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大家好，我是古老师。今天我要分享的是PMC工具箱中关于数字的分析统计方法。在PMC生产计划的工作场景中，需要处理大量数字数据，如分析销售订单、生产订单、采购订单等。这些数据中的数字如何进行有效分析呢？如果没有特定的思路，可以采用六大分析法，即对所需分析的数据进行“求和、统计、最小值、中值、最大值、平均值”等分析。
通过这些数据分析方法，我们可以获得以下洞察：
总体趋势：求和和平均值帮助了解业务规模和平均水平，判断公司经营状况。
波动范围：最小值和最大值显示数据波动范围，识别异常值和极端情况。
集中趋势：中值反映数据的中心位置，尤其在存在极端值时，比平均值更可靠。
数据分布：统计数量展示数据分布，如某段时间内的订单数量，有助于制定生产和采购计划。
异常检测：结合以上方法，更容易发现异常点，及时调整措施。
这些方法不仅帮助我们更好地理解数据，还能为决策提供有力支持。
案例说明为了让大家更好地理解六大分析法，这里以某工厂2023年1月到2024年5月的所有订单为例进行分析。该数据是从ERP系统中导出的，格式为标准的一维表格，其中A列为型号，B列为对应的数量，C列为订货日期，D列为交货日期。
聚合分析如果使用传统的函数方法，将会比较复杂，因为数据量较大，接近五万行。进行五大分析时需要用到的函数也较多，如条件求和的 SUMIFS 函数、条件计数的 COUNTIFS 函数、条件最大值的 MAXIFS 函数和条件最小值的 MINIFS 函数等。这些函数的运算效率不高，特别是在数据量超过一万行时，用户可以明显感觉到处理速度变慢。
此时，可以使用Excel和WPS最新推出的聚合函数 GROUPBY 进行一次性聚合分析。在合适的位置录入动态数组聚合函数：
=DROP(GROUPBY(A1:A50000,B1:B50000,HSTACK(SUM,COUNTA,MAX,MIN,AVERAGE,MEDIAN),,0,-2),-1)
函数解释：
参数1：行标签，即垂直方向的A列型号，自动去重。
参数2：值标签，即需要分析的数据，B列对应的下单数量。
参数3：函数，此处分别用求和函数 SUM、统计函数 COUNTA、最大值函数 MAX、最小值函数 MIN、平均值函数 AVERAGE、中值函数 MEDIAN 配合 HSTACK 水平拼接函数进行一键聚合分析，涵盖五大分析维度的数据。
参数4：标头，为空，默认不显示标题。
参数5：总计，设置为0，表示不显示列的总计。
参数6：排序顺序，设置为-2，负数表示降序，2表示按第二列（相对A:B列）排序。
DROP(..., -1)：因为 GROUPBY 函数的参数预留了空行范围，去重A列型号时，空值会返回0，导致多产生一行。使用 -1 代表删除最后一行。
通过这些参数设置，可以高效地进行大数据量的聚合分析，简化复杂的计算过程。
按月聚合除了按型号分析聚合，我们也可以按月进行聚合分析，分析每个月的五大分析指标：
录入以下函数：
=LET(C,C1:C50000,DROP(GROUPBY(DATE(YEAR(C),MONTH(C),1),B1:B50000,HSTACK(SUM,COUNTA,MAX,MIN,AVERAGE,MEDIAN),0,0,,C<>""),-1))
详细解释
LET 函数：
LET 函数允许你定义变量并在函数内部使用这些变量，从而简化复杂的公式。
C, C1:C50000：定义变量 C 为 C1:C50000 范围内的值，即订货日期。
GROUPBY 函数：
GROUPBY 函数用于按指定的键对数据进行分组，并对每个分组应用一系列聚合函数。
DATE(YEAR(C), MONTH(C), 1)：将 C 列中的订货日期转换为每个月的第一天，以便按月分组。
B1:B50000：需要分析的数据，即下单数量。
HSTACK(SUM, COUNTA, MAX, MIN, AVERAGE, MEDIAN)：定义要应用的聚合函数，包括求和、计数、最大值、最小值、平均值和中值。
0：标头，设置为0，表示不显示标题。
0：总计，设置为0，表示不显示列的总计。
C <> ""：筛选条件，表示只考虑非空的订货日期。
DROP 函数：
DROP 函数用于删除结果中的指定行或列。
DROP(..., -1)：删除结果的最后一行，因为 GROUPBY 函数可能在结果中多生成一行空值。
最后总结通过对古老师PMC工具箱中数字分析统计方法的讲解，我们掌握了利用六大分析法（求和、统计、最小值、中值、最大值、平均值）来挖掘数据背后的价值。这些方法不仅帮助我们识别总体趋势、波动范围、集中趋势和数据分布，还能有效进行异常检测，为决策提供支持。在实际操作中，利用Excel和WPS的聚合函数GROUPBY，我们可以高效地处理大量数据，简化计算过程，提高工作效率。
通过案例分析和按月聚合的方法，我们进一步了解了如何将这些理论应用于实际工作中。掌握这些数据分析技巧，对于PMC生产计划的管理具有重要意义。希望大家能够将这些方法灵活运用到自己的工作中，不断提升数据分析能力，为企业的发展贡献力量。让我们一起，用数据说话，助力企业实现精准决策和持续成长。谢谢大家！
