常见的Preview方法有以下几种：
有时候拿到的报表比较大，比如有几百行，这时候对不知道怎么看。举个例子，我们拿到一张全国所有城市的话务量，有335个城市，怎么看呢？我们可以汇总到省，一下子就可以减少到31行，那么这数据看起来就简单得多了，哪些省有问题就比较容易看出来了。
以上面的例子为例，即使是31个省，数据也是乱七八糟的，看不出所以然。这时候可以以关键列进行正序或者倒序进行排序，就比较容易看出各个省之间的相关关系，更加容易地看出异常数据。
对于地市级别的数据，排序效果就更好了，一排序就知道哪些城市高、哪些城市低、哪些城市数据异常，过高过低。这里面最常见的单位问题也就浮出水面了。
如果拿到的数据比较宏观，比如就一个全国的话务量，这一个数孤零零的看不出任何东西或问题，那么我们就可以钻取到省，从省级别就可以看出一些问题了，如果还有异常，就钻取到地市。
1.
多维度汇总
2. 排序
3. 向下钻取
4. 历史对比
如果有历史数据的话，可以和历史数据做个对比，也可以加深对数据的理解和发现问题。
5. 经验值
经验很重要，如果发现数据和经验严重不符，就要值得数据，要么是话务真的突变，要么就是数据问题。
6. 关联分析
很多时候，报表各列的数据是有关联关系的，可以通过关联关系发现数据问题，例如话务量=各地市的话务量=室内话务量+室外话务量。
7. 图表分析法
上面的各种分析方法，如果结合图表分析就更好了，比如，话务量历史趋势图，各省话务量柱图等，问题就更明显了。
工具：
1）Excel数据透视图和透视表是非常好的分析方法，上面的各种方法都可以实现。
2）地理数据可以利用Excel的GeoFlow和Google
Earth来打点分析，有问题和规律一眼就看出来了。
3）利用IBM SPSS Modeler的Data
Audit模块，可以自动计算均值、最大值、最小值、众数等统计指标，还可以画出分布图。
在真正的使用过程中要对这些方法灵活应用，或者组合应用，还要对业务有比较深入的理解，了解关键维度和数据关系。
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