ВАЖНО! Идеи в Excel теперь называются Анализ данных
Чтобы лучше представить, как функция «Идеи» упрощает, быстрее и интуитивнее анализ данных, функция была переименована в Анализ данных. Возможности и функциональные возможности одинаковы и по-прежнему соответствуют тем же нормативным актам о конфиденциальности и лицензировании. Если вы работаете в Полугодовом канале (корпоративный), вы можете по-прежнему видеть «Идеи», пока Excel не будет обновлен.
Анализ данных в Excel помогает вам изучить ваши данные с помощью запросов на естественном языке, которые позволяют задавать вопросы о данных без написания сложных формул. Кроме того, Анализ данных создает наглядные визуальные представления сводных данных, тенденций и закономерностей.
Есть вопрос? Мы ответим!
Просто выделите ячейку в диапазоне данных и нажмите кнопку Анализ данных на вкладке Главная. Анализ данных в Excel обработает данные и отобразит их информативные наглядные представления в области задач.
Если вы хотите получить более конкретные сведения, введите свой вопрос в поле запроса в верхней части панели и нажмите ВВОД. Анализ данных выдаст ответы с использованием графических элементов, например таблиц, диаграмм и сводных таблиц, которые можно будет вставить в книгу.
Если вы хотите проанализировать свои данные или просто хотите узнать об имеющихся возможностях, по щелчку в поле запроса функция Анализ данных предложит персонализированные вопросы.
Попробуйте воспользоваться предлагаемыми вопросами
Просто задайте вопрос
Выберите текстовое поле в верхней части панели «Анализ данных», и вы увидите список предложений, составленный на основе ваших данных.
Кроме того, вы можете ввести конкретный вопрос о своих данных.
Примечания:
-
Анализ данных доступно подписчикам Microsoft 365 на английском, испанском, немецком, упрощенном китайском и японском языках, французском и японском. Если вы являетесь подписчиком Microsoft 365, убедитесь, что у вас установлена последняя версия Office. Дополнительные сведения о различных каналах обновления для Office см. в статье Обзор каналов обновления для приложений Microsoft 365.
-
Функция запросов на естественном языке в компоненте Анализ данных предоставляется клиентам поэтапно. В данный момент она может быть доступна не во всех странах или регионах.
Получение конкретных сведений с помощью Анализ данных
Если у вас нет конкретного вопроса, Анализ данных не только отвечает на вопросы на естественном языке, но и анализирует данные, а также создает наглядные визуальные представления сводных данных, тенденций и закономерностей.
Вы можете сэкономить время и получить более конкретный анализ, выбрав только нужные вам поля. Когда вы выбираете поля и способ их обобщения, Анализ данных исключает другие доступные данные, что ускоряет процесс и обеспечивает предоставление предложений, меньших по количеству, но точнее сформулированных. Например, вам может потребоваться только общая сумма продаж за год. Или же можно попросить Анализ данных показать средний уровень продаж по годам.
Выберите Какие поля интересуют вас больше всего?
Выберите поля и способ обобщения содержащихся в них данных.
Анализ данных предоставляет меньшие по количеству, но точнее сформулированные предложения.
Примечание: Параметр Не является значением в списке полей относится к полям, для которых обычно не выполняется суммирование или вычисление средних значений. Например, вы не можете вычислить сумму отображаемых лет, но вы можете вычислить сумму значений отображаемых лет. Параметр Не является значением, используемый с другим полем, в котором производится суммирование или вычисление среднего значения, работает как метка строки, однако при самостоятельном использовании Не является значением подсчитывает уникальные значения выбранного поля.
Анализ данных лучше всего работает с очищенными табличными данными.
Вот некоторые советы по эффективному использованию функции Анализ данных.
-
Анализ данных лучше всего работает с данными, отформатированными в виде таблицы Excel. Чтобы создать таблицу Excel, щелкните в любом месте диапазона данных и нажмите клавиши CTRL+T.
-
Убедитесь, что у вас правильно отформатированы заголовки столбцов. Заголовки должны быть представлены в виде одной строки уникальных непустых имен столбцов. Не используйте двойные строки заголовков, объединенные ячейки и т. д.
-
При наличии сложных или вложенных данных для преобразования перекрестных таблиц или таблиц с несколькими строками заголовков можно использовать надстройку Power Query.
Анализ данных не работает? Скорее всего, проблема у нас, а не у вас.
Вот некоторые причины, по которым Анализ данных может не работать с вашими данными:
-
Анализ данных в настоящее время не поддерживает анализ наборов данных размером более 1,5 миллионов ячеек. Временного решения этой проблемы пока нет. Вы можете отфильтровать данные, скопировать в другое место и обработать с помощью функции Анализ данных.
-
Строковое даты, такие как «01-01-2017», анализируются как текстовые строки. В качестве временного решения можно создать для них новый столбец и отформатировать как даты с помощью функции ДАТА или ДАТАЗНАЧ.
-
Анализ данных не будет работать, когда Excel находится в режиме совместимости (то есть когда файл имеет формат XLS). Тем временем сохраните файл как файл .xlsx, XLSM или XLSB-файл.
-
Объединенные ячейки также могут представлять сложность для анализа. Если вы хотите выровнять данные по центру, например в заголовке отчета, то в качестве временного решения удалите все объединенные ячейки, а затем выровняйте ячейки по центру выделения. Нажмите клавиши CTRL+1 и перейдите на Выравнивание > По горизонтали > По центру выделения.
Анализ данных лучше всего работает с очищенными табличными данными.
Вот некоторые советы по эффективному использованию функции Анализ данных.
-
Анализ данных лучше всего работает с данными, отформатированными в виде таблицы Excel. Чтобы создать таблицу Excel, щелкните в любом месте диапазона данных и нажмите клавиши
+T. -
Убедитесь, что у вас правильно отформатированы заголовки столбцов. Заголовки должны быть представлены в виде одной строки уникальных непустых имен столбцов. Не используйте двойные строки заголовков, объединенные ячейки и т. д.
+T.Анализ данных не работает? Скорее всего, проблема у нас, а не у вас.
Вот некоторые причины, по которым Анализ данных может не работать с вашими данными:
-
Анализ данных в настоящее время не поддерживает анализ наборов данных размером более 1,5 миллионов ячеек. Временного решения этой проблемы пока нет. Вы можете отфильтровать данные, скопировать в другое место и обработать с помощью функции Анализ данных.
-
Строковое даты, такие как «01-01-2017», анализируются как текстовые строки. В качестве временного решения можно создать для них новый столбец и отформатировать как даты с помощью функции ДАТА или ДАТАЗНАЧ.
-
Анализ данных не может анализировать данные, когда Excel находится в режиме совместимости (то есть когда файл имеет формат XLS). Сохраните файл в формате XLSX, XLSM или XLSB.
-
Объединенные ячейки также могут представлять сложность для анализа. Если вы хотите выровнять данные по центру, например в заголовке отчета, то в качестве временного решения удалите все объединенные ячейки, а затем выровняйте ячейки по центру выделения. Нажмите клавиши CTRL+1 и перейдите на Выравнивание > По горизонтали > По центру выделения.
Анализ данных лучше всего работает с очищенными табличными данными.
Вот некоторые советы по эффективному использованию функции Анализ данных.
-
Анализ данных лучше всего работает с данными, отформатированными в виде таблицы Excel. Чтобы создать таблицу Excel, щелкните в любом месте диапазона данных и выберите Главная > Таблицы > Форматировать как таблицу.
-
Убедитесь, что у вас правильно отформатированы заголовки столбцов. Заголовки должны быть представлены в виде одной строки уникальных непустых имен столбцов. Не используйте двойные строки заголовков, объединенные ячейки и т. д.
Анализ данных не работает? Скорее всего, проблема у нас, а не у вас.
Вот некоторые причины, по которым Анализ данных может не работать с вашими данными:
-
Анализ данных в настоящее время не поддерживает анализ наборов данных размером более 1,5 миллионов ячеек. Временного решения этой проблемы пока нет. Вы можете отфильтровать данные, скопировать в другое место и обработать с помощью функции Анализ данных.
-
Строковое даты, такие как «01-01-2017», анализируются как текстовые строки. В качестве временного решения можно создать для них новый столбец и отформатировать как даты с помощью функции ДАТА или ДАТАЗНАЧ.
Анализ данных постоянно совершенствуется
Даже если ни одно из указанных выше условий не выполняется, поиск рекомендаций может оказаться безрезультатным. Это объясняется тем, что служба пытается найти определенный набор классов аналитических сведений, и ей не всегда это удается. Мы постоянно работаем над расширением типов анализа, поддерживаемых службой.
Вот текущий список доступных типов анализа:
-
Ранг. Ранжирует элементы и выделяет тот, который существенно больше остальных.
-
Тренд. Выделяет тенденцию, если она прослеживается на протяжении всего временного ряда данных.
-
Выброс. Выделяет выбросы во временном ряду.
-
Большинство. Находит случаи, когда большую часть итогового значения можно связать с одним фактором.
Если вы не получили результатов, отправьте нам отзыв, выбрав на вкладке Файл пункт Отзывы и предложения.
Дополнительные сведения
Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.
#Руководства
- 13 май 2022
-
0
Как систематизировать тысячи строк и преобразовать их в наглядный отчёт за несколько минут? Разбираемся на примере с квартальными продажами автосалона
Иллюстрация: Meery Mary для Skillbox Media
Рассказывает просто о сложных вещах из мира бизнеса и управления. До редактуры — пять лет в банке и три — в оценке имущества. Разбирается в Excel, финансах и корпоративной жизни.
Сводная таблица — инструмент для анализа данных в Excel. Она собирает информацию из обычных таблиц, обрабатывает её, группирует в блоки, проводит необходимые вычисления и показывает итог в виде наглядного отчёта. При этом все параметры этого отчёта пользователь может настроить под себя и свои потребности.
Разберёмся, для чего нужны сводные таблицы. На конкретном примере покажем, как их создать, настроить и использовать. В конце расскажем, можно ли делать сводные таблицы в «Google Таблицах».
Сводные таблицы удобно применять, когда нужно сформировать отчёт на основе большого объёма информации. Они суммируют значения, расположенные не по порядку, группируют данные из разных участков исходной таблицы в одном месте и сами проводят дополнительные расчёты.
Вид сводной таблицы можно настраивать под себя самостоятельно парой кликов мыши — менять расположение строк и столбцов, фильтровать итоги и переносить блоки отчёта с одного места в другое для лучшей наглядности.
Разберём на примере. Представьте небольшой автосалон, в котором работают три менеджера по продажам. В течение квартала данные об их продажах собирались в обычную таблицу: модель автомобиля, его характеристики, цена, дата продажи и ФИО продавца.
Скриншот: Skillbox Media
В конце квартала планируется выдача премий. Нужно проанализировать, кто принёс больше прибыли салону. Для этого нужно сгруппировать все проданные автомобили под каждым менеджером, рассчитать суммы продаж и определить итоговый процент продаж за квартал.
Разберёмся пошагово, как это сделать с помощью сводной таблицы.
Создаём сводную таблицу
Чтобы сводная таблица сработала корректно, важно соблюсти несколько требований к исходной:
- у каждого столбца исходной таблицы есть заголовок;
- в каждом столбце применяется только один формат — текст, число, дата;
- нет пустых ячеек и строк.
Теперь переходим во вкладку «Вставка» и нажимаем на кнопку «Сводная таблица».
Скриншот: Skillbox Media
Появляется диалоговое окно. В нём нужно заполнить два значения:
- диапазон исходной таблицы, чтобы сводная могла забрать оттуда все данные;
- лист, куда она перенесёт эти данные для дальнейшей обработки.
В нашем случае выделяем весь диапазон таблицы продаж вместе с шапкой. И выбираем «Новый лист» для размещения сводной таблицы — так будет проще перемещаться между исходными данными и сводным отчётом. Жмём «Ок».
Скриншот: Skillbox Media
Excel создал новый лист. Для удобства можно сразу переименовать его.
Слева на листе расположена область, где появится сводная таблица после настроек. Справа — панель «Поля сводной таблицы», в которые мы будем эти настройки вносить. В следующем шаге разберёмся, как пользоваться этой панелью.
Скриншот: Skillbox Media
Настраиваем сводную таблицу и получаем результат
В верхней части панели настроек находится блок с перечнем возможных полей сводной таблицы. Поля взяты из заголовков столбцов исходной таблицы: в нашем случае это «Марка, модель», «Цвет», «Год выпуска», «Объём», «Цена», «Дата продажи», «Продавец».
Нижняя часть панели настроек состоит из четырёх областей — «Значения», «Строки», «Столбцы» и «Фильтры». У каждой области своя функция:
- «Значения» — проводит вычисления на основе выбранных данных из исходной таблицы и относит результаты в сводную таблицу. По умолчанию Excel суммирует выбранные данные, но можно выбрать другие действия. Например, рассчитать среднее, показать минимум или максимум, перемножить.
Если данные выбранного поля в числовом формате, программа просуммирует их значения (например, рассчитает общую стоимость проданных автомобилей). Если формат данных текстовый — программа покажет количество ячеек (например, определит количество проданных авто).
- «Строки» и «Столбцы» — отвечают за визуальное расположение полей в сводной таблице. Если выбрать строки, то поля разместятся построчно. Если выбрать столбцы — поля разместятся по столбцам.
- «Фильтры» — отвечают за фильтрацию итоговых данных в сводной таблице. После построения сводной таблицы панель фильтров появляется отдельно от неё. В ней можно выбрать, какие данные нужно показать в сводной таблице, а какие — скрыть. Например, можно показывать продажи только одного из менеджеров или только за выбранный период.
Настроить сводную таблицу можно двумя способами:
- Поставить галочку напротив нужного поля — тогда Excel сам решит, где нужно разместить это значение в сводной таблице, и сразу заберёт его туда.
- Выбрать необходимые для сводной таблицы поля из перечня и перетянуть их в нужную область вручную.
Первый вариант не самый удачный: Excel редко ставит данные так, чтобы с ними было удобно работать, поэтому сводная таблица получается неинформативной. Остановимся на втором варианте — он предполагает индивидуальные настройки для каждого отчёта.
В случае с нашим примером нужно, чтобы сводная таблица отразила ФИО менеджеров по продаже, проданные автомобили и их цены. Остальные поля — технические характеристики авто и дату продажи — можно будет использовать для фильтрации.
Таблица получится наглядной, если фамилии менеджеров мы расположим построчно. Находим в верхней части панели поле «Продавец», зажимаем его мышкой и перетягиваем в область «Строки».
После этого в левой части листа появится первый блок сводной таблицы: фамилии менеджеров по продажам.
Скриншот: Skillbox
Теперь добавим модели автомобилей, которые эти менеджеры продали. По такому же принципу перетянем поле «Марка, модель» в область «Строки».
В левую часть листа добавился второй блок. При этом сводная таблица сама сгруппировала все автомобили по менеджерам, которые их продали.
Скриншот: Skillbox Media
Определяем, какая ещё информация понадобится для отчётности. В нашем случае — цены проданных автомобилей и их количество.
Чтобы сводная таблица самостоятельно суммировала эти значения, перетащим поля «Марка, модель» и «Цена» в область «Значения».
Скриншот: Skillbox Media
Теперь мы видим, какие автомобили продал каждый менеджер, сколько и по какой цене, — сводная таблица самостоятельно сгруппировала всю эту информацию. Более того, напротив фамилий менеджеров можно посмотреть, сколько всего автомобилей они продали за квартал и сколько денег принесли автосалону.
По такому же принципу можно добавлять другие поля в необходимые области и удалять их оттуда — любой срез информации настроится автоматически. В нашем примере внесённых данных в сводной таблице будет достаточно. Ниже рассмотрим, как настроить фильтры для неё.
Настраиваем фильтры сводной таблицы
Чтобы можно было фильтровать информацию сводной таблицы, нужно перенести требуемые поля в область «Фильтры».
В нашем примере перетянем туда все поля, не вошедшие в основной состав сводной таблицы: объём, дату продажи, год выпуска и цвет.
Скриншот: Skillbox Media
Для примера отфильтруем данные по году выпуска: настроим фильтр так, чтобы сводная таблица показала только проданные авто 2017 года.
В блоке фильтров нажмём на стрелку справа от поля «Год выпуска»:
Скриншот: Skillbox Media
В появившемся окне уберём галочку напротив параметра «Выделить все» и поставим её напротив параметра «2017». Закроем окно.
Скриншот: Skillbox Media
Теперь сводная таблица показывает только автомобили 2017 года выпуска, которые менеджеры продали за квартал. Чтобы снова показать таблицу в полном объёме, нужно в том же блоке очистить установленный фильтр.
Скриншот: Skillbox Media
Фильтры можно выбирать и удалять как удобно — в зависимости от того, какую информацию вы хотите увидеть в сводной таблице.
Проводим дополнительные вычисления
Сейчас в нашей сводной таблице все продажи менеджеров отображаются в рублях. Предположим, нам нужно понять, каков процент продаж каждого продавца в общем объёме. Можно рассчитать это вручную, а можно воспользоваться дополнениями сводных таблиц.
Кликнем правой кнопкой на любое значение цены в таблице. Выберем параметр «Дополнительные вычисления», затем «% от общей суммы».
Скриншот: Skillbox
Теперь вместо цен автомобилей в рублях отображаются проценты: какой процент каждый проданный автомобиль составил от общей суммы продаж всего автосалона за квартал. Проценты напротив фамилий менеджеров — их общий процент продаж в этом квартале.
Скриншот: Skillbox Media
Можно свернуть подробности с перечнями автомобилей, кликнув на знак – слева от фамилии менеджера. Тогда таблица станет короче, а данные, за которыми мы шли, — кто из менеджеров поработал лучше в этом квартале, — будут сразу перед глазами.
Скриншот: Skillbox Media
Чтобы снова раскрыть данные об автомобилях — нажимаем +.
Чтобы значения снова выражались в рублях — через правый клик мыши возвращаемся в «Дополнительные вычисления» и выбираем «Без вычислений».
Обновляем данные сводной таблицы
Предположим, в исходную таблицу внесли ещё две продажи последнего дня квартала.
Скриншот: Skillbox
В сводную таблицу эти данные самостоятельно не добавятся — изменился диапазон исходной таблицы. Поэтому нужно поменять первоначальные параметры.
Переходим на лист сводной таблицы. Во вкладке «Анализ сводной таблицы» нажимаем кнопку «Изменить источник данных».
Скриншот: Skillbox Media
Кнопка переносит нас на лист исходной таблицы, где нужно выбрать новый диапазон. Добавляем в него две новые строки и жмём «ОК».
Скриншот: Skillbox Media
После этого данные в сводной таблице меняются автоматически: у менеджера Трегубова М. вместо восьми продаж становится десять.
Скриншот: Skillbox Media
Когда в исходной таблице нужно изменить информацию в рамках текущего диапазона, данные в сводной таблице автоматически не изменятся. Нужно будет обновить их вручную.
Например, поменяем цены двух автомобилей в таблице с продажами.
Скриншот: Skillbox Media
Чтобы данные сводной таблицы тоже обновились, переходим на её лист и во вкладке «Анализ сводной таблицы» нажимаем кнопку «Обновить».
Теперь у менеджера Соколова П. изменились данные в столбце «Цена, руб.».
Скриншот: Skillbox Media
Как использовать сводные таблицы в «Google Таблицах»? Нужно перейти во вкладку «Вставка» и выбрать параметр «Создать сводную таблицу». Дальнейший ход действий такой же, как и в Excel: выбрать диапазон таблицы и лист, на котором её нужно построить; затем перейти на этот лист и в окне «Редактор сводной таблицы» указать все требуемые настройки. Результат примет такой вид:
Скриншот: Skillbox Media
Научитесь: Excel + Google Таблицы с нуля до PRO
Узнать больше
Время на прочтение
3 мин
Количество просмотров 4.7K
Всем привет! Меня зовут Сергей Коньков — я работаю архитектором в компании CloudReports. Сегодня я расскажу, как мы создали продукт, который помогает пользователям работать с данными и в какой-то мере соединяет два мира аналитики: Excel и облачные хранилища данных.
Задача
BigQuery и другие аналитические хранилища в сочетании с современными BI инструментами перевернули работу с данными за последние годы. Возможность обрабатывать терабайты информации за секунды, интерактивные дашборды в DataStudio и PowerBI, сделали работу очень комфортной.
Однако если посмотреть глубже, можно увидеть — выиграли от этих изменений в основном профессионалы, владеющие SQL и Python и бизнес пользователи на руководящих позициях, для которых разрабатываются дашборды.
А как быть с сотнями миллионов сотрудников, для которых главным инструментом анализа был и остается Microsoft Excel? Они в каком-то смысле, остались за бортом новых изменений. Это менеджеры по продажам, владельцы малого бизнеса, руководители небольших отделов. Освоить PowerBI у них нет времени. Все что им остается это экспортировать данные из отчетов в свой любимый Excel и продолжить работу там, но это не очень удобно, занимает время и есть ограничения по объему данных.
Мы часто наблюдаем, как наши клиенты использующих Google BigQuery загружают данные в Excel с помощью различных коннекторов, натыкаясь на ограничения. И родилась идея: если Excel не теряет популярности, а данные уходят в облака, то давайте придумаем способ как помочь пользователю работать из Excel с облаком.
Вспоминаем OLAP
Да, сегодня Excel по-прежнему самый популярный инструмент для работы с информацией в мире. А Сводная таблица, это то что используют миллионы пользователей каждый день. А раньше было еще больше. Если вы работали с данными в крупной компании десять лет назад вы наверняка слышали про технологию OLAP кубов от Microsoft и других вендоров, которые создаются поверх реляционных SQL баз, и позволяют получать результаты обработки миллионов строк данных за секунды. Самым популярным способом работы с OLAP кубами была и есть сводная таблица Excel. К слову OLAP по прежнему очень распространен в корпоративном мире, это все так же часть Microsoft SQL Server, однако имеет ряд ограничений по объемам и скорости обработки и все больше уступает рынок облачным аналитическим хранилищам.
Так вот в решении этой задачи нам поможет OLAP. Как я уже писал выше в Excel есть готовый клиент для работы с OLAP, мы будем использовать его.
Kогда Microsoft выводил на рынок данную технологию был опубликован открытый протокол для работы с OLAP базами — XMLA (XML для аналитики). Именно этот протокол и использует Excel когда подключается к OLAP серверу. Все работает примерно так:
Решение
Идея проста — вместо OLAP сервера мы сделаем Python приложение , которое будет делать следующее:
-
принимать XMLA запросы от Excel
-
конвертировать логику XMLA запроса в SQL код
-
отправлять SQL запрос в BigQiery
-
полученный от BigQuery ответ конвертировать в XMLA и отправлять обратно в Excel
Данное приложение (App) можем опубликовать в облаке, так как Excel имеет возможность отправлять запросы XMLA запросы по протоколу HTTPS. Все будет работать примерно так:
Использование
После того как мы разработали и опубликовали приложение, администратору BigQuery для начала использования достаточно просто создать таблицу и определить для соответсnвующих полей типы агрегации (сумма, минимум, максимум и т.д.). Далее пользователь в Excel используя подключение к службам аналитики (OLAP) соединяется с нашим сервисом:
После этого мы получаем доступ к таблице BigQuery непосредственно из сводной таблицы. И можем легко «играть» с данными.
Кроме того, мы реализовали в данном сервисе слой кэширования данных для ускорения запросов и экономии затрат на BigQuery.
Что дальше
Сейчас мы активно тестируем сервис на своих клиентах и думаем над добавлением нового функционала.
Например, SQL запросы наряду с BigQuery поддерживают и другие облачные хранилища данных. Добавив один класс в наше приложение мы реализовали аналогичный механизм для ClickHouse. Скоро будет готова версия для Snowflake и Amazon Redshift.
Будем рады услышать вопросы и мнение коллег в комментариях.
Excel – одна из лучших программ для аналитика данных. А почти каждому человеку на том или ином этапе жизни приходилось иметь дело с цифрами и текстовыми данными и обрабатывать их в условиях жестких дедлайнов. Если вам и сейчас нужно это делать, то мы опишем техники, которые помогут существенно улучшить вам жизнь. А чтобы было более наглядно, покажем, как их воплощать, с помощью анимаций.
Содержание
- Анализ данных через сводные таблицы Excel
- Как работать со сводными таблицами
- Анализ данных с помощью 3D-карт
- Как работать с 3D-картами в Excel
- Лист прогноза в Excel
- Как работать с листом прогноза
- Быстрый анализ в Excel
- Как работать
Анализ данных через сводные таблицы Excel
Сводные таблицы – один из самых простых способов автоматизировать обработку информации. Он позволяет свести в кучу огромный массив данных, которые абсолютно не структурированы. Если его использовать, можно почти навсегда забыть о том, что такое фильтр и ручная сортировка. А чтобы их создать, достаточно нажать буквально пару кнопок и внести несколько несложных параметров в зависимости от того, какой способ представления результатов нужен конкретно вам в определенной ситуации.
Существует множество способов автоматизации анализа данных в Excel. Это как встроенные инструменты, так и дополнения, которые можно скачать на просторах интернета. Также есть дополнение «Пакет анализа», которое было разработано компанией Майкрософт. Она имеет все необходимые возможности, чтобы вы могли получать все необходимые результаты в одном файле Excel.
Пакет анализа данных, разработанный Майкрософт, можно использовать исключительно на едином листе в одну единицу времени. Если он будет обрабатывать информацию, расположенную на нескольких, то итоговая информация будет отображаться исключительно на одном. В других же будут показываться диапазоны без какой-либо значений, в которых есть исключительно форматы. Чтобы осуществить проанализировать информацию на нескольких листах, нужно использовать этот инструмент по отдельности. Это очень большой модуль, который поддерживает огромное количество возможностей, в частности, позволяет выполнять следующие типы обработки:
- Дисперсионный анализ.
- Корреляционный анализ.
- Ковариация.
- Вычисление скользящего среднего. Очень популярный метод в статистике и в трейдинге.
- Получать случайные числа.
- Выполнять операции с выборкой.
Эта надстройка не активирована по умолчанию, но входит в стандартный пакет. Чтобы ею воспользоваться, необходимо ее включить. Для этого сделайте следующие шаги:
- Перейдите в меню «Файл», и там найдите кнопку «Параметры». После этого перейдите в «Надстройки». Если же вы установили 2007 версию Эксель, то нужно нажать на кнопку «Параметры Excel», которая находится в меню Office.
- Далее появляется всплывающее меню, озаглавленное словом «Управление». Там находим пункт «Надстройки Excel», нажимаем на него, а потом – на кнопку «Перейти». Если же вы используете компьютер Apple, то достаточно открыть вкладку «Средства» в меню, а потом в раскрывающемся перечне найти пункт «Надстройки для Excel».
- В том диалоге, который появился после этого, нужно поставить галочку возле пункта «Пакет анализа», после чего подтвердить свои действия, нажав кнопку «ОК».
В некоторых ситуациях может оказаться так, что этого дополнения найти не удалось. В этом случае его не будет в перечне аддонов. Для этого надо нажать на кнопку «Обзор». Может также появиться информация о том, что пакет полностью отсутствует на этом компьютере. В этом случае необходимо его установить. Для этого нужно нажать на кнопку «Да».
Перед тем, как включить пакет анализа, необходимо сначала активировать VBA. Для этого его нужно загрузить таким же способом, как и саму надстройку.
Как работать со сводными таблицами
Первоначальная информация может быть какой-угодно. Это могут быть сведения о продажах, доставке, отгрузках продукции и так далее. Независимо от этого, последовательность шагов будет всегда одинаковой:
- Откройте файл, в котором содержится таблица.
- Выделите диапазон ячеек, которые мы будем анализировать с помощью сводной таблицы.
- Откройте вкладку «Вставка, и там надо найти группу «Таблицы», где есть кнопка «Сводная таблица». Если же используется компьютер под операционной системой Mac OS, то нужно открыть вкладку «Данные», и эта кнопка будет находиться во вкладке «Анализ».
- После этого откроется диалог с заголовком «Создание сводной таблицы».
- Затем выставите такое отображение данных, которое соответствует выделенному диапазону.
Мы открыли таблицу, информация в которой никоим образом не структурирована. Чтобы это сделать, можно воспользоваться настройками полей сводной таблицы в правой стороне экрана. Например, отправим в поле «Значения» «Сумму заказов», а информацию про продавцов и дату продажи – в строки таблицы. Исходя из данных, которые содержатся в этой таблице, автоматически определились суммы. Если есть необходимость, можно открыть информацию по каждому году, кварталу или месяцу. Это позволит получить детальную информацию, которая надо в конкретный момент.
От того, сколько колонок есть, будет отличаться и набор имеющихся параметров. Например, общее число столбцов – 5. И нам надо просто разместить и выбрать их верным образом, а показать сумму. В таком случае выполняем действия, показанные на этой анимации.
Можно сводную таблицу конкретизировать, указав, например, страну. Для этого мы включаем пункт «Страна».
Можно также посмотреть информацию про продавцов. Для этого мы заменяем колонку «Страна» на «Продавец». Результат получится следующий.
Анализ данных с помощью 3D-карт
Данный метод визуального представления с географической привязкой дает возможность искать закономерности, привязанные к регионам, а также анализировать информацию этого типа.
Преимущество этого способа в том, что нет необходимости отдельно прописывать координаты. Необходимо просто правильно написать географическое положение в таблице.
Как работать с 3D-картами в Excel
Последовательность действий, которую вам необходимо выполнить, чтобы работать с 3Д-картами, следующая:
- Откройте файл, в котором есть интересующий диапазон данных. Например, таблица, где есть колонка «Страна» или «Город».
- Информацию, которая будет показываться на карте, нужно сначала отформатировать, как таблицу. Для этого надо найти соответствующий пункт на вкладке «Главная».
- Выделите те ячейки, которые будут анализироваться.
- После этого переходим на вкладку «Вставка», и там находим кнопку «3Д-карта».
Затем показывается наша карта, где города в таблице представлены в виде точек. Но нам не особо нужно просто наличие информации о населенных пунктах на карте. Нам гораздо важнее видеть ту информацию, которая привязана к ним. Например, те суммы, которые можно показать, как высоту столбика. После того, как мы выполним действия, указанные на этой анимации, при наведении курсора на соответствующий столбик будут отображаться привязанные к нему данные.
Также можно воспользоваться круговой диаграммой, которая является намного более информативной в некоторых случаях. От того, какая общая сумма по величине, зависит размер круга.
Лист прогноза в Excel
Нередко бизнес-процессы зависят от сезонных особенностей. И такие факторы надо обязательно принимать в учет на этапе планирования. Для этого существует специальный инструмент Excel, который понравится вам своей высокой точностью. Он значительно более функциональный, чем все описанные выше методы, какими бы отличными они ни были. Точно так же, очень широкой является сфера его использования – коммерческие, финансовые, маркетинговые и даже государственные структуры.
Важно: чтобы рассчитать прогноз, необходимо получить информацию за предыдущее время. От того, насколько долгосрочные данные, зависит качество прогнозирования. Рекомендуется иметь данные, которые разбиты по одинаковым интервалам (например, поквартально или помесячно).
Как работать с листом прогноза
Чтобы работать с листом прогноза, необходимо выполнять следующие действия:
- Откройте файл, в котором содержится большой объем информации по тем показателям, которые нам надо проанализировать. Например, в течение прошлого года (хотя чем больше, тем лучше).
- Выделите две строки с информацией.
- Перейдите в меню «Данные», и там кликните по кнопке «Лист прогноза».
- После этого откроется диалог, в котором можно выбрать тип визуального представления прогноза: график или гистограмма. Выберите тот, который подходит под вашу ситуацию.
- Установите дату, когда прогноз должен закончиться.
В приводимом нами ниже примере даются сведения за три года – 2011-2013. При этом рекомендуется указывать временные промежутки, а не конкретные числа. То есть, лучше писать март 2013, а не конкретное число типа 7 марта 2013 года. Чтобы исходя из этих данных получить прогноз на 2014 год необходимо получить данных, расположенные в рядах с датой и показателями, которые были на этот момент. Выделяем эти строки.
Затем переходим на вкладку «Данные» и ищем группу «Прогноз». После этого переходим в меню «Лист прогноза». После этого появится окно, в котором снова выбираем способ представления прогноза, а затем устанавливаем дату, к которой прогноз должен быть закончен. После этого нажимаем на «Создать», после чего получаем три варианта прогноза (показываются оранжевой линией).
Быстрый анализ в Excel
Предыдущий способ действительно хорош, потому что позволяет составлять реальные прогнозы, основываясь на статистических показателях. Но этот метод позволяет фактически проводить полноценную бизнес-аналитику. Очень классно, что эта возможность создана максимально эргономичной, поскольку для достижения желаемого результата необходимо совершить буквально несколько действий. Никаких ручных подсчетов, записи каких-либо формул. Достаточно просто выбрать диапазон, который будет анализироваться и задать конечную цель.
Есть возможность прямо в ячейке создавать самые разные диаграммы и микрографики.
Как работать
Итак, чтобы работать, нам надо надо открыть файл, в котором содержится тот набор данных, который надо анализировать и выделить соответствующий диапазон. После того, как мы его выделим, у нас автоматически появится кнопка, дающая возможность составить итоги или же выполнить набор других действий. Называется она быстрым анализом. Также мы можем определить суммы, которые автоматически будут проставлены внизу. Более наглядно посмотреть, как это работает, можете на этой анимации.
Функция быстрого анализа позволяет также по-разному форматировать получившиеся данные. А определить, какие значения больше или меньше, можно непосредственно в ячейках гистограммы, которая появляется после того, как мы настроим этот инструмент. 
Также пользователь может поставить самые разные маркеры, которые обозначают большие и меньшие значения относительно тех, которые есть в выборке. Так, зеленым цветом будут показываться самые большие значения, а красным – наиболее маленькие.
Очень хочется верить, что эти приемы позволят вам значительно повысить эффективность вашей работы с электронными таблицами и максимально быстро добиться всего, что вы желаете. Как видим, эта программа для работы с электронными таблицами дает очень широкие возможности даже в стандартном функционале. А что уже говорить про дополнения, которых очень много на просторах интернета. Важно только обратить внимание, что все аддоны должны быть тщательно проверены на вирусы, потому что модули, написанные другими людьми, могут содержать вредоносный код. Если же надстройки разработаны компанией Майкрософт, то ее можно использовать смело.
Пакет анализа от Майкрософт – очень функциональная надстройка, которая делает пользователя настоящим профессионалом. Она позволяет выполнить почти любую обработку количественных данных, но она довольно сложная для начинающего пользователя. На официальном сайте справки Майкрософт есть детальная инструкция по тому, как использовать разные виды анализа с помощью этого пакета.
Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:
Истина познается в сравнении. Именно поэтому в любой деятельности следует регулярно делать сравнительные анализы, чтобы понимать текущее истинное положение ситуации. Счастье для каждого человека – это ощущение прогресса, иными словами изменения к лучшему. Но чтобы увидеть и осознать факт прогресса следует выполнить сравнение положение начальной точки А с текущей точкой Б. Все это объясняет главный принцип мотивации – ничто так не мотивирует как визуализация прогресса. Таким образом можно смело утверждать, что визуализация данных не только позволяет быстро принимать правильные решения (иными словами проявлять высокую реакцию эффективных действий в текущей ситуации), но и основательно мотивировать к действию.
Подготовка данных отчета для сравнительного анализа продаж в Excel
Рассмотрим пример построения интерактивного графического отчета с визуализацией данных в Excel без использования макросов. Главная особенность данного примера заключается в том, что будет использовано сразу несколько элементов управления дашбордом.
Для примера как всегда по традиции смоделируем ситуацию. Из ERP-системы была экспортирована статистическая информация о продажах в стандартном формате файла Excel. В результате чего, в нашем распоряжении имеется история продаж за учетный период 2 полных год: с прошлого 2020-го года по текущий 2021-ый год. Как показано ниже на рисунке:
Сразу стоит отметить что показатели продаж по дням весьма вола тыльные. В один день 170 в другой 8 000. Как в розничной торговле – день на день непохож. Поэтому разумно в нашем интерактивном отчете сравнительного анализа продаж предварительно усреднить все показатели, чтобы избежать «статистического шума» на некоторых графиках.
На основе полученных данных нам необходимо узнать:
- Соотношение средних показателей продаж по месяцам текущего года относительно прошлого.
- Изменения в процентах динамики между разных месяцами для разных годов.
- Проанализировать ежемесячные фактические продажи по неделям и дням недели.
- Определить на какие дни недели приходится недельный максимум продаж.
Так приблизительно выглядит наше ТЗ (техническое задание). Ведь без ТЗ результат ХЗ! Исходя из него уже можно схематически смоделировать структуру дашборда для визуализации отчета сравнительного анализа в продажах. Базовая схема для данного ТЗ состоит из 4-х блоков (блоки могут быть в любой желаемой последовательности, а не обязательно по пунктам ТЗ).
Формулы для создания визуализации данных в сравнительном анализе продаж
Как видно было уже на первом рисунке, шаблон данного дашборда состоит из 3-х листов.
- DASHBOARD – диаграммы и графики с интерактивными элементами управления отчета при сравнительном визуальном анализе статистических исходных данных.
- Processing – техническая часть шаблона, состоящая из сложных формул выборки данных по нескольким условиям из листа «Data». И таблиц для построения графиков или диаграмм отчета на листе «DASHBOARD».
- Data – исходные данные полученные путем экспорта из программы ERP-системы фирмы.
Далее рассмотрим главный лист отчета и принципы его управления интерактивными элементами для удобного визуального анализа данных.
Дашборд для создания отчетов по сравнительному анализу продаж в Excel
Вашему вниманию предлагается обзор принципов использования шаблона дашборда для составления визуальных отчетов по сравнительному анализу продаж в Excel.
Самый верхний первый блок состоит из 4-х блоков подписей и числовых значений. Из графических элементов здесь всего лишь треугольники роста и снижения показателей. Они находятся на против отображения изменения их динамики в процентном соотношении:
Интересный факт, явно выраженный в данной ситуации примера. Чтобы нам увеличить показатель продаж с 1 725 (апрель 2020-го) до 2 884 (апрель 2021-го) нам нужно добавить аж +67,2%. Но если наоборот, чтобы ухудшить показатели прогресса с 2 884 и до 1725 нам уже достаточно потереть лишь -40,2%. Будьте внимательны с отрицательными значениями в процентах в отчетах. Не стоит пренебрегать их небольшими значениями. Ведь чтобы увеличить число в 2 раза потребуется аж 100%, но, чтобы потерять половину достаточно всего лишь 50%. Относительные значения коварны, но без них не обойтись, нужно лишь научится правильно ими пользоваться.
Второй самый большой блок под названием «ПРОДАЖИ В СРЕДНЕМ» отображает динамику изменений усредненных показателей продаж за текущий (желтая кривая) и предыдущий (фиолетовая кривая) – года:
Чтобы визуально анализировать изменения по месяцам разных годов можно использовать интерактивный элемент «Полоса прокрутки». Сразу стоит отметить, что все интерактивные элементы в Excel доступны из выпадающего меню на вкладке «РАЗРАБОТЧИК»-«Элементы управления»-«Вставить»:
Теперь важно отметить особенность управление полосой прокрутки. Данный элемент управления управляет лишь только курсором для отображения значений месяцев текущего года. Если галочкой отмечет элемент «Флажок» напротив пиктограммы «замок», тогда второй курсор значений предыдущего года будет привязан к курсору текущего.
Далее переходим к следящим элемента управления – выпадающие списки. Благодаря им мы имеем возможность сравнивать показатели разных месяцев разных годов. НО! Сначала должен быть снят флажок на против замка, чтобы разблокировать курсоры и сделать их независимыми по отношению друг к другу. Вот как это работает:
Как показано выше на рисунке мы сняли флажок с «замка» и с помощью двух выпадающих списков независимо управляем разными курсорами разных годов для разных месяцев. А на первом блоке получаем подробную информацию о динамике изменений усредненных показателей и в процентном соотношении. Это очень удобно для построения разных стратегий прогрессирования, на основе полученных статистических данных и сравнительном визуальном анализе продаж в Excel.
Третий блок «ТЕКУЩИЙ МЕСЯЦ (факт)» отображает ежедневные продажи для выбранного текущего месяца текущего года:
На втором плане графика данного блока находится выделенная фиолетовым цветом область, которая служит курсором выделения дней выбранного номера недели (в данном случае №3).
Ети же дни недели детально отображаются на четвертом блоке под названием «НЕДЕЛЬНЫЙ МАКСИМУМ»:
Также здесь детально экспонируется день недели со самым высоким показателем продаж (в данном случае – это Четверг). Третий и четвертый блоки, связанные между собой и управляются одним и тем же элементом управления (полосой прокрутки) на 3-м блоке. Как показано ниже на рисунке:
А все вместе блоки образуют собой целостную картинку интерактивного отчета для проведения визуального сравнительного анализа продаж по статистическим исходным данным за ученый период 2 года:
Скачать сравнительный анализ продаж по годам в Excel
Данный дашборд представленный в виде шаблона. Таким образом, вы имеете возможность его использовать в собственных целях для своих задач, всего лишь подставив свои исходные данные на листе «Data». Предварительно скачайте его по выше указанной ссылке. Шаблон не содержит макросов и незаблокированный паролями, а полностью доступный для редактирования формул или графиков. Свободно: скачивайте, пользуйтесь, улучшайте, анализируйте, поделитесь с друзьями.