多表格关联透视三种方法对比分析

数据源：订单表、产品表和客户表。

目的：通过关联三张表，实现以下分析：

计算总销售额（数量× 单价）

按地区统计销售额、销量

进行多表格关联透视三种方法对比分析

方案一：WPS 传统方法

步骤1：关联数据

在"订单表"中利用查找录入功能补充产品名称和单价信息

同理，补充客户地区信息

步骤2：计算销售额

步骤3：利用 WPS AI AI 表格助手生成数据透视表进行数据分析

整理后

经过深入的分析和研究，结果并没有达到预期的效果，这让人感到有些失望。

局限性

需手动维护关联列，源表数据更新时需重新操作。

无法直接动态关联多表。

方案二：WPS多维表格方法

步骤1：创建关联

在WPS Office中新建一张空白多维表格，导入三张表格

更改多维表格名称：多表格数据关联透视

复制订单表并更改名称：多表格数据关联透视

删除日期字段和新建一张空白多维表格自带的数据表

设置表间关联

关联产品表

关联客户表（只关联客户地区，就没用单向关联和双向关联，直接使用查找引用。

步骤2：添加计算字段

销售额=数量*单价

步骤3：生成统计视图

按客户地区和客户ID生成数量和销售额合计统计表

创建看仪表盘，按地区或产品名称分组，汇总销售额或数量

优势与不足

关联数据自动更新，无需手动刷新。

操作逻辑较复杂，需适应多维表格界面。

方法三：Power BI方法

步骤1：在Power BI从 Excel 导入数据，导入三张表格，加载数据，进入Power Query清洗整理。

提升标题

检测数据类型

更改数据类型

补充产品表中的产品名称和单价信息

扩展列选取产品名称和单价

用数量列乘单价列，添加销售额自定义列

步骤2：关闭并应用Power Query，返回到Power BI页面

用 Power BI建立关联关系模型（自动关联）

步骤3：用DAX新建计算总销售额和总数量两个度量值，可视化配图组合后最终呈现。

优势与局限性

优势：支持动态关系、DAX高级计算及大规模数据集。

局限性：掌握与运用Power BI技术存在较高的学习难度与应用成本。

最终对比分析结果

建议：在数据量较小且关联关系简单的情况下，优先考虑采用方案1；若需求中包含自动化处理，则应尝试方案2；对于长期使用或数据结构较为复杂的场景，建议直接学习并应用Power BI。

希望WPS软件能快速集成POWER BI，以实现数据分析和可视化领域的飞跃。集成将增强WPS处理复杂数据集的能力，提供更深入直观的数据洞察。利用POWER BI，WPS能提供更丰富动态的数据报告，在办公软件市场中脱颖而出。集成还能帮助用户高效整合分析数据，简化工作流程，提升效率。我们相信WPS与POWER BI的结合将为用户带来巨大价值，巩固WPS的行业领导地位。