一到月底月初，很多人就要为各种报告发愁了。我的朋友小西也不例外。小西在一家企业做生产管理，不时要做一些报告，汇报企业的生产运作情况。
前几天，小西向我诉苦，老板突然要他提供截至上月底的生产数据分析报告，一天内要完成。他忙了一天，都没有办法弄出来，直到下班前几分钟，才不得已向我求助。
为什么一个数据分析报告这么难呢？我们先来看看数据源。
下面是A部门的生产记录。
· 该生产记录按产品大类来划分，每个产品大类的生产信息被记录到不同的工作表上。
· 每个工作表都是较为复杂的二维表，每行可以记录一个员工所完成的多个工序的信息。
· Excel工作簿中共5张工作表，上万行记录，记录了该部门近半年的生产信息。
图1：数据源这种数据记录方法，在很多企业都很常见。但是对一般的人来说，却很难直接对其进行综合的、系统化的数据分析。就算是用数据透视表，也需要数据源是规范的一维表才行。因此，小西每次进行数据分析，都要手动对数据进行各种转换处理，将多个表的数据汇总到一起才能进一步分析，浪费大量时间，而且分析指标不灵活、不全面，准确率也很难保证。更要命的是，下次数据源更新了，又要重新进行所有的操作，或者手动去修改更新，简直苦不堪言。
对于这种多表二维数据源的数据分析，曾经我也是一筹莫展。不过，自从我学习了Power Query和Power Pivot之后，数据建模、分析、报表可视化能力突飞猛进，处理这种问题也变得得心应手了。
于是，我用Power Query对来自多个表的数据源进行了整合、清洗、转换，并用Power
Pivot建立了数据分析模型，系统性地分析了各种生产绩效指标，最后对分析结果进行可视化，还添加了多个高大上的切片器方便筛选，并以仪表盘的形式集中在一个页面显示，以便直观地了解企业的生产运作情况（下图）。
图2：数据分析仪表盘更重要的是，这个数据分析模型是可以随着数据源的变化动态更新的，即以后数据源有修改或更新时，只需要对模型进行一键刷新，一两分钟就能得到最新的数据分析结果，大大提高了数据分析效率，使数据更好地为生产服务。
值得一提的是，通过综合的、系统化的数据分析，我还有了意外发现！原来数据源存在工时重复输入的问题，半年来所涉及的重复工时达两万多个小时。数据分析模型可以非常方便地将所涉及的工时找出，以便修正，大大地提高了数据分析的准确性。
哈哈，有了这些，你还担心没有数据来写报告吗？以上的一切只需要Excel就能实现！
现在是数字经济时代，数字已经变成一种重要的生产要素。面对大数据，我们要采用更加智能的数据处理办法，才能适应时代发展的需要。