全文约1900 字；

阅读时间：约6分钟；

听完时间：约12分钟；

昨天，我们深入探讨了多维表格中“统计”字段的多样用途，特别是在处理多条件引用和极值数据时的优势。相较于传统表格软件中复杂的函数操作，多维表格提供了一种更为直观和简便的方法，让用户能够轻松完成数据的查找与引用。

通过具体的示例，我们看到如何在多维表格中设置“统计”字段来实现多条件的查找引用，这不仅简化了操作流程，也降低了学习曲线。此外，在统计极值数据方面，多维表格同样表现出色，无论是查找最大值还是最小值，都可以通过简单的设置来完成，无需编写复杂的函数公式。

今日继续解锁更多“统计”字段的功能

在多维表格的“统计”字段中，有一个功能称为“去重计数”。顾名思义，这个功能是去除统计样本中的重复项并进行计数。在传统表格中，这相当于先使用 UNIQUE 函数来移除统计样本中的重复项，然后再用 COUNT 函数来进行计数。

例如，PMC 需要分析近期的采购订单，具体分析的内容包括每家供应商分别收到了多少条采购记录，以及这些采购记录中涉及了多少个不同的存货代码。这个数据分析的维度在于订单数量与存货编码之间的关系。通常情况下，如果采购记录数量多而存货编码数量少，则供应商的交付过程相对较为简单；相反，如果采购记录多而存货编码也多，则交付的复杂度会相应增加。

“统计”字段功能配合公式字段进行组合，可以实现数据实时联动。如表1的数据表为“购订单明细表”，里面记录了存货编码、采购订单号、供应商代码、采购数量等信息。需要在表2，统计供应商下达订单记录与存货编码数量的相关信息。

新建数据表2，并向下增加1000行记录，同时新建一列辅助“编号”字段，此时可以发现，已经自动从数字1开始编号到1000了（第1行到1000行）。

公式解释：

该公式首先对“去重统计-源数据”表中的“供应商编码”字段进行去重处理，然后使用 INDEX 函数根据当前行的“编号”返回相应的唯一供应商编码。最后，通过 IFERROR 函数来处理可能出现的错误，并将其替换为空值。

接着，通过“字段管理”将辅助字段“编号”设置为隐藏状态。这样，在筛选“供应商编码”字段时不为空的结果时，不会看到“编号”字段。效果如下图所示：

在获得采购订单中的唯一供应商编码之后，下一步就是要统计每个供应商的采购记录数量。为此，新建一个名为“下单记录条数”的“统计”字段，并按照以下步骤设置统计条件：

需要统计的字段：“去重统计-源数据”（即采购订单）中的“订单号”字段；

统计方式：计数；

统计条件：统计表中的“供应商编码”字段需等于本表中的“供应商编码”。

完成统计后，点击工具栏上的排序按钮，并设置为自动排序。具体排序条件为依据“下单记录条数”这一统计字段进行降序排列。这样，下单记录数量最多的供应商就会被排在最前面。效果如下图所示：

在获得了下达采购订单的记录数后，接下来需要分析每个供应商涉及的存货编码数量，以此作为评估供应商交付难易程度的一个条件。为此，在同一表中新建一个“统计”字段，并按以下条件进行设置：

需要统计的字段：“去重统计-源数据”（即采购订单）中的“存货编码”字段；

统计方式：去重计数；

统计条件：统计表中的“供应商编码”字段需等于本表中的“供应商编码”。

此外，再新建一个“公式”字段，并命名为“唯一编码占比”，录入以下公式：

=[下单编码数量]/[下单记录条数]

通过上述公式计算出占比后，还需将此字段的格式设置为“百分比”格式，并设定精度以包含小数点。同时，将显示样式设为“进度条”。这样可以通过进度条直观地判断唯一编码的占比情况；一般来说，占比越高，表明供应商交付的复杂度相对较高。

效果如下图所示：

通过今天的探讨，我们进一步了解了多维表格中“统计”字段的强大功能及其应用场景。特别是“去重计数”功能，它能有效地帮助我们识别并计数唯一的项目，这对于分析供应商的交付复杂度特别有用。我们还学习了如何结合“统计”字段和“公式”字段，通过简单的设置就能实现复杂的数据分析任务，比如计算唯一编码的占比，并以进度条的形式展示，使数据分析更加直观。

利用“去重计数”功能，我们可以快速统计不同供应商的采购记录数和涉及的不同存货编码数量，从而更好地评估供应商的表现和交付难度。这种高效的分析方法不仅提高了工作效率，还使得供应链管理中的决策制定更加科学合理。

总而言之，多维表格提供的不仅仅是数据处理的便利性，更是为用户提供了更加灵活和强大的数据分析工具，使得即使是复杂的业务场景也能得到有效的管理和优化。通过掌握这些技巧，用户可以在日常工作中更加得心应手，提高数据分析的质量与效率。