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操作步骤如下： 1左右合并求商品组合 1.1 首先将excel表【集团商品销售总表】导入FineBI中（点击文末阅读原文可以下载该表数据），新建分析主题：购物篮分析。
例如，对于销售额这一指标，可从单价和数量两个维度进行分析，同时还可以从不同地区、不同时间段等维度来研究销售额的变化情况。
它能够帮助企业： 1、统一指标定义，避免同名不同径、同径不同名等混乱现象，提高数据质量； 2、实现数据共享和协同，打破部门壁垒，促进跨部门合作； 3、提高决策效率，通过快速查询和分析指标
企业在初步搭建完指标体系后，往往会面临指标管理混乱的现状，例如： 同名不同径，同径不同名；命名难理解，计算不易懂。口径与来源不清晰，同部不同径。
当指标数量过多时可以按照优先级分类，先做一部分再做一部分，不断迭代完善。 2建立指标字典 1、指标混乱的恶果 不少公司面临指标混乱的现状： 同名不同径，同径不同名。 口径不清晰，口径有错误。
3、拆解问题 & 确定计算公式 4、拆解指标 & 拓展维度布局 计算方式确定，就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因，比如销售额 = 单价 * 数量，那么就可从「单 价」
然而现在Excel就能直接生成帕累托分析图。 但帕累托分析的深层意义远不是对两个维度数据生成一张图那么简单。实际情况是，要分析的维度远比想想复杂的多。
不同子公司、不同部门之间的数据格式、口径、指标名称往往不统一，可能形成数据孤岛，不利于发挥数据的最大作用。信息分散难追溯。
其次将销售明细表与商品维度表关联后并根据店铺名称、商品二级类别分组汇总，获得每个店铺已经进货的商品清单，命名为“已进货店铺清单”。
才导致数值相差这么多： 市场部的小A，认定新用户是首次下单并完成支付的用户 会员中心的小B，认定新用户是当日新注册用户 其实这样的事，只要你在数据部门呆过几天，就会习以为常，因为这真的太常见了 指标定义名称一样
如下图所示： 配置数据 在 FineVis 中，通过模型的名称关联 FR 数据集，配置数据标签。本例模板已添加 2 个数据集作为示例。
面临的挑战是如何精确计算各原料成本，特别是当产品种类和销售数据增多时，Excel处理变得困难。
如图，名称和型号相同的只显示一条，然后数量是这个型号的总和，类似于同一种规格物料的汇总，应该怎么弄
相同名称的行如何汇总
填报报表导入Excel数据后，判断A列与B列与C列相加的数据如果相同的话，那就相同的数据背景色为红色
我想根据名称和规格型号进行汇总，棉雨靴46号只显示一条然后数量是总数，该怎么改
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