צבירה מחדש היא צורך נפוץ בהמחשת נתונים. במאמר הזה נסביר מהי צבירה מחדש ואיך אפשר לבצע אותה ב-Data Studio באמצעות מיזוג נתונים.
דוגמה אחת לצבירה מחדש היא חישוב הממוצע של הממוצעים. לדוגמה, נניח שיש לכם טבלה של שינויים במחירי מניות:
| Sector | Ticker | שינוי במחיר |
| טכנולוגיה | GOOG | +6 |
| טכנולוגיה | AAPL | +5 |
| טכנולוגיה | MSFT | -3 |
| טכנולוגיה | NFLX | -1 |
| אנרגיה | E1 | +2 |
| אנרגיה | E2 | +10 |
| אנרגיה | E3 | -3 |
| כספים | F1 | -6 |
השינוי הממוצע במחיר של הנתונים האלה הוא צבירה פשוטה.
| ממוצע שינוי המחיר |
| 1.25 |
כדי לחשב את שינוי המחיר הממוצע בכל מגזר, צריך לקבץ את הטבלה הזו לפי המאפיין מגזר.
| Sector | ממוצע שינוי המחיר |
| טכנולוגיה | 1.75 |
| אנרגיה | 3 |
| כספים | -6 |
כדי לבצע אגרגציה מחדש של הנתונים האלה, צריך להחיל פונקציית אגרגציה אחרת, למשל, להחיל שוב את פונקציית הממוצע:
| ממוצע של ממוצע שינוי המחיר |
| -0.42 |
צבירה מחדש ב-Data Studio
כדי לצבור מחדש מדדים ב-Data Studio, צריך להשתמש במיזוג נתונים. המיזוג מאפשר לכם לעקוף את העובדה ששדות שצוברו בעבר מוגדרים לסוג השדה AUTO. אי אפשר לשנות את סוג השדה הזה, וגם אי אפשר להחיל פונקציית צבירה אחרת על שדות כאלה.
לדוגמה, כדי למצוא את השינוי הממוצע במחירי המניות לפי מגזר ב-Data Studio, צריך ליצור הגדרת שילוב שמצטרפת לאותו מקור נתונים עם עצמו. משתמשים בענף כמפתח לצירוף, וכוללים את המדד שינוי מחיר ממוצע גם במקור הנתונים השמאלי וגם במקור הנתונים הימני, כמו בדוגמאות הבאות:

Sector
Average Price Change
מקור הנתונים המשולב הזה מאפשר לכם להחיל צבירות חדשות על השדה Price Change (שינוי מחיר) שצברתם קודם.
מיזוג מפרק נתונים
מיזוג נתונים יוצר טבלה חדשה מהעמודות שבוחרים בהגדרות המיזוג. המדדים בטבלה החדשה נחשבים למספרים לא מצטברים.
מכיוון שהמדד Price Change כבר לא מדד מצטבר, אפשר להחיל עליו פונקציית צבירה חדשה. הטבלה הבאה מציגה את התוצאות של יצירת מדד חדש AVG( Price Change ) עם המספרים המצטברים הקודמים:

שינוי במחיר
המדד החדש הזה מבצע צבירה מחדש של המספרים 1.75, 3 ו-6- ומציג את הממוצע שלהם: 0.42-.
יצירת עמודת יחס באמצעות מיזוג
שימוש נוסף במיזוג הוא ליצירת מדדי יחס עם מספרים שכבר צורפו. נניח שאתם רוצים ליצור עמודה של יחס שמחלקת מדד אחד במדד אחר.
בדוגמה הזו נשתמש בשני שדות: קליקים וחשיפות, שמגיעים משני מקורות נתונים שונים.
| אתר | קליקים |
| google.com | 300 |
| facebook.com | 400 |
| twitter.com | 200 |
| אתר | חשיפות |
| google.com | 2000 |
| facebook.com | 2500 |
| twitter.com | 2000 |
אפשר ליצור עמודה של יחס עם שדה מחושב Clicks/Impressions על ידי מיזוג של שני מקורות הנתונים האלה.
| אתר | קליקים | חשיפות | קליקים / חשיפות |
| google.com | 300 | 2000 | 0.15 |
| facebook.com | 400 | 2500 | 0.16 |
| twitter.com | 200 | 2000 | 0.1 |
| סכום כולל | 900 | 6500 | 0.41 |
בכל השורות של Clicks/Impressions מופיעים נתונים נכונים, חוץ משורת הסיכום שבה מוצג סכום העמודה של היחס SUM( Clicks / Impressions ). הסיבה לכך היא שהערך קליקים/חשיפות מחושב לכל שורה [0.15, 0.16, 0.1] ואז מוחלת עליו הפונקציה SUM. [0.15 + 0.16 + 0.1 = 0.41 ].
התוצאה הנכונה היא 900/6500 = 0.14. כדי לעשות את זה, מחשבים את ערכי העמודה של היחס באמצעות הנוסחה SUM( Clicks ) / SUM( Impressions ).
| אתר | קליקים | חשיפות | SUM(Clicks) / SUM(Impressions) |
| google.com | 300 | 2000 | 0.15 |
| facebook.com | 400 | 2500 | 0.16 |
| twitter.com | 200 | 2000 | 0.1 |
| סכום כולל | 900 | 6500 | 0.14 |
במקרה כזה, בשורת הסיכום יופיע הערך SUM( SUM( Clicks ) / SUM( Impressions ) ). SUM( Clicks ) [900] חלקי SUM( Impressions ) [6,500] שווה ל-0.14. לאחר מכן מוחלת עליו שוב הפונקציה SUM. התוצאה עדיין 0.14.