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昨天，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。
今日继续解锁更多“统计”字段的功能
仓位一对多在传统表格中，处理“一对多”的关系通常较为繁琐，需要运用多个函数的组合，比如筛选函数FILTER、去重函数UNIQUE、转置函数TOROW以及文本合并函数ARRAYTOTEXT。
例如，在下图所示的案例中，B到D列分别是“存货编码”、“仓位”和“数量”。现在需要快速地知道每个存货编码对应了多少个仓位，并在同一行的后方显示出这些仓位的信息。为此，可以输入以下公式：
G3 = ARRAYTOTEXT(TOROW(UNIQUE(FILTER(C3:C9, B3:B9 = F3))))
公式解释：
首先，使用FILTER函数筛选出C列中的仓位数据，筛选条件是B列（存货编码列）中的值等于F3单元格中的某个存货编码；接着，通过UNIQUE函数去除筛选结果中的重复项；然后，使用TOROW函数将筛选和去重后的垂直列表转换为水平列表；最后，运用ARRAYTOTEXT函数将这些水平列表的数据合并到一个单元格中。
对于新手而言，这无疑是一个相当复杂且难以理解的操作。
去除重复项对于相同的数据集和相同的需求——即展示一个编码对应多个库位的情况——如果使用多维表格的“统计”字段，则会变得更加简单。如果需要分析的“存货编码”数量较少，可以直接新建一个“文本”字段，录入需要分析的编码，然后利用“统计”字段来进行分析。而如果需要分析的编码数量较多，比如需要分析全部现存量明细表中的所有存货编码时，可以借助函数快速去除重复项。
具体步骤如下：
新建一个多维表格，并通过右键菜单增加2000行（由于一次只能增加1000行，所以需要分两次增加）。
将第一个字段的类型更改为“编号”字段，确定后系统会自动生成从0到2000的数字编号，这个字段将作为辅助字段使用。
新建一个公式字段，输入以下公式：
=IFERROR(INDEX(UNIQUE(仓库现存量![存货编码]),[@编号]+1),"")
公式解释：
使用UNIQUE函数去除“仓库现存量”报表中“存货编码”的重复项。
INDEX函数返回这些不重复编码中的第1、第2、第3……个编码（按照辅助字段“编号”的顺序）。
IFERROR函数用于屏蔽可能出现的错误。
完成上述设置后，调整筛选项以仅显示“不为空”的数据，并将辅助字段“编号”隐藏起来。
效果如下图所示：
统计一对多当有了唯一的存货编码后，若要统计这些编码对应的仓位是否存在一对多的情况，只需按照以下步骤操作：
新建一个“统计”字段，并将其命名为“编码对应仓位名称”。
设置需要统计的字段为“仓库现存量报表”中的“仓库名称”字段。
选择统计方式为“去重”。
设定统计条件为：仓库现存量报表中的“存货编码”字段值等于本表中的“存货编码”字段值。
完成设置后，系统会自动显示出每个存货编码对应的仓位名称，例如编码“10200100900001”对应的仓位为“原材料线边仓,原材料仓,不良品仓”。
如果需要显示仓位的数量，只需将上述统计方式的条件由“去重”更改为“去重计数”。这样就能显示出每个编码对应的仓位数量，例如编码“10200100900001”对应的仓位数为3个。
效果如下图所示：
今日技巧篇通过以上示例，我们可以清晰地看到多维表格中“统计”字段的强大之处。无论是去除重复项还是统计“一对多”的关系，多维表格都能提供一种比传统表格更为高效且直观的方式来处理复杂的数据分析任务。相比传统的函数组合，多维表格的“统计”字段不仅简化了操作流程，还极大地提升了数据处理的速度和准确性。
利用“统计”字段，不仅能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，还能轻松地展示出每个存货编码所对应的多个仓位名称及其数量，从而为供应链管理和决策支持提供了有力的数据依据。
此外，通过灵活使用“统计”字段与“公式”字段的组合，能够实现诸如计算唯一编码占比并以进度条形式展示等功能，使得数据分析结果更加易于理解和传达，有助于企业更好地进行资源分配和优化运营策略。
综上所述，掌握多维表格中“统计”字段的应用技巧，不仅可以帮助我们在日常工作中提高数据分析的效率，还能让我们在面对复杂的供应链管理问题时，拥有更为科学合理的决策依据。随着对这些工具的深入了解与熟练运用，相信我们能够在实际工作中发挥出更大的效能，为企业创造更多的价值。
