古老师负责的一个工厂项目中，他们厂的PMC（生产计划与控制部门）需要汇总处理来自十多个不同经销商提供的零件产销存报表。依据报表中记载的各项零件的入库数量、出库数量以及现有库存量数据，PMC将据此精确制定工厂的零件生产计划，包括决定具体生产哪些型号的零件、确定每个型号的生产数量以及安排合理的出货日期。

在着手制定生产计划之前，必须先整合这十个经销商分别发送的产销存报表，由于各经销商报送的数据表格式各异，进行精确的数据匹配颇具挑战性。这一现状直接导致工厂的PMC部门在数据采集阶段耗费了大量时间。

这也是导致许多工厂效率相对较低的一个重要原因，即数据管理的规范性不足。具体表现为表格设计较为粗放，比如使用多种颜色标识，甚至将各类数据分散存储在同一张表格的不同工作表中，加之某些数据采用多处单元格合并的方式，这些都不利于数据的有效组织和快速处理。

数据维度问题

下图所示的数据布局采用了二维显示方式，其中垂直轴包含了零件号、零件名称以及客户等类别信息，而水平轴则以日期为主维度，且在日期下进一步细分了收入、发出、报废及结存四个子类目。这种设计的优势在于，每天的零件收入和发出数据能直观展现，并且在同一视图内迅速查阅到各零件的结存状况。

然而，这种设计也存在显著的缺点：由于数据在水平方向上分布过长，导致整体视野受限，且水平方向不具备筛选功能，用户只能通过鼠标逐个点击相应日期才能查看到对应数据。此外，这种布局也不便于进行数据分析操作。

数据存放问题

下图所示的数据显示，不同月份的产销存数据被分布在不同的表格页面中，而同一页面内不同日期的数据也被分开放置在各自独立的表格页面。这种数据分散布局使得在需要汇总所有数据时面临显著挑战。由于各个页面内的垂直行数因实际数据量的差异而不统一，同时水平方向上的列数也可能随数据变化而不稳定，尽管所有页面记录的核心内容都是同一种类别的数据——即零件的产销存数据。

数据本身问题

数据本身存在多项不规范之处。例如，在要求按照标准日期格式（YYYY-MM-DD）填写的单元格中，实际输入的数据格式五花八门，如“2023.1.15”、“1日”、“2日”等非标准形式，这些不一致的日期数据均以文本形式呈现而非日期类型。

另一方面，在零件信息录入的过程中，人为因素导致了许多字符格式不统一的问题，例如，在某些单元格中使用的括号可能是全角的“（”，而在其他单元格中却是半角的“（”。此外，还存在着无效空单元格和过多的换行符等不规范现象。这些问题严重影响了数据的一致性和准确性。

对数据的建议

表格中的数据由于有管理的需求，可能会设计成各种各样，但是不管怎么样设计，都需要考虑后续对数据的汇总，分析问题。所以古老师建议设计前尽量按以下标准去设计。

表格设计中应尽量避免使用合并单元格；若确实有必要使用，务必确保其高度标准化。在设计数据结构时，若数据允许以一维形式表达，则优先采用一维数据设计；若需以二维形式展示数据，那么两个维度的格式设定也应当保持高度一致性。这样一来，统一的格式便于利用表格工具灵活转换数据结构，如将二维数据转化为一维，或将一维数据扩展为二维等操作。对于每天的基础数据录入，尽量不要分散在不同的表格页中；若确实需要分开存放，务必要保证每一页的列宽和格式固定。这样，在后期整合数据时，可以更便捷地进行数据合并，并进一步进行深入分析。在数据录入阶段，务必对表格中的日期字段给予特别关注，确保使用标准的日期格式进行输入，即采用数字形式表示日期。如果采用文本格式录入日期信息，在后期需要按日期维度进行数据分析时，由于日期被识别为文本而非日期类型，将会导致无法进行有效的日期分析。针对符号录入中的人为错误问题，应加强对员工的相关培训，以减少因特殊符号误录而导致的数据分析差异。培训重点应包括全角、半角、大小写字母以及空格等符号的正确使用知识，确保员工了解这些符号在数据分析中可能产生的影响及其重要性。

接下来会分享如何将不标准的表格转换成标准格式，请继续关注古哥计划；

图文看不明白，周一到周五晚上：20：00-20：30

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