在进行数据聚合或拆分时，可以根据具体情况选择合适的方法。首先需要明确数据粒度的定义，然后根据需求选择合适的聚合函数进行数据聚合，常见的聚合函数包括求和、平均值、计数、最大值、最小值等。如果需要在不同粒度间进行数据拆分，可以使用数据透视表或者分组统计的方法，将数据按照不同的维度进行拆分，以便进行进一步的分析和比较。
举例来说，假设我们有销售数据，需要将每日销售额聚合到每月和每年的销售额。我们可以使用SQL语句中的GROUP BY子句来实现按月和按年的销售额聚合，并使用SUM函数计算销售额的总和。如果需要在不同粒度间进行数据拆分，可以利用Excel中的数据透视表功能，将销售数据按照产品类别和地区进行拆分，以便进行跨维度的分析。
总之，在进行数据聚合或拆分时，需要根据具体情况选择合适的方法，并结合具体的工具和函数进行操作，以实现对数据的有效分析和汇总。