【New】DAY4_数据编辑专题

欢迎大家来到《FineBI6.1基础培训》DAY4的打卡学习任务！！！

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一、学习任务
【数据编辑】专题课程链接：点击课程链接学习 并 获取本课程学习资源（包括课程源数据和ppt）：

注：结合PPT课件一起学习效果更佳哦~配套PPT在【学习资料】里，看完课程内容完成习题任务并提交才算今天任务完成哦

二、习题任务
一、选择题部分（5+5+5+5+10+10+10，满分50分）
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1.数据编辑中如何过滤行数据？（多选）

A.添加过滤步骤

B.点击字段表头过滤

C.分组汇总

D.字段设置
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2.A、B两张表字段结构都一致，A表是1月1日的订单明细表，B表是1月2日的订单明细表，需要将两张表数据合并成一张表时，需要使用编辑数据的哪个功能实现
A.左右合并
B.新增列
C.分组汇总
D.上下合并
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3.点击数据预览表头，生成数据校验结果。有哪个是BI做不到的？
A.点击文本/日期字段显示去重记录数
B.显示数据条数
C.数值显示求和，平均
D.上述选项中没有BI做不到的
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4.为订单表根据去重字段「订单日期、客户名称、销售额」删除重复行，那么下图「陶丽雪」的数据会得到什么结果呢？

A.只保留A1000005
B.只保留A1000006
C.保留A1000005、A1000006
D.都不保留
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5.关于其他表新增列功能的有关描述错误的是？

A.可以在当前表添加主题下的其他表字段，根据两张表的合并依据字段添加。
B.可同时添加多个字段
C.添加的字段根据合并依据字段分组，可以设置汇总方式。例如，最大、最小、平均、求和等
D.可以对添加的字段添加汇总条件，过滤出满足条件的数据。可以使用【当前表】的字段进行过滤
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6.在数据表上传时会自动将字段分为「文本、日期、指标」三种类型，有时候会需要自己手动调整字段类型，满足后续的分析需求。那么如何调整字段类型？
A.点击字段表头
B.添加字段设置步骤
C.在上传数据时点击字段表头
D.以上都可以
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7. 下方关于数据编辑的错误选项是？
A.将一个字段拆分为多行、多列，如下图所示 ，在编辑数据使用「拆分行列」

B.对表进行一维表和二维表的转化，可以在编辑数据使用「行转列、列转行」实现

C.除了字段设置里点击字段可重命名，在分组汇总、其他表添加列里添加的字段点击也可重命名，且将鼠标悬浮在重命名的字段可查看字段来源。

D.编辑数据进行分组汇总时，希望对汇总的数据进行过滤，只能新增过滤步骤

A
B
C
D
二、操作题部分（共30分）
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1.基础题目：计算已交货的合同中各合同类型的合同总金额分别是多少？
最终效果如下图所示：

提示：
1）新建分析主题并添加示例数据，进入数据编辑页面。（点击此处下载示例数据。）
2）添加【过滤】，过滤出已经交货的合同信息。
3）添加【分组汇总】，展示不同【合同类型】的【总金额】汇总值。
4）添加【排序】，将表内数据按【总金额】降序显示。
5）将完成后的数据编辑界面截图上传。
另存为在线DEMO可查看并编辑步骤：DEMO
选择
拖拽或单击后粘贴图片，单张20MB以内

在线DEMO
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44.24 KB
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基础题目1提交后点击
已提交
未提交
2.拓展练习（选做，不计分）
拓展练习对于基础用户有一定难度，提供给有兴趣的小伙伴思考，不计入打卡营分数统计~

2.1 希望能在编辑数据中分析出新老门店的销售额对比。
新老门店的定义：存在每个省份的门店平均营业天数，大于这个值的是老店，否则为新店。

数据表点击下载：门店信息维度表 商品销售明细表

提示：
1）【其他表新增列】在门店信息维度表添加销售额、销售日期（去重计数）
2）【新增汇总列】每个省份的平均营业天数
3）【条件标签列】 营业天数>每个省份的平均营业天数 为老店，其他为新店（英文输入”>“）
4）【分组汇总】求出新老店的销售额
5）将完成后的数据编辑界面截图上传。
另存为在线DEMO可查看并编辑步骤：DEMO

选择
拖拽或单击后粘贴图片，单张20MB以内
三、数据基础知识补充2（5+5+5+5，满分20分）
学习聚合、粒度、一维表和二维表的内容并回答以下问题

1.关于FineBI聚合的理解错误的是：
A.可以通过在组件中使用分组表来实现直接聚合
B.聚合函数可以在FineBI的数据编辑中使用
C.SUM_AGG(A/B)不等于SUM_AGG(A)/SUM_AGG(B)
D.聚合函数外不可以直接嵌套聚合函数
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2.下列有关数据粒度的说法错误的是：
A.数据粒度越细意味着数据越明细
B.只能通过增加列数来实现数据细粒度
C.FineBI的分组汇总功能可以改变数据粒度
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3.下列关于一维表和二维表的说法错误的是：
A.一维表的字段名与其下的数据类型是完全匹配的
B.FineBI可以通过行列转换实现一维表和二维表的转换
C.一般来说二维表更适合用来做图表
D.二维表更适合作为结果进行展示
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4.以下数据不适合用来分析的是：
A.数据来源可靠，基于事实
B.数据粒度合适，满足业务需要
C.数据表的每一个值都不能拆分
D.数据表的行和列有聚合关系
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5、关于《聚合、粒度，一维二维表》的学习你有哪些收获，有哪些是学习之后才明白的？以及还有哪些数据基础知识不明白希望补充的
参考聚合、粒度、一维表和二维表

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三、思考与反馈
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