常用聚合函数中，累加求和函数是数据分析中最基础、最常用的工具之一。 它能高效地处理大量数据，得出总和结果。然而，实际应用中，并非只是简单的“加总”那么简单，往往会遇到一些棘手的问题。
我曾经参与一个项目，需要统计过去一年所有产品的销售额。数据分散在不同的表格中，格式也不尽相同，有些表格甚至包含错误的数据或缺失值。如果直接使用简单的求和函数，结果必然不准确。
最初，我尝试直接将所有表格的数据合并，再使用SUM函数进行求和。但是，由于数据格式不一致，合并过程耗费了大量时间，而且容易出错。更糟糕的是，合并后，我发现一些表格中存在负值，这些负值代表退货，直接求和会导致最终结果偏低。
为了解决这个问题，我采取了分步处理的方法。第一步，我编写了一个脚本，对每个表格进行数据清洗，处理缺失值和错误数据，并统一数据格式。这部分工作非常细致，需要仔细检查每个表格，确保数据的准确性。例如，我发现一个表格中，销售额的单位是千元，而其他表格的单位是元，这导致了最终结果的巨大偏差。我必须逐一修正这些错误。
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第二步，我使用SQL语句对每个清洗后的表格进行求和，并分别存储结果。这比直接合并所有数据再求和更加高效，也更容易排查错误。
第三步，我将所有表格的求和结果汇总，得到最终的销售总额。这个过程相对简单，因为之前的数据清洗和分步求和已经解决了大部分问题。
通过这个项目，我深刻体会到，在使用累加求和函数时，数据预处理的重要性远超想象。 一个简单的SUM函数，背后可能隐藏着大量的数据清洗和处理工作。 忽略这些细节，最终结果必然失真。 所以，在实际操作中，要格外注意数据的准确性和一致性，必要时需要进行数据清洗和格式转换，甚至需要编写脚本来自动化处理过程，才能确保累加求和的结果可靠、准确。 只有这样，才能充分发挥累加求和函数的威力，为数据分析提供可靠的支撑。
