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在电商中，我们要对货品进行分析，由于所有的销售数据都在一起，货品信息也在一起，两个表建立了关系之后，要看每个品类的TOP款有哪些，每个品类的TOP款是什么要怎么做呢？

下面是我做数据的思路：

1、分析需求与明确业务目的（重要）
2、根据需求分析数据源，
3、整理链接数据源，现将所有数据连接在一起，可以做一张宽表，也可以建立模型设置表关系，看自己擅长什么方式。
4、根据目的对数据源用适当的方式进行聚合
5、检查数据准确性

6、表格呈现，呈现的方式要直观符合领导的习惯

7、根据反馈去改正：反馈是很重要的，根据反馈去处理反馈我们才能之后的提升。（重要）

具体的细节下钻我就不展开说了，今天我说一下我工作中的一个常用的分组排序取TOP

我用的工具是powerquery，
在分组之后，我们要对每一个组进行处理分组之后是这个样子

分组就很简单我就不展开说了

分后就是要针对对table列中的每一个分最后的小组进行操作
我的操作就是

1、遍历table列，逐步操作每个表，
2、对于遍历的表我们进行排序，
3、排序后添加索引为排名

4、排名后我们过滤筛选小于21的就是TOP10

= Table.TransformColumns(分组的行, {"table",each let排序表 = Table.Sort(_, {{"支付金额", Order.Descending}}),带索引表 = Table.AddIndexColumn(排序表, "索引", 1, 1),筛选表 = Table.SelectRows(带索引表, each [索引] < 21)in筛选表})

1. 当前实现逻辑​​

• ​​核心步骤​​：

  1. 按品类分组生成子表（Table.Group）；
  2. 对每个子表降序排序支付金额；
  3. 添加索引作为排名；
  4. 筛选索引 <21 的行（即Top 20）。

• ​​代码优势​​：

  • 利用 Table.TransformColumns 逐组处理，逻辑清晰；
  • 通过索引列确保排名唯一性，避免数据重复导致排名错乱。

技术工具类​​:
Power Query | M语言 | Table.TransformColumns | 分组排序 | 索引过滤
​​业务场景类​​:
电商货品分析 | 品类TOP款 | 销售数据聚合 | 宽表建模 | 数据透视
​​分析方法类​​:
分组处理 | 动态排名 | TOP N筛选 | 数据清洗 | 领导看板