录中提 炼出这些宝贵信息的有效手段。本章只介绍对数据列表进行分类汇总分析的基本概 念与方法，第4 章将进一步阐述分类汇总分析在概念与方法上的拓展。 还要指出一个重要事实，那就是：在适当的查询技术的帮助下，我们可以将数 据库中某一个或几个表中的有关数据导入到 Excel 中以生成一个数据列表，因此， 掌握了从数据列表中提炼出有用信息的方法之后，也就可以使用这些方法从数据库 中提炼出有用信息。第5 章将说明对数据库中的数据进行查询并在此基础上对其中 的数据做多维分类汇总分析的方法。 2.1 被汇总字段、汇总参考字段以及分类汇总表 我们将数据列表中那些作为汇总对象的字段称为被汇总字段。原则上说，一个 数据列表中的每个字段都可以在特定的问题中被当作被汇总字段，但其中那些描述 业务量的数值型字段(例如，产品产量、销售收益、原材料质量指标或产品合格率等) 常常是管理人员关注的中心，因而也就经常成为被汇总字段的首选字段。 在一个数据列表中求出所有记录的被汇总字段的一个单一的汇总值(例如，单一 总计值、单一总平均值或单一总数等)没有任何意义。人们只有在比较中才能认识事 物的性质，因此，只有参考着数据列表中的另一个特定字段的各个不同字段值对被 汇总字段求出相应的汇总值(也就是对于那个特定参考字段的每个字段值，将那个字 段等于该字段值的全部记录挑选出来，并求出它们的被汇总字段之值的总和或平均 值或个数) ，从而构成一个多行两列的对照表：表中左列列出该特定参考字段的不同 字段值，右列则列出对应的被汇总字段汇总值(总计值、平均值或发生次数等) ，这 个对照表便会给出被汇总字段随该参考字段的不同值变化的结构性或趋势性的特 征，因而成为具有决策参考价值的信息。 从数据列表中获取被汇总字段汇总值随另一特定参考字段的不同字段值变化的 对照表的处理过程称为分类汇总分析。在对被汇总字段进行分类汇总分析时，以其 各个字段值作为参考或分类依据的那个字段称为汇总参考字段。被汇总字段与汇总 1 参考字段是在对数据列表进行分类汇总分析时所涉及的两个基本概念 。 总之，在对一个数据列表进行分类汇总分析时，必须根据需要将其中的一个字 段选为被汇总字段，并将另一个(或几个)字段选为汇总参考字段。原则上说，数据 1 在第 1.2.2 小节说明“分类小