表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来， 表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张 表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张 表
传统矩阵的缺点：
- 行分组单层次，无法支持多层级数据分析
- 矩阵只能将数据通过简单的二维表展示，以及简单的求和汇总统计，但对于多层级的行分组却无法满足要求，如在垂直展示销售数据时， 我们需要先按区域汇总，区域再对应各省份的详细数据，那么这样就能够更能有助于我们分析业务数据，提高精确性，而矩阵只能创建单层级数据展示，无法进行数据分层展示；
- 列分组上面，无法进行夸行单元格合并；
- 任意行的单元格合并
- 在很多企事业单位， 表的复杂度可以说让人目瞪口呆，其中表头最为经典，常常表头由多行组成，且单元格合并忽上忽下。矩表则因为其组织结构的强大，可帮助我们轻轻松松实现跨多级行列的单元格合并。
- 定制化的合计功能
- 在大数据分析过程中，对于数据分析，再也不是简单的求和，最大值，最小值，平均值这些简单的合计功能了，我们需要根据业务规定，对于满足条件的数据进行统计，求占比，同期占比等，矩表支持定制化的合计功能，不仅支持通用的合计公式，还可以根据自身需求定制表达式或编写函数。
- 数据预警和可视化展示单元数据
=Sum(Sum(Fields!数量.Value *Fields!单价.Value * (1-Fields!折扣.Value))) 修改为：=Sum(Fields!数量.Value *Fields!单价.Value * (1-Fields!折扣.Value))。
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