表格设计课 第9期.jpg
首先，我对这个栏目做个介绍。
- 什么是「表格设计课」。我们在做Excel时遇到的问题，多半是表格没有设计好，那些各种复杂的公式，都是在弥补表格设计上的错误。「表格设计课」就是教你设计好表格，从源头上避免问题发生。
- 「表格设计课」的思想：
好的表格是设计出来的。 - 每期一个表格问题。原始文稿，来自于「读者投稿」或者「网络」，投稿邮箱是laxiaodeng2017@163.com，如果你也有问题，可以给我投稿。
- 每周三更新
以下是本期内容
1- 问题描述
首先，大家看一下，下面这个表格。这是某工厂内的品质统计报表。里面包含了100多天的数据。每天的堆积图中，可以对比各个生产线的不良状况。
但是看上去，总感觉怪怪的，你能说出有什么问题来吗？
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----思考时间----
----思考时间----
----思考时间----
下面是我看出来的一些问题，你是不是也有这样的疑问？
- 100多个堆积的柱子，每个柱子五颜六色的，看上去感觉有些乱乱的。
- 趋势的对比上，没有使用折线图，来的更加清晰。
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但是老板要求，既要有趋势的对比，也要有每条生产线之间的对比，应该怎么做，才能让图表更加清晰？
接下来，我们要学习的这个解决方案，有一个专业的名字，叫做：【班特图】。
2- 问题分析
分析这个图表的问题，我主要分为两个部分：
- 图表本身的问题分析
- 老板的需求分析
第1点，图表本身的问题分析
表格中100多天的数据，数据太多，无论是堆积图还是折线图，在这么多数据面前，都会显的很无力。
- 堆积图柱子太多，对比不够明显
- 折线图太长，趋势的涨幅的对比，被长长折线给稀释掉了
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所以第一步我要做的，就是【a.减少数据量，降低数据对比的维度】。（这一点，我们在前面的设计课里，已经学习过了）
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在上面的图片中可以看到，数据量减少后，对比的差异，马上就出来了。
第2点，老板的需求分析。
“既要有趋势对比，也要有城市对比”，这是老板从理念的大致诉求，并不代表着，我们一定要把所有的数据，都呈现在图表中。
这是设计表格中，经常会犯的错误，就是把老板的要求，照搬到表格里，自己做的特别累，老板还总是不满意。
我们应该了解需求的根本，对数据进提炼，输出主要指标，而不是一味的执行。
老板的需求，主要分为：1.趋势，2.各生产线的不良对比。只要可以纵观全局，又不失细节，应该就可以了。我们来具体分析一下。
首先）是整体趋势的对比。100天的数据，时间跨度非常的大，而以天为单位的对比，间隔太小了，对比数据变的多、杂。
【b.以月为单位，对数据进行汇总和对比，可以减低数据对比维度，让数据变的清晰】。
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其次）是各生产线不良数据的对比。生产线的对比，是为了发现品质较差的线别，分析具体的问题，及时的拟定改善对策。
所以【c. 当前这个月，各生产线的品质，需要细化对比】，是我们关注的重点，需要细化到周、天。对于之前的数据，时效性比较差，对于改善意义不大，以折线图的形式，保留整体信息即可。
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图中，前几个月的数据，用折线图表示趋势。当月的数据，按周别用柱形图，对比每周的品质状况，更加直观。
3- 解决方案
分析完了图表的问题，我梳理出了下面几个，具体的改善方案：
- 以月为单位汇总数据，降低对比维度。
- 按周别统计数据，描绘细节
- 按天统计各线不良率，立即改善
- 一表三图，保证全局和细节，一目了然
1- 以月为单位汇总数据
1.1） 为了方便汇总数据，首先添加1个辅助行，使用MONTH函数，根据日期计算出月份信息。
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1.2） 然后使用AVERAGEIF函数，根据月份，计算每个月的平均不良率。
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1.3）再根据月份的数据，输出折线图，整体的趋势就比较直观了。
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2- 按周和天对比，描绘细节
出于问题改善，当前月份的数据，是我们分析的重点，数据需要继续展开到周别。
2.1）增加辅助行，使用WEEKNUM函数，根据日期计算出周别的信息。
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2.2）使用AVERAGEIF函数，根据周别，计算每周的平均不良率。
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2.3）根据周别数据，输出柱形图，让对比根据更加的直观。
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3- 按天统计各线不良率，立即改善
针对当周的数据，时效性非常的重要，每天统计各个线别的数据，发现问题可以马上进行改善，所以要包含每条生产线的不良数据。
3.1）针对当周的数据，使用HLOOKUP，统计每天、每条线的数据
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3.2）使用堆积图，呈现各个生产线的不良数据，即有每天的整体品质的对比，也有各个线别的对比。
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4- 一表三图，保证全局和细节
最后就是把前面3个数据源，整合到一起，使用同一个图表，呈现出月、周、天的数据对比。把原来长长的图表，缩减到合适的大小，同时包含整体数据，又不失细节的内容。
在整合的过程中，关键的一步是：3个数据源相互错开，保证数据的对立。即月份数据区域中，对应周和天的数据，保留空白单元格，周别数据区域中，月、天的数据是空单元格，具体如下图所示：
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根据上面数据区域，我们可以创建一个图表，为月、周、天的数据，设置不同的数据类型。这样保证三个图，使用相同的坐标轴，在同一量程下对比，同时又不会产生堆叠。
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4- 改善输出
和改善前大堆的堆积图比起来，改善后的班特图，阅读起来，思路更加的清晰。
改善前
改善前
改善后
改善后
- 首先整体不良率，连续3个月都在上升，降低不良率，是当前的主要任务。
- 再看本月WK19~WK21周，第1周有所下降，之后每周都在上升，对策需要重新检讨
- 当周5/22~5/24，23号不良率最高，这时候可以组织人员，马上对前一天的数据进行分析，找到原因，立即进行改善。
5- 知识点汇总
函数部分
- AVERAGEIFS函数：根据条件计算平均值
- HLOOKUP函数：在行数据区域中，查找对应日期，每条线的不良数据
- MONTH函数，根据日期计算月份
- WEEKNUM函数，根据日期计算周别
图表部分
- 月、周、天，数据区域相互错开，保证数据独立，一个表，输出3个图
- 了解堆积图的创建方法
设计部分
- 老板的要求，通常是理念上的大致诉求，不要一味的照搬，分析需求本质，提炼数据指标，让图表更加清晰
- 降低数据维度，增加数据层次，让图表拥有引导性，引导读者的阅读思路
6- 案例下载
案例下载包含两个部分
1- 问题表格
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2- 答案表格
如果你改不出来，可以通过下面两种方式，获取答案表格。
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