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大家好，我是古老师，专注于PMC（生产计划与控制）领域的教学。今天我们要介绍的是PMC系列中的第八个表格模型——保留指定条件数据模型。
此模型特别适用于PMC生产计划员在进行各类数据分析时使用，比如销售数据和采购订单的分析。用于分析最近7天、15天的数据，或是最近一周乃至最近N周的数据等不同时间段的信息。
通过对这些按照特定条件筛选出的数据进行对比分析，我们可以发现数据背后的规律，从而为制定或调整PMC生产计划提供有力的数据支持。这种基于数据洞察的方法是做出有效决策的重要工具之一。
核心函数这个表格模型的核心函数就是TAKE，先来看一下些函数的参数：
TAKE：从数组的开头或结尾中提取指定数量的连续行或列。
语法：=TAKE(数组，行数，[列数])
参数1：数组：从哪个数据区域提取
参数2：行数：要获取的行数。如果为负值取自数组的末尾。
参数3：列数：要获取的列数。如果为负值取自数组的末尾。
销售量前N模型在进行销售产品分析时，我们通常只关心销量排名前3或前10的产品数据。此时可以使用 GROUPBY 函数配合 TAKE 函数来保留前N项的数据，这种方法特别适合处理产品种类繁多的数据分析。
假设某工厂2024年第一季度的销售明细数据分别位于A到C列，其中：
A列为日期，
B列为产品型号，
C列为出货数量。
由于该工厂采用小批量多品种的制造模式，产品型号非常多。现工厂领导需要一个动态分析销售前N项的表格模型。
具体步骤如下：
创建下拉列表：在I1单元格创建一个数据有效性序列的下拉列表，并录入想分析的产品款型的数量（如3、5、10等）。设置自定义格式为“#”款”，这样在下拉时会显示为“3款”、“5款”等。
录入标题：在E1和F1单元格分别录入标题“型号”和“数量”。
输入公式：在E2单元格输入以下动态数组公式，以快速得到出货数量前N项的产品型号分析明细：
=TAKE(GROUPBY(B2:B11625, C2:C11625, SUM, , 0, -2), I1)
公式解释
GROUPBY(B2:B11625, C2:C11625, SUM, , 0, -2)：
B2:B11625：表示产品型号的范围。
C2:C11625：表示出货数量的范围。
SUM：指定对出货数量进行汇总。
, , 0, -2：忽略空值并按降序排列结果（-2表示按降序）。
TAKE(..., I1)：
从 GROUPBY 函数的结果中提取前 I1 行的数据，即前N项的产品型号及其对应的出货数量总和。
通过这种方式，可以灵活地根据选择的数量动态分析销售前N项的产品型号及相应的出货数量，从而提高数据分析的效率和准确性。这样不仅便于管理层快速获取关键信息，还能确保数据的实时性和可靠性。
最近N天模型在分析表格数据时，数据是动态更新的，例如每日产值汇总，每天都会有新的数据添加到表格中。当前的需求是动态分析最近N天的销售产值汇总。比如今天是1月26日，我们需要汇总最近3天（即1月26日、25日和24日）的产值。如果到了明天，这个数据就会变成1月27日、26日和25日的产值汇总。
假设A列是日期，B列是对应的销售产值，我们可以创建一个数据有效性序列的下拉列表来选择天数。具体步骤如下：
在E1单元格提前录入好下拉选择的天数选项，如3、5、7。
设置数据验证规则为自定义格式“#”天”，以便用户能从下拉菜单中选择天数。
在合适的位置录入以下公式，以动态计算最近N天的产值总和：
=SUM(TAKE(TOCOL(B2:B300,3),-E1))
函数解释
TOCOL(B2:B300, 3)：将B2到B300范围内的数据转换为单列数组，并忽略空值。
TAKE(..., -E1)：从生成的数组中提取最后E1指定的行数（即最近N天的数据）负数代表从数组的末尾提取3行，也就是3天的数据。
SUM(...)：对提取出的数据进行求和，得出最近N天的产值总和。
通过这种方式，可以灵活地根据选择的天数动态计算最近N天的产值汇总。这样不仅提高了数据分析的效率，还能确保数据的实时性和准确性。
以上就是保留我们要介绍的PMC系列中的第八个表格模型——保留指定条件数据模型。此模型在生产计划中用途广泛。
它不仅可以用于以上所讲的两大经典场景，还可以提取第一条和最后一条记录（分别使用 TAKE(数组, 1) 和 TAKE(数组, -1)），以及截取关键数据（如使用 TAKE(数组, , 3) 查看前几列的数据）。总之，熟练掌握此模型可以显著提升PMC生产计划在数据分析及处理方面的效率。
