Excel是许多职场人士常用的烦恼之源，学习相关技巧需耗费大量时间。简道云作为一款办公神器，能很好地替代Excel。它是一个在线表单和数据管理工具，支持PC端和手机微信浏览器操作。除此之外，简道云还能辅助企业进行流程审批、财务报销、人事管理等业务管理，满足不同需求。
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什么是数据工厂在什么场景下使用数据工厂数据工厂的设置实操教学案例分享全文硬核内容较多，先上目录：
什么是数据工厂在什么场景下使用数据工厂数据工厂的设置实操教学案例分享如果在这篇文章之前，你并不知道【数据工厂】，可以通过这段入门教学视频来学习数据工厂的操作与实战。
该视频时长30分钟，包括4分钟的功能简介、13分钟的核心功能点详解和13分钟的实战手把手教学：
接下来进入正文：
数据工厂是简道云中加工和处理数据的工具，得到的数据可以用于仪表盘（介绍查看链接：仪表盘设计 - 帮助文档）进行数据分析。
如果您之前了解过数据仓库技术，就可以把数据工厂理解为ETL工具。
ETL ，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。数据工厂常常用于 整合数据 ，可以将企业中 分散 的数据 整合 到一起，再进行 汇总计算 。
例如：
在计算生产工人的工资时，既需要生产日报中记录的工人产量来计算产量工资，也需要考勤记录中的考勤信息来判断是否可以获得考勤奖励。这种情况下，就可以用数据工厂整合生产信息和考勤信息，并进行统计和计算，最终得出生产工人的实际工资。
实际的工厂里，一条条忙碌的生产线，在不断地加工着产品；
在数据工厂里，您也可以创建多个数据流，实现不同的数据加工和处理流程。
故，数据工厂是可以加工处理数据的场所，而其中的数据流则承担着具体的数据加工和处理工作。
数据流可以选择多个表单作为数据源，然后自由组合数据处理节点（目前有5大数据处理节点：横向连接、追加合并、分组汇总、数据筛选、字段设置），实现复杂的多表数据的处理，得到输出表。
假如你有这样两张数据表：
① 学生班级表：记录了学生姓名、班级
② 学生成绩表：记录了学生姓名、成绩
如果你想在一张表中就看到学生的姓名、班级和成绩。
你就可以使用横向连接节点，把两张表中的学生姓名设置为连接字段，从而实现将 两张表的数据左右拼接
详细使用技巧：横向连接 -帮助文档【追加合并】追加合并也是用来拼接不同数据表中的数据的，但是不同于<a href="https://hc.jiandaoyun.com/doc/11681">「横向连接」的左右拼接，追加合并是将多张表的数据进行 上下拼接 ，常用于合并同类型表单的数据。
假设有如下两张数据表：
一班学生信息表：记录班级、学生姓名、性别、家长姓名、家庭地址等信息二班学生信息表：记录班级、学生姓名、性别、家庭联系人、家庭地址等信息现在我们要用追加合并，将两张表的数据合并到一张表中。具体操作示例如下：
分组汇总就是将相同的数据先合并到一组，然后按照分组后的数据进行汇总计算。
这里面涉及到分组和汇总两个动作。
提取出需要的字段作为分组，对分组的字段进行汇总计算。 例如，对一年级各班的各科成绩进行平均值计算。
数据筛选用于过滤数据，可以将数据表中不需要处理的数据过滤掉，只保留需要处理的数据。
在简道云中，我们通过 添加过滤条件 来实现上述目标。
如：在学生班级信息表中过滤出女生/男生的数据。
字段设置可以设置表单字段显示/隐藏、排序、重命名，也可以添加新的计算字段。
详细使用技巧：字段设置 - 帮助文档借助数据工厂，制造企业可以将多表数据汇总分析，实现不良率、计划待完成、计件工资等的自动化计算。
并将输出的数据在仪表盘中展示，一旦产品质量出现异常，输入单号便可查询完整档案。
【跟踪采购情况，欠料问题早发现】通过数据工厂，将采购物料入库单和不良物料退货单分别进行分组汇总，得出每笔采购订单中每种物料的总入库量和总退货量，并全部整合到一条数据里。
添加计算字段，算出物料的缺货数量和缺货占比，就得到了每笔订单中每种物料的采购情况。
数据通过仪表盘进行展示，即可方便地跟踪采购订单的欠料情况，从而可以尽早发现、提前应对。
以上场景的具体设置，以及其他使用技巧：“【自动统计设备已检漏检情况】”、“【设备借用超期催还】”；可点链接详细查看：
做工程的应该都知道，项目施工过程的管控是非常重要的。
尤其是项目中各种费用的异常情况，需要早发现、早管控、早止损，谁也不想一个工程做下来，不赚反赔。
我们可以先用表单将几十种项目施工过程中的各种费用——无论是钢筋、水泥等材料采购支出、还是车辆油费、劳务费用、安全防护费等等，尽数收集起来。
然后交由数据工厂进行处理：
通过整合、分组汇总与横向连接，即可自动算出净利润。
【统计项目施工进度】项目多，工期长是建筑行业的特点，因此多项目同时施工，或单项目分段施工，是行业内常见的施工方式。
在这种情况下，统筹把控所有项目的施工进度就显得尤为重要。
借助数据工厂里的分组汇总，可以分别统计出每个项目，设计的总施工量和已施工量。
通过横向连接并编辑公式，即可计算出项目整体进度。
以上场景的具体设置，以及其他使用技巧：“【订单统计】”、“【合同管理】”；可点链接详细查看：
不同行业、不太企业所产生的数据处理需求大不相同，比如：
制造业：史丹利（深圳）快速计算员工考勤绩效：过去：由于生产业务的复杂性，需要考量生产数、考勤、FSA退货次数等11种因素，使得每月的KPI计算需要耗费大量时间。
现在：通过数据工厂，很好地解决了这项繁重的计算工作，将人力从每月核算员工绩效的数据堆中解放出来。史丹利按照KPI要求，在数据工厂内设计计算规则，让每月的生产、考勤、退货、6S等节点数据在数据工厂内自动整合计算，计算结果在仪表盘内实时更新、以供成员查看。
零售业：TATA（天津）聚合计算各品类概况，数据驱动产品策略过去：每月各品类销售数据人工汇总计算，存在误差以及滞后性。
现在：对各品类销售额、销售数量等信息都进行了多维展示，让重点产品销售额占比、排名等信息清晰可见，真正实现了为销售策略调整提供强有力的数据支撑。
销售策略调整后，再通过数据工厂实现改进效果追踪， 实现从“分析 → 发现问题 → 优化 → 追踪 → 再分析”的完美闭环。
以上。
安装链接：日移动累计计算
安装链接：自动化工资计算
安装链接：生产管理
安装链接：设备巡检
