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数据分析时代，折线图是我们的得力助手，而累计值的计算更是我们洞察数据趋势的关键。今天，我们就聚焦在FineBI折线图的累计值问题上一探究竟。折线图，作为数据可视化的经典手段，其普及程度不言而喻；累计值的概念，大家也早已烂熟于心。然而，你是否曾在处理折线图的累计值时，遭遇过令人困惑的错误呢？本期内容，我们将揭秘折线图累计值处理中一个极易出现的错误场景，助你规避陷阱，精准把握数据脉动。
让我们先准备好一些用于复现场景的基础数据：
| 区域 |
订单年份 |
销售收入(万) |
| 东区 |
2019 |
26.62 |
| 2020 |
1,792.07 |
| 2021 |
3,586.91 |
| 2022 |
6,989.24 |
| 2023 |
556.16 |
| 北区 |
2019 |
28.34 |
| 2020 |
820.92 |
| 2021 |
2,138.61 |
| 2022 |
4,150.46 |
| 2023 |
316.76 |
| 南区 |
2019 |
61.83 |
| 2020 |
1,046.24 |
| 2021 |
3,337.23 |
| 2022 |
6,591.96 |
| 2023 |
512.86 |
| 西区 |
2019 |
31.26 |
| 2020 |
481.94 |
| 2021 |
1,024.87 |
| 2022 |
1,962.01 |
| 2023 |
161.14 |
借助FineBI的图表工具，我们旨在呈现一幅详尽的折线图，通过区域分组的方式，直观地揭示各区域销售收入的动态变化。在这幅图表中，横轴将逐年展开，清晰展示各年份的时间序列；而纵轴则专门设计为展示销售收入的逐年累积情况，让您能够轻松捕捉每个区域在不同时间节点的累计销售成果，洞悉市场走势，优化决策策略。
在接下来的内容中，我们将深入探索实际操作流程，并探讨其中可能遇到的问题。首先，让我们采用标准的操作步骤，以区域为单位，逐年累加销售收入，进行一次详细的数据分析。
实战演练开始：数据导入FineBI
首先，我们要进行的数据上传至FineBI的操作相对简单，因此这里不做过多赘述。上传完成后的界面如下所示，直观且易于理解：
分区核算：按区域逐年累计销售收入
接下来，让我们一起跟随下方的示意图，轻松完成几个步骤，首先制作一个表格，精确地计算出不同区域销售收入的按年累计数值。这个表格的构建，将为我们的折线图数据验证打下坚实的基础，确保图表的准确性与可靠性。
跟着我的步伐来到折线图制作部分，在这一环节，您将体验到制作折线图的简便之处。您可以轻松创建一个新的折线图表，或者选择复制上方表格组件，并将图表类型调整为折线图。在此，我采用了复制组件的策略，演变出了如下这幅清晰的折线图表供您参考：
在这一环节，我们将对销售收入这一核心数据进行一次视觉转换。具体操作为：将销售收入字段从折线图的主体中移除，保留其在各个分组中的累积数值，并在折线图的图形属性中添加一个“销售收入的组内累计值”标签。在此调整后，您会注意到，折线图所反映的销售收入累计值与表格中的累计数据惊人地一致，二者似乎并无差异。然而，关于折线图累计值可能存在的问题，我们还需耐心分析。别急，后续内容将为您一一揭晓。
 
折线图的难题：累计值一不小心就会计算错误
在探讨数据可视化技巧时，我们常会遇到一些棘手的问题。比如，当我们巧妙地将区域信息融入颜色栏，以色彩划分不同区域，而非在横轴上直观展示这些区域维度时，一个隐蔽的难题便随之而来：销售收入的累计值往往会计算失误。无论是采用组内累计的方式，还是常规的累计计算法，得出的结果都未必准确，令人颇感困惑。
 
在面对上述问题时，无论是采用常规指标快速计算方法，还是利用快速计算函数acc_sum，结果都出现了偏差，导致计算结果不准确。分析原因是：在折线图中，颜色栏是区别于表格的独特设计。它不仅美化了图表，更赋予了我们一种直观区分数据维度的方法。借助颜色栏，我们能够在不增加横轴负担的情况下，轻松识别各维度的数据。这一巧妙的处理，恰恰凸显了折线图与表格组件在横轴维度处理上的本质区别，进而也导致了两者在计算结果上的常常会出现微妙差异。
大师支招：DEF分析函数的巧妙运用可轻松破解难题
那么，如何巧妙地解决这一棘手问题呢？随着FineBI升级至6.0版本，一款名为DEF的分析函数应运而生，它为我们提供了一种轻松化解这一难题的方案。
运用DEF分析函数对累计销售收入进行精准分析，不仅操作简便，而且效果显著。以下是具体的计算公式演示：
DEF(SUM_AGG(${图表累计_销售收入(万)}),[${图表累计_区域},${图表累计_订单时间}],[${图表累计_区域}=EARLIER(${图表累计_区域}),${图表累计_订单时间}<=EARLIER(${图表累计_订单时间})])
将计算好的字段放在折线图中，我们观察一下效果,发现此时销售收入累计值已经按区域为分组，并且按订单时间的年份正确累计了。
总结：
在变幻莫测的数据分析舞台上，灵活运用多元化的数据处理策略，是每位数据分析师的核心素养。能否在错综复杂的场景中游刃有余，彰显的正是各位在日常点滴中积累的工具运用、技巧掌握与分析思维的深度与广度。
一句话： | 
