有过数据分析工作经历的跨境电商运营者都知道，采集到的第一手数据一般都是无法直接进行分析的，这时候就需要对数据进行“清洗”。
运营在分析不同国家或地区站点数据时，由于不同的站点采用了不同的时间格式与标准，所以需要提前进行时间格式的转换处理。
另外，如果想要筛选中国时间12月的整体销售情况，由于时差的缘故，报告中下载的美区下午1点与德国下午1点并不是同一个时间点，需要算入时差，才能计算规范且正确的时间段。
所以作为运营者，我们必须将所有数据表达的时间统一化，才能保证后续分析的准确。
今天小九给大家介绍几个时间格式统一化的分析小技巧。
时间格式处理：字段类型转换
类似像 “2023-01-13T21:44:15+00:00” 这样比较规范的字段，在上传到数跨境BI分析的时候，无法直接识别为日期字段，这时候我们可以用【字段类型转换】功能，仅需一步，便可将其转换成标准的、可供进一步分析的时间格式，使用Excel则需要复杂的公式嵌套计算。
复杂时间格式处理：公式组合
由于亚马逊后台报告根据站点不同，会出现各种类型不一的时间格式，如“Feb 1.2023 12:37:23 AM PST”，这种时间格式是难以处理的，对汇总数据进行统一分析造成了障碍，这类数据也无法直接由文本转换为日期。
数跨境BI提供了多种公式函数，通过组合使用，可以对各种类型复杂的时间格式进行处理。
我们需要先处理掉字段后的AM和PST等内容，再通过Todate函数转化为日期字段。
Todate 函数教程 https://help.fanruan.com/shukuajing/doc-view-394.html
下图即为组合使用todate、substitute和right函数将“Feb 1.2023 12:37:23 AM PST”日期处理为“2023-02-01 12:37:23”
时差调配：Hourdelta公式
不同地区对于时间的制式也不同，有些地方采用12小时制，使用AM和PM来区分上下午，有些则采用24小时制。再上一步进行日期字段格式处理后，我们还发现美区时间需要区分AM和PM，同时还包含了PST和PDT。
这时候我们可以组合使用Hourdelta和条件赋值:
- HOURDELTA(date, deltahours)
- date是处理好的时间字段
- delatehours是所需要加减的小时数
- 当原字段包含PM时，为下午，我们需要给处理好的日期字段新增12小时
世界上有24个时区，每个时区相对于世界标准时间（UTC）有不同的偏移量。有些国家会使用夏令时制度，在特定时间将时间调快1小时，进一步加剧了时间处理的复杂性。所以在日期清理好之后，需要考虑到不同时区的差异标准，来规范所有站点的时间标准。
一般来说，运营需要先把各个站点的数据合并，然后将时间可以先统一转换成UTC时间，做统一规范，方便后续调配。最后按需求转换成北京时间，之后筛选销量、支出等信息的时候按北京时间为基准。同样可以使用Hourdelta公式与条件赋值，当原字段包含时区代码时，算入时间与0时区的差异。
时间格式处理是每一个跨境电商运营必备的技能，通过数跨境BI不同函数组合，字段转化等功能，即可将所有数据表达的时间统一化，确保后续分析的准确性。
数跨境BI作为一款BI工具，所有的分析步骤均可一键复用，搭建好一次的字段清理流程，后续只需要替换来源表即可自动更新，方便快捷。
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