Анализ с помощью функций excel

Людей, которым приходится работать с данными, очень большое количество. И Excel – одна из лучших программ, которая позволяет осуществлять эффективный анализ информации. Сегодня мы рассмотрим 13 функций, которые каждый человек должен знать перед тем, как начинать использовать эту программу. Настоятельно рекомендуется потренироваться перед тем, как реализовывать знания в реальной жизни.

Содержание

  1. 13 функций для аналитика в Excel
  2. СУММ функция
  3. ПРОИЗВЕД функция
  4. ЕСЛИ функция
  5. СРЗНАЧ функция
  6. СУММПРОИЗВ функция
  7. МАКС функция
  8. МИН функция
  9. НАИБОЛЬШИЙ функция
  10. НАИМЕНЬШИЙ функция
  11. ВПР функция
  12. ИНДЕКС функция
  13. СУММЕСЛИ функция
  14. СУММЕСЛИМН функция

13 функций для аналитика в Excel

Независимо от того, в какой сфере вы работаете: реализуете товар, сводите бухгалтерскую отчетность или составляете квартальный отчет по маркетингу, необходимо четко понимать, каким инструментарием эта задача будет выполняться. Приведем самые популярные функции, которые могут быть полезны в разных сферах. Конечно, их намного больше, но эти являются 20%, которые дают 80% результата. Начнем с общематематических функций, а потом перейдем к более продвинутым, которые уже ближе к программированию.

СУММ функция

Начнем наш хит-парад с самой простой функции, которая складывает числа из определенного диапазона данных. Называется она СУММ. Она имеет только один обязательный аргумент, но теоретически возможно использовать значительно больше параметров.

Каждый аргумент являет собой массив данных, которые будут суммироваться, а также отдельные ячейки и числа, которые можно складывать между собой. С помощью этого оператора можно, например, посчитать итоговые продажи товаров в таблице или же суммарные доходы бюджета страны за определенный период. В общем виде синтаксис функции следующий: =СУММ (Массив 1, Массив 2…..)

ПРОИЗВЕД функция

Синтаксис этой функции такой же, как и у СУММ, но она умножает несколько значений, которые передаются в качестве аргументов. Точно так же, как и в предыдущей функции, можно использовать, как параметры, следующие типы данных: диапазон, число, ячейка с числовым значением. В общем виде синтаксис этой функции следующий: =СУММ (Массив 1, Массив 2…..)

Практические примеры использования этой функции: анализ бухгалтерских данных, маркетинговые расчеты. Надо сказать, что эта функция не применяется самостоятельно настолько же часто, как СУММ. Как правило, она идет совместно с другими формулами. Например, получить диапазон данных, который потом перемножить между собой.

В качестве аргументов обеих функций можно также использовать формулы.

ЕСЛИ функция

Это первая логическая функция в нашем хит-параде. С ее помощью можно задать условие, при котором будет выводиться в ячейку определенный текст или будут совершаться определенные вычисления. Синтаксис этой функции уже посложнее, чем предыдущих и включает три основных аргумента:

  1. Выражение. Здесь записывается условие. Например, ячейка А1 должна быть больше или равно единице.
  2. Результат, если истина. В этом аргументе прописывается то, что будет выполняться в случае, если выражение оказалось истинным. То есть, простыми словами, если критерий подтвердился. Также здесь можно внести другую формулу, которая будет выполняться и даже указать повторную функцию ЕСЛИ, чтобы она выполнила еще одну проверку.
  3. Результат, если ложь. Типы данных, которые можно использовать в этом аргументе, те же самые. И точно так же можно запрограммировать эту функцию на то, чтобы она выполнила другое действие в случае, если выражение оказалось ложным.

В результате использования этой функции может получиться что-то типа такого дерева. Простыми словами, эта функция нужна для того, чтобы задавать алгоритмы вычислений или действий.

Основные функции для аналитика в Excel

И давайте для большей наглядности приведем пример формулы, которая выполняет последовательность проверок, которая приводится на этой схеме. =ЕСЛИ(А22=1; ЕСЛИ(А23<0;5;10); ЕСЛИ(А24<0;8;6)). Благодаря тому, что Excel предусматривает возможность задавать полноценный алгоритм действий, нередко эти электронные таблицы называют программируемыми.

Кстати, автоматизировать анализ данных можно и с помощью полноценного программирования. Такая программа называется макросом, только она запускается не из ячейки, а через специальное меню.

СРЗНАЧ функция

С помощью этой функции можно получить среднее арифметическое значений, которые заносятся в скобки. Аргументы такие же, как и в функции СУММ. Поддерживаемые типы данных: числа, диапазоны значений, ячейки числового формата, а также другие функции, которые возвращают числовое значение. В общем виде синтаксис функции следующий: =СРЗНАЧ(массив 1;массив 2).

Эта функция очень активно применяется для статистических расчетов. Особенно она популярна для анализа данных в социономических науках, таких как психология, социология и других.

СУММПРОИЗВ функция

Эта функция, как видно из названия, является сочетанием функций СУММ и ПРОИЗВ. Она сначала умножает значения, содержащиеся в аргументах, после чего получает сумму получившихся значений. Например, у нас есть таблица с тремя массивами данных.

Основные функции для аналитика в Excel

Чтобы получить произведения, надо перемножить между собой значения в каждом из столбцов. После этого просуммировать получившиеся значения. Это требует немало времени, поэтому значительно проще воспользоваться функцией СУММПРОИЗВ.

В таком случае достаточно в качестве аргументов указать массивы, разделенные точкой с запятой между собой. Все остальное программа уже сделает за самого человека.

МАКС функция

С помощью этой функции можно получить максимальное значение из набора данных. Также часто используется в статистике. Она очень востребована также в кругах трейдеров, которым приходится анализировать большие количества цифровых данных и определять точки максимума и минимума. Или же для анализа эффективности любого другого дела. Например, если у человека есть интернет-магазин, и он хочет определить, в какой месяц выручка была самой большой. Для этого не нужно смотреть огромный объем данных, достаточно просто воспользоваться соответствующей функцией.

Синтаксис очень простой: в скобках надо указать числа, диапазоны или функции, возвращающие числа, среди которых потому будет находиться самое большое значение.

МИН функция

По своей структуре эта функция такая же самая, как и почти любой другой статистический оператор. При этом она выполняет выполняет другую функцию – вычисляет самое маленькое значение в диапазоне. Очень часто функции МИН и МАКС применяются в паре. Так, в том же трейдинге они нужны для того, чтобы найти точку входа и точку продажи ценных бумаг или криптовалюты.

Конечно, сейчас эта задача может выполняться и с помощью других программ в режиме онлайн, но если речь идет о позиционной торговле (то есть, долгосрочном трейдинге), то стандартная таблица Excel все еще активно применяется. Эти две функции являются гарантом безопасности трейдера, поскольку позволяют вовремя войти в рынок, чтобы быстро заработать и вовремя выйти из него, когда будет ценой будет пробит один из предыдущих максимумов.

Конечно, эти функции имеют и некоторые ограничения в торговле на финансовых рынках, но это уже совсем другая тема для обсуждения.

НАИБОЛЬШИЙ функция

На первый взгляд может показаться, что эта функция выполняет абсолютно ту же задачу, что и оператор МАКС. Но это не так. С помощью функции НАИБОЛЬШИЙ можно вернуть самое маленькое нужное число после максимального. Синтаксис немного сложноват для понимания. Он содержит следующие аргументы:

  1. Массив. Диапазон значений, которые используются этой функцией.
  2. Коэффициент. Это число, со стороны самого большого, от которого нужно отсчитывать значение.

Если поставить число k – единицу, то эта функция ведет себя точно так же, как и оператор МАКС. А вот если поставить другое значение, то оператор будет определять второе, третье и так далее значение по величине.

Давайте для наглядности приведем небольшой пример. Допустим, у нас есть числовой ряд 1;3;6;5;10. Если мы поставим коэффициент 1, то значение, возвращаемое функцией, будет аналогично тому, которое возвращается функцией МАКС – 10. Если же число k установить на уровень 2, то в таком случае функцией будет возвращено значение 6, если число k будет равняться трем, то тогда вернется значение 5 и так далее.

НАИМЕНЬШИЙ функция

Эта функция работает абсолютно так же, как и НАИБОЛЬШИЙ, но отсчет начинает с наименьшего значения. Аналогично предыдущему оператору, при значении числа k, равном единице, возвращаемое значение идентично функции МИН. С каждым следующим увеличением этого коэффициента минимальное значение становится все больше.

Таким образом, можно понять второй по дешевизне товар на рынке, как один из возможных вариантов применения этой функции. Или узнать третью впадину на графике котировок.

ВПР функция

Еще одна очень продвинутая функция, которая позволяет искать требуемое значение в ситуациях, когда человек не знает, где именно в таблице оно может содержаться. Эта функция просматривает диапазон по горизонтали и имеет следующие аргументы:

  1. Искомое значение. Это та строка или число, которое необходимо найти.
  2. Таблица. В этом аргументе необходимо указать диапазон значений, который поддается анализу.
  3. Номер столбца.
  4. Интервальный просмотр. Это логическое значение, которое может быть или нулем, или единицей. Если значение этого аргумента равно нулю, то совпадение должно быть точным, чтобы функция сработала. Если же значение равно единице, то точного значения не требуется.

Теперь давайте приведем пример использования этой функции. Предположим, у нас таблица с такими данными.

Основные функции для аналитика в Excel

По условию нашей задачи, нам нужно найти:

  1. Сколько лет сотруднику Иванову.
  2. Какой университет окончил сотрудник Петров.

Пример формул, которые могут решить каждую из этих задач:

  1. =ВПР(А6; А1:С4; 3;0). Эта формула осуществляет поиск в первой колонке таблицы, а значение возвращает в третьем столбце, соответствующее найденному значению. В результате мы узнаем, что Иванову 22 года.
  2. =ВПР(А6; А1:С4; 2;0). Эта формула будет анализировать первую колонку, есть ли там значение «Петров». Если да, то ищет, какое значение второго столбца ему соответствует. В результате, мы получили значение ВШЭ.

У функции ВПР есть аналог, который осуществляет горизонтальный поиск – ГПР. Ее синтаксис такой же, только незначительно отличается принцип работы.

ИНДЕКС функция

С помощью этой функции пользователь может найти значение, которое соответствует соответствует определенной строке и колонке заданного диапазона данных. Вопрос: почему нельзя сразу задать адрес ячейки? Дело в том, что эта функция позволяет искать данные по номеру ряда и колонки, в этом ее главное преимущество. Синтаксис: ИНДЕКС (Массив;Номер строки;Номер столбца); Предположим, у нас есть следующая таблица с данными:

Основные функции для аналитика в Excel

Предположим, нас интересует фамилия человека, которая находится на пересечении третьего ряда и первой колонки. Следовательно, нам нужно написать такую формулу, чтобы достичь поставленной цели: =ИНДЕКС(А1;С4;3;1).

СУММЕСЛИ функция

Эта функция, как видно из названия, совмещает в себе функции СУММ и ЕСЛИ. А именно, при условии соблюдения определенного требования, эта функция суммирует определенные значения. Синтаксис оператора включает три обязательных аргумента:

  1. Диапазон для критерия. Обязательный аргумент. Это набор данных, которые будут проверяться на предмет соответствия определенному условию.
  2. Критерий. Это условие, на соответствие которому осуществляется набор данных,указанный в первом аргументе.
  3. Диапазон суммирования. Этот аргумент указывать необязательно, но он нужен, если в первом аргументе указывается текстовый диапазон.

СУММЕСЛИМН функция

Аналогичная предыдущей функция, которая умеет проверять диапазон на соответствие сразу нескольким критериям. Следовательно, ее синтаксис также немного отличается:

  1. Диапазон суммирования.
  2. Диапазон критерия 1.
  3. Критерий 1.
  4. Диапазон критерия 2.
  5. Критерий 2.

И так далее. Можно указывать очень много критериев, но на практике достаточно 3-5. Как видим, функций довольно много. Но на деле их еще больше. Но нужно освоить в первую очередь эти.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

Продолжаем рассказывать про неочевидные штуки в Экселе, которые могут пригодиться для работы с данными. Сегодня будет про аналитику — как собрать, подготовить или получить дополнительные данные, чтобы анализ получился более полный.

МИНЕСЛИ и МАКСЕСЛИ

В английской версии: MINIF, MAXIF.

Что делают: находят минимальное и максимальное значение по какому-то условию в заданных диапазонах.

Допустим, у нас есть таблица доходов и расходов, причём доходы получены из разных источников:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

С помощью функций МИНЕСЛИ и МАКСЕСЛИ мы можем найти минимальные и максимальные значения по заданному параметру. Например, найдём минимальный доход, который мы получили с внешних заказов. Для этого напишем формулу:

=MINIFS(B2:B13;C2:C13;»заказ»)

Первый параметр — это диапазон, где ищем минимальное значение, второй — диапазон, по которому мы будем проверять наше условие, и третий — само условие. Получается, что формула возьмёт слово «заказ», найдёт в столбце C все совпадения с ним, а потом найдёт в столбце B минимальное значение:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

Точно так же можно найти максимальный доход на работе — вдруг работать только с заказами выгоднее:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

ВПР

В английской версии: VLOOKUP

Что делает: сопоставляет данные из одного столбца с другим.

Это одна из самых популярных функций при анализе данных в Экселе — с ней можно быстро находить данные в одном столбце и смотреть, чему они соответствуют в другом. Например, если мы хотим посмотреть, сколько потратили в марте, то используем такую формулу:

=VLOOKUP(«Март»;A2:D13;4;FALSE)

Функция возьмёт наш «Март», проверит весь диапазон, который мы указали, найдёт в нём наше слово и выведет результат из четвёртого столбца, который соответствует марту. Параметр FALSE означает, что нам нужно точное совпадение, — если хватит примерного, поставьте TRUE.

Это выглядит просто на нашей таблице — тут значения можно найти и без функций. Но когда у тебя не 12 строк, а 12 тысяч, то с формулами получается проще.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

СУММЕСЛИМН

В английской версии: SUMIFS

Что делает: складывает значения, которые подходят сразу к нескольким параметрам.

Бывает так, что нам нужно найти сумму значений сразу по нескольким параметрам — когда они все выполняются, то мы складываем между собой те ячейки, где есть такое полное совпадение. Например, найдём, сколько мы заработали на удалёнке на основной работе — используем для этого формулу:

=SUMIFS(B2:B13;C2:C13;»работа»;E2:E13;»удалёнка»)

Здесь мы первым параметром задаём, из какого столбца будем брать числа для суммы, потом два параметра — фильтр по источнику, и последние два — выбираем только те, где вид стоит «удалёнка»:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

СЧЁТЕСЛИМН

В английской версии: COUNTIFS

Что делает: то же самое, что и СУММЕСЛИМН, только не складывает значения, а считает совпадения.

Если нам нужно выяснить, сколько раз мы брались за внешние заказы и получали за это меньше ста тысяч рублей, то можем использовать такую формулу:

=COUNTIFS(C2:C13;»заказ»; B2:B13;»<100000″)

Здесь всё то же самое, что и в предыдущей формуле, только без первого столбца для суммы. Обратите внимание, что знак сравнения входит в кавычки.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

СЦЕПИТЬ

В английской версии: CONCATENATE

Что делает: склеивает несколько ячеек в одну.

Если нам нужно подготовить данные для выгрузки или привести их в более понятный вид, иногда используют склейку ячеек. Смысл в том, что можно задать правила объединения на примере одной ячейки, потом протянуть её вниз, сколько нужно, а Эксель сам заполнит их новыми склеенными данными. 

Допустим, нам нужно вывести для отчёта такую фразу для каждого месяца: «Январь: заработано столько-то рублей, потрачено столько-то, остаток вот такой». Чтобы не собирать это всё вручную, пишем формулу:

=CONCATENATE(A2;»: заработано «;B2;», потрачено «;D2;», остаток: «;E2)

Здесь мы просто через точку с запятой указываем как ячейки, так и текстовые значения, которые хотим добавить в итоговую строчку. Кроме текста, туда можно добавлять что угодно — например результаты вычислений или текст из других ячеек.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

СЖПРОБЕЛЫ

В английской версии: TRIM

Что делает: убирает лишние пробелы между словами, оставляя по одному пробелу.

Иногда данные для анализа попадают в таблицу в непотребном виде — например, с кучей пробелов между словами. Если это наш случай, используем функцию СЖПРОБЕЛЫ — она удалит лишнее и сделает красивый текст:

=TRIM(A1:A4)

В функции можно указать сразу весь диапазон для обработки (и тогда она сама добавит нужные ячейки ниже) или указать только одну ячейку.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Excel содержит огромное количество самых разнообразных функций, однако не все они нужны при анализе данных. В этой статье вы узнаете о 10 наиболее популярных функций, которые будут нужны при работе с информацией. Эти функции позволяют выполнить большинство задач, которые появляются при анализе данных.

1. ВПР

Эта функция является одной из самых популярных и часто используемых в Excel. Если вам необходимо найти данные в одном столбце в таблице и получить значение из другого столбца таблицы, то эта функция вам поможет. Ее синтаксис:

ВПР (искомое значение; таблица; номер столбца; интервальный просмотр)

— Искомое значение — это то значение, которое мы будем искать в таблице с данными

— Таблица — диапазон данных, в первом столбце которого мы будем искать искомое значение


Номер столбца — этот параметр обозначает, на какое количество столбцов
надо сдвинуться вправо в таблице для получения результата


Интервальный просмотр — Может принимать параметр 0 или ЛОЖЬ, что
обозначает что совпадение между искомым значением и значением в первом
столбце таблицы должен быть точным; либо 1 или ИСТИНА, соответственно
совпадение должно быть неточным. Настоятельно рекомендую использовать
только параметр ЛОЖЬ, иначе можно получать непредсказуемые результаты.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 В примере выше мы ищем по фамилии Петров имя в таблице с базой данных по ФИО. В функции ВПР(E2;A1:C6;2;0) первый параметр (E2) — ссылка на ячейку с фамилией, по которой мы будем искать имя; второй параметр A1:C6 — ссылка на таблицу, в первом столбце которой мы ищем указанное в первом параметре значение; третий параметр «2» — из какого столбца справа извлекать значение; четвертый параметр «0» — точный поиск.

Если хотите изучить более подробно, как работает функция ВПР, прочитайте нашу статью «Функция ВПР в Excel».

2. ГПР

Функция ГПР выполняет туже задачу, что и ВПР, только она просматривает первую строку в поиске искомого значения и для получения результата сдвигается на указанное количество строк вниз.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 Синтаксис функции следующий:

ГПР(искомое значение;таблица;номер строки;интервальный просмотр)

— Искомое значение — значение, которое мы ищем в строке.

— Таблица- диапазон данных на листе, где в первой строке мы ищем искомое значение и сдвигаемся на необходимое количество строк.

— Номер строки- числовое значение, указывающее на сколько строк вниз надо сместиться.

— Интервальный просмотр — ставьте всегда 0, тогда Эксель будет искать точное совпадение, что нам и нужно в большинстве случаев.

В примере выше мы ищем выручку за сентябрь в помесячном отчете по выручке. В формуле ГПР(A5;B1:M2;2;0) первый параметр (А5) — ссылка на месяц, по которому мы хотим получить выручку; второй параметр (B1:M2) — ссылка на таблицу, где в первой строке указаны месяцы, среди которых нам нужно найти выбранный; третий параметр «2» — из какой строки ниже мы будем получать данные; четвертый параметр «0» — ищем точное совпадение.

Если вы хотите более подробно изучить, как пользоваться функцией ГПР — прочитайте статью на нашем сайте «Функция ГПР в Excel».

3. ЕСЛИ

Функция ЕСЛИ является очень популярной в Excel. Она позволяет автоматически выполнять какое-либо действие, в зависимости от поставленного условия.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

Функция ЕСЛИ выполняет проверку логического выражения и если выражение истинно, то  поставляется одно значение и альтернативное, если ложь. Синтаксис следующий:

ЕСЛИ(логическое выражение; значение если истина; значение если ложь)

— Логическое выражение — выражение, которое по итогу своего вычисления должно вырнуться значение ИСТИНА или ЛОЖЬ.
— Значение, если истина — устанавливаем указанное значение, если логическое выражение вернуло ИСТИНА
— Значение, если ложь — устанавливает указанное значение, если логическое выражение вернуло ЛОЖЬ.

В примере выше мы хотим определить, получили ли мы за месяц выручку больше 500 рублей или нет. В формуле  ЕСЛИ(B2>500;»Да»;»Нет») первый параметр (B2>500) проверяет, выручка за месяц больше 500 рублей или нет; второй параметр («Да») — функция вернет Да, если выручка больше 500 рублей и соответственно Нет (третий параметр), если выручка меньше.

Обратите внимание, что значения при истине или лжи могут быть не только текстовые, числовые, но также и функции(в том числе и ЕСЛИ), что позволяет реализовать достаточно сложные логические конструкции.

4. ЕСЛИОШИБКА

При работе с формулами в Excel, можно время от времени сталкиваться с различными ошибками. Так в примере ниже функция ВПР вернула ошибку #Н/Д из-за того, что в базе данных по ФИО нет искомой нами фамилии (более подробно об ошибке #Н/Д вы можете прочитать в этой статье: «Как исправить ошибку #Н/Д в Excel»)

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

Для обработки таких ситуаций отлично подойдет функция ЕСЛИОШИБКА. Ее синтаксис следующий:

ЕСЛИОШИБКА(значение; значение если ошибка)

— Значение, результат которого проверяется на ошибку.
— Значение, если ошибка — В случае, если в результате работы функции получаем ошибку, то выводится не ошибка, а данное значение.

В случае с нашим примером выше, мы можем предположить, что фамилия может быть некорректной, соответственно ЕСЛИОШИБКА вернет нам предупреждение, что бы мы проверили написание фамилии.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

В примере выше, мы проверяем результат работы функции ВПР(E2;A1:C6;2;0) и в случае, если вернется ошибка, то выдаем сообщение «Проверьте фамилию!».

5. СУММЕСЛИМН

Функция СУММЕСЛИМН позволяет суммировать значения по определенным условиям. Условий может быть несколько. В Excel также есть функция СУММЕСЛИ, которая позволяет суммировать по одному критерию. Призываю вас использовать более универсальную формулу.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 У функции СУММЕСЛИМН следующий синтаксис:

СУММЕСЛИМН(Диапазон суммирования; Диапазон условия 1; Условие 1;…)

— Диапазон суммирования — область листа Эксель, из которой мы суммируем данные
— Диапазон условия 1 — Диапазон ячеек, которые мы проверяем на соответствие условию
— Условие 1 — Условие, которое проверяется на соответствие в Диапазоне 1.
Обратите внимание, что диапазонов условий и соответственно условий может быть столько, сколько вам нужно.

Для примера выше мы хотим получит выручку, которую принес нам Петров в городе Москва. Формула имеет вид СУММЕСЛИМН(C2:C13;A2:A13;E2;B2:B13;F2), где C2:C13 — диапазон со значениями выручки, которые необходимо просуммировать; А2:А13 — диапазон с фамилиями, которые мы будем проверять; Е2 — ссылка на конкретную фамилию; B2:B13 — ссылка на диапазон с городами; F2 — ссылка на конкретный город.

Более подробно о функциях СУММЕСЛИМН и СУММЕСЛИ рассказано в статье «СУММЕСЛИ и СУММЕСЛИМН в Excel».

6. СЧЁТЕСЛИМН

СЧЁТЕСЛИМН очень похожа на функцию СУММЕСЛИМН, только в отличии от нее, она не суммируется значения, а только считает количество ячеек, которые соответствуют определенным условиям. Как и в случае с СУММЕСЛИМН, у СЧЁТЕСЛИМН есть упрощенная форма СЧЁТЕСЛИ, который считает количество ячеек только по одному критерию, но лучше используйте более общий вариант.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

Синтаксис у функции следующий:

СЧЁТЕСЛИМН(диапазон условия 1; условие 1;…)

— Диапазон условия 1 — Диапазон ячеек, которые проверяются на соответствие определенному условию.
— Условие 1 — Условие, которое определяет какие ячейки надо учитывать при подсчете.
Обратите внимания, что диапазонов условий и соответственно условий может быть несколько.

В примере выше, мы считаем сколько в таблице ячеек, в которых фамилия — Петров, а город — Москва. В формуле СЧЁТЕСЛИМН(A2:A13;E2;B2:B13;F2) диапазон A2:A13  — диапазон фамилий, которые мы проверяем, Е2 — та фамилия, которую мы ищем в диапазоне; B2:B13 — диапазон городов и соответственно F2 — город, который мы учитываем при подсчете ячеек. Получившееся число 3 — это количество строк в таблице, где фамилия равна Иванов, а город равен Москва.

7. СЖПРОБЕЛЫ

При работе с данными в Excel, мы можем получать их из разных источников, что может привести к тому, что получаемые значения имеют «мусорную» информацию, очень часто это лишние пробелы, которые надо удалить. Можно удалять вручную, но это долго и муторно. На выручку нам приходит функция СЖПРОБЕЛЫ, которая удаляет лишние пробелы, в случае если их больше одного подряд. Синтаксис у функции очень простой:

СЖПРОБЕЛЫ(текст)

— Текст — тот текст, из которого надо убрать лишние пробелы.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

Как видно из примера выше, функция успешно удалила лишние пробелы из исходной строки.

8. ЛЕВСИМВ и ПРАВСИМВ

Функции ЛЕВСИМВ и ПРАВСИМВ возвращают определенное количество знаков с начала (ЛЕВСИМВ) либо с конца (ПРАВСИМВ) строки. Эти функции нужны для получения части строки. Синтаксис у функций однотипный:

ЛЕВСИМВ(текст; количество знаков)
ПРАВСИМВ(текст; количество знаков)

— Текст — то строковое выражение, из которого мы хотим получить часть.
— Количество знаков — число символов, которое мы хотим получить.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 В примере выше мы из текста «Пример текста» извлекаем 6 символов слева и получаем текст «Пример».

9. СЦЕПИТЬ

Функция СПЕПИТЬ позволяет объединить значения из нескольких ячеек. Синтаксис у функции достаточно простой:

СЦЕПИТЬ(текст1; текст2;…)

— Текст 1 — Текст, который надо соединить в одну строку
— Текст 2 — Текст, который надо соединить в одну строку
Обратите внимание, что вы можете объединить до 255 текстовых значений.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 В примере выше мы объединяем фамилию и имя. В функции СЦЕПИТЬ(A2;» «;B2), первый параметр(А2) — ссылка на ячейку с фамилией; второй параметр (» «) — пробел, что бы итоговый текст смотрелся нормально; третий параметр(В2) — ссылка на ячейку с именем.

10.ЗНАЧЕН

Часто данные, которые мы получаем из внешних источников, имеют текстовый формат и мы не можем производить с ними математических действий (складывать, вычитать и т.п.). Нам требуется сначала преобразовать текст в число, для этого используйте функцию ЗНАЧЕН. Синтаксис у функции следующий:

ЗНАЧЕН(текст)

— Текст — число, представленное в текстовом формате

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 Как видно в примере выше, у нас есть число 12522, которое представлено в виде текста, при помощи функции ЗНАЧЕН мы преобразовали его в число 12 522, с которым в дальнейшем можем работать, как с любыми другими числами.

Спасибо, что дочитали статью. Я постарался выбрать 10 наиболее полезных функций в Excel, которые нужны при анализе данных. Жду ваши комментарии.

Excel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac Excel 2021 Excel 2021 для Mac Excel 2019 Excel 2019 для Mac Excel 2016 Excel 2016 для Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Еще…Меньше

Если вам нужно разработать сложный статистический или инженерный анализ, вы можете сэкономить время и этапы с помощью этого средства. Вы предоставляете данные и параметры для каждого анализа, а средство использует соответствующие статистические или инженерные функции для вычисления и отображения результатов в выходной таблице. Некоторые средства создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.

Функции анализа данных можно применять только на одном листе. Если анализ данных проводится в группе, состоящей из нескольких листов, то результаты будут выведены на первом листе, на остальных листах будут выведены пустые диапазоны, содержащие только форматы. Чтобы провести анализ данных на всех листах, повторите процедуру для каждого листа в отдельности.

Ниже описаны инструменты, включенные в пакет анализа. Для доступа к ним нажмите кнопкуАнализ данных в группе Анализ на вкладке Данные. Если команда Анализ данных недоступна, необходимо загрузить надстройку «Пакет анализа».

  1. Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.

  2. В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

    Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel.

  3. В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

    • Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.

    • Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить его.

Примечание: Чтобы включить Visual Basic для приложений (VBA) для надстройки «Надстройка анализа», вы можете загрузить надстройку VBA так же, как и надстройку «Надстройка анализа». В поле Доступные надстройки выберите «Надстройка анализа — VBA».

Существует несколько видов дисперсионного анализа. Нужный вариант выбирается с учетом числа факторов и имеющихся выборок из генеральной совокупности.

Однофакторный дисперсионный анализ

Этот инструмент выполняет простой анализ дисперсии данных для двух или более выборок. Анализ дает проверку гипотезы о том, что каждая выборка взята из одного и того же распределения вероятности на основе альтернативной гипотезы о том, что для всех выборок распределение вероятности не одно и то же. Если есть только два примера, можно использовать функцию T.ТЕСТ. В более чем двух примерах нет удобного обобщения T.ВМЕСТОэтого можно использовать модель Anova для одного фактора.

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в эксперименте по измерению высоты растений последние обрабатывали удобрениями от различных изготовителей (например, A, B, C) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой). Таким образом, для каждой из 6 возможных пар условий {удобрение, температура}, имеется одинаковый набор наблюдений за ростом растений. С помощью этого дисперсионного анализа можно проверить следующие гипотезы:

  • Извлечены ли данные о росте растений для различных марок удобрений из одной генеральной совокупности. Температура в этом анализе не учитывается.

  • Извлечены ли данные о росте растений для различных уровней температуры из одной генеральной совокупности. Марка удобрения в этом анализе не учитывается.

Извлечены ли шесть выборок, представляющих все пары значений {удобрение, температура}, используемые для оценки влияния различных марок удобрений (для первого пункта в списке) и уровней температуры (для второго пункта в списке), из одной генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза предполагает, что влияние конкретных пар {удобрение, температура} превышает влияние отдельно удобрения и отдельно температуры.

Определение входного диапазона для дисперсионного анализа

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам, как в случае двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями. Однако в таком анализе предполагается, что для каждой пары параметров есть только одно измерение (например, для каждой пары параметров {удобрение, температура} из предыдущего примера).

Функции CORREL и PEARSON вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерения, если для каждой переменной наблюдаемы измерения по каждому из N-объектов. (Любые отсутствующие наблюдения по любой теме вызывают игнорирование в анализе.) Средство анализа корреляции особенно удобно использовать, если для каждого субъекта N имеется более двух переменных измерения. Она содержит выходную таблицу — матрицу корреляции, которая показывает значение CORREL (или PEARSON),примененного к каждой из возможных пар переменных измерения.

Коэффициент корреляции, как и ковариана, — это мера степени, в которой две единицы измерения «различаются». В отличие от ковариации коэффициент корреляции масштабирован таким образом, что его значение не зависит от единиц измерения, выраженных в двух переменных измерения. (Например, если двумя переменными измерения являются вес и высота, то значение коэффициента корреляции не изменяется, если вес преобразуется из фунта в фунты.) Значение любого коэффициента корреляции должно быть включительно от -1 до +1 включительно.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, т. е. большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

Средства корреляции и коварианс могут использоваться в одном и том же параметре, если у вас есть N различных переменных измерения, наблюдаемые для набора людей. Каждый из инструментов корреляции и ковариции дает выходную таблицу — матрицу, которая показывает коэффициент корреляции или коварианс между каждой парой переменных измерения соответственно. Разница заключается в том, что коэффициенты корреляции масштабироваться в зависимости от -1 и +1 включительно. Соответствующие ковариансы не масштабироваться. Коэффициент корреляции и коварианс — это показатели степени, в которой две переменные «различаются».

Инструмент Ковариана вычисляет значение функции КОВАРИАНА. P для каждой пары переменных измерения. (Прямое использование КОВАРИАНА. P вместо ковариана является разумной альтернативой, если есть только две переменные измерения, то есть N=2.) Запись в диагонали выходной таблицы средства Коварица в строке i, столбце i — коварианс i-й переменной измерения. Это только дисперсия по численности населения для этой переменной, вычисляемая функцией ДИСПЕРС.P.

Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Инструмент анализа «Описательная статистика» применяется для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

Инструмент анализа «Экспоненциальное сглаживание» применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания a, величина которой определяет степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.

Примечание: Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.

Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.

Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.

С помощью этого инструмента вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f < 1, «P(F <= f) одностороннее» дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости «Альфа». Если f > 1, «P(F <= f) одностороннее» дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем дает критическое значение больше 1 для «Альфа».

Инструмент «Анализ Фурье» применяется для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Этот инструмент поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.

Входной и выходной диапазоны для анализа Фурье

Инструмент «Гистограмма» применяется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

Например, можно получить распределение успеваемости по шкале оценок в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и групп студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто встречающийся уровень является модой диапазона данных.

Совет: В Excel 2016 теперь можно создавать гистограммы и диаграммы Парето.

Инструмент анализа «Скользящее среднее» применяется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Этот метод может использоваться для прогноза сбыта, запасов и других тенденций. Расчет прогнозируемых значений выполняется по следующей формуле:

Формула расчета скользящего среднего

где

  • N — число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее;

  • A
    j — фактическое значение в момент времени j;

  • F
    j — прогнозируемое значение в момент времени j.

Инструмент «Генерация случайных чисел» применяется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью этой процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту людей или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монеты.

Средство анализа Ранг и процентиль создает таблицу, которая содержит порядковую и процентную ранг каждого значения в наборе данных. Можно проанализировать относительное положение значений в наборе данных. В этом средстве используются функции РАНГ. EQ и PERCENTRANK. INC. Если вы хотите учитывать связанные значения, используйте РАНГ. Функция EQ, которая обрабатывает связанные значения как имеющие одинаковый ранг или использует РАНГ.Функция AVG, которая возвращает средний ранг связанных значений.

Инструмент анализа «Регрессия» применяется для подбора графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Можно вычислить степень влияния каждого из этих трех факторов по результатам выступления спортсмена, а затем использовать полученные данные для предсказания выступления другого спортсмена.

В средстве регрессии используется функция LINEST.

Инструмент анализа «Выборка» создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла. Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.

Двухвыборочный t-тест проверяет равенство средних значений генеральной совокупности по каждой выборке. Три вида этого теста допускают следующие условия: равные дисперсии генерального распределения, дисперсии генеральной совокупности не равны, а также представление двух выборок до и после наблюдения по одному и тому же субъекту.

Для всех трех средств, перечисленных ниже, значение t вычисляется и отображается как «t-статистика» в выводимой таблице. В зависимости от данных это значение t может быть отрицательным или неотрицательным. Если предположить, что средние генеральной совокупности равны, при t < 0 «P(T <= t) одностороннее» дает вероятность того, что наблюдаемое значение t-статистики будет более отрицательным, чем t. При t >=0 «P(T <= t) одностороннее» делает возможным наблюдение значения t-статистики, которое будет более положительным, чем t. «t критическое одностороннее» дает пороговое значение, так что вероятность наблюдения значения t-статистики большего или равного «t критическое одностороннее» равно «Альфа».

«P(T <= t) двустороннее» дает вероятность наблюдения значения t-статистики, по абсолютному значению большего, чем t. «P критическое двустороннее» выдает пороговое значение, так что значение вероятности наблюдения значения t- статистики, по абсолютному значению большего, чем «P критическое двустороннее», равно «Альфа».

Парный двухвыборочный t-тест для средних

Парный тест используется, когда имеется естественная парность наблюдений в выборках, например, когда генеральная совокупность тестируется дважды — до и после эксперимента. Этот инструмент анализа применяется для проверки гипотезы о различии средних для двух выборок данных. В нем не предполагается равенство дисперсий генеральных совокупностей, из которых выбраны данные.

Примечание: Одним из результатов теста является совокупная дисперсия (совокупная мера распределения данных вокруг среднего значения), вычисляемая по следующей формуле:

Формула расчета совокупной дисперсии

Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями

Этот инструмент анализа выполняет t-тест для двух образцов учащихся. В этой форме t-test предполагается, что два набора данных поступили из распределения с одинаковыми дисперсиями. Его называют гомике t-тестом. Этот t-тест можно использовать для определения вероятности того, что эти две выборки взяты из распределения с равными средствами распределения.

Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями

Этот инструмент анализа выполняет t-тест для двух образцов учащихся. В этой форме t-test предполагается, что два набора данных были полученными из распределения с неравными дисперсиями. Его называют гетероскестическими t-тестами. Как и в предыдущем примере с равными дисперсиями, этот t-тест можно использовать для определения вероятности того, что эти две выборки взяты из распределения с равными средствами распределения. Этот тест можно использовать, если в двух примерах есть отдельные объекты. Используйте тест Парный, описанный в примере, если существует один набор тем и две выборки представляют измерения по каждой теме до и после обработки.

Для определения тестовой величины t используется следующая формула.

Формула расчета значения t

Следующая формула используется для вычисления степеней свободы (df). Так как результат вычисления обычно не является integer, значение df округлится до ближайшего другого, чтобы получить критическое значение из таблицы t. Функция Excel T .Test использует вычисляемую величину df без округлений, так как можно вычислить значение для T.ТЕСТ с неинтегрированной df. Из-за этих разных подходов к определению степеней свободы результаты T.Тест и этот t-тест будут отличаться в случае неравных дисперсий.

Формула аппроксимации числа степеней свободы

Z-тест. Средство анализа «Две выборки для середины» выполняет два примера z-теста для средств со известными дисперсиями. Этот инструмент используется для проверки гипотезы NULL о том, что между двумя значениями численности населения нет различий между односторонними или двухбокльными альтернативными гипотезами. Если дисперсии не известны, функция Z .Вместо этого следует использовать тест.

При использовании этого инструмента следует внимательно просматривать результат. «P(Z <= z) одностороннее» на самом деле есть P(Z >= ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. «P(Z <= z) двустороннее» на самом деле есть P(Z >= ABS(z) или Z <= -ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. Двусторонний результат является односторонним результатом, умноженным на 2. Инструмент «z-тест» можно также применять для гипотезы об определенном ненулевом значении разницы между двумя средними генеральных совокупностей. Например, этот тест можно использовать для определения разницы выступлений на соревнованиях двух автомобилей разных марок.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

См. также

Создание гистограммы в Excel 2016

Создание диаграммы Парето в Excel 2016

Загрузка средства анализа в Excel

Инженерные функции (справка)

Общие сведения о формулах в Excel

Рекомендации, позволяющие избежать появления неработающих формул

Поиск ошибок в формулах

Сочетания клавиш и горячие клавиши в Excel

Функции Excel (по алфавиту)

Функции Excel (по категориям)

Нужна дополнительная помощь?

В статье рассказывается:

  1. Суть и методы анализа данных
  2. Активация и запуск функций анализа данных в Excel
  3. 4 техники анализа данных в Excel
  4. Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
    айти, дизайн или маркетинг.

    Бесплатно от Geekbrains

Анализ данных в Excel не ограничен простыми функциями деления, умножения, суммирования и сведения значений из разных ячеек. Данный программный продукт от Microsoft – это мощный комплекс, позволяющий работать со сводными таблицами, подтягивать информацию из внешних отчетов, интерпретировать ее, выстраивая наглядные диаграммы и графики.

Чтобы начать работать с данным блоком функций, их нужно активировать в Excel. Никаких сложностей на подготовительном этапе возникнуть не должно – всё делается довольно просто. С аналитикой чуть посложнее, но справиться можно. О том, как выполняется анализ данных в Excel, вы узнаете из нашего материала.

Суть и методы анализа данных

Американский учёный-статистик Джон Тьюки в 1961 году сформулировал определение анализа данных. Под ним он подразумевал как сами процедуры анализа, так и методы интерпретации результатов этих процедур, а также способы планирования сбора данных в целях упрощения и уточнения анализа и результаты математической статистики, используемые для анализа.

В связи с этим анализ данных представляет собой деятельность по извлечению крупных неструктурированных данных из самых разных источников, а также их реорганизацию в информацию, которая может быть использована в целях:

  • ответа на вопросы;
  • проверки гипотез;
  • принятия решений;
  • опровержения теорий.

Суть и методы анализа данных

Суть и методы анализа данных

Есть несколько способов анализа данных, которые распространяются на многочисленные области, от маркетинга до науки. Можно выделить несколько базовых вариантов:

Сбор данных

Data Mining – это анализ больших информационных объемов в целях получения прежде неоткрытых, полезных моделей данных, нестандартных данных, а также выявления зависимостей. Стоит упомянуть, что в качестве главной задачи выступает извлечение не самих данных, а шаблонов и знаний из больших информационных объемов.

Анализ данных производится на основе различных методов информатики, в том числе систем искусственного интеллекта, машинного обучения, статистики и баз данных.

Шаблоны, которые извлекаются посредством интеллектуального анализа данных, могут определяться как сводка входных данных. Они в свою очередь могут быть применены в последующем анализе либо для извлечения более детализированных результатов прогнозирования системой поддержки принятия решений.

Скачать файл

Бизнес-аналитика

Суть бизнес-аналитики заключается в сборе и трансформации больших объемов неструктурированных бизнес-данных, что, в свою очередь, необходимо для упрощения определения, разработки и формирования новых стратегических бизнес-возможностей.

Иными словами, главная задача бизнес-аналитики — сделать процесс интерпретации больших объемов данных более простым, чтобы выявлять новые возможности. Все это способствует разработке результативной стратегии, базирующейся на концепциях, которые могут сформировать конкурентное преимущество на рынке и стабилизировать компанию в долгосрочной перспективе.

Статистический анализ

Статистику можно определить как изучение произведенного сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных.

В процессе анализа данных применяют 2 базовых метода статистики:

  • Описательная статистика

Данная разновидность статистики предполагает суммирование данных от всей совокупности или выборки посредством числовых дескрипторов. В качестве этих дескрипторов выступают:

  • среднее значение, стандартное отклонение для непрерывных данных;
  • частота, процент для категориальных данных.

pdf иконка

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

doc иконка

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

pdf иконка

ТОП 50+ сервисов и приложений от Geekbrains

Безопасные и надежные программы для работы в наши дни

Уже скачали 20406 pdf иконка

  • Статистическая статистика

В этом случае применяются образцы в выборочных данных в целях формирования выводов о представленной совокупности или учета случайности. Выделяют следующие разновидности выводов:

  • ответы на вопросы да / нет о данных (проверка гипотез);
  • оценка числовых характеристик данных (оценка);
  • описание связей в данных (корреляция);
  • моделирование отношений в данных (к примеру, регрессионный анализ).

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика

Predictive Analytics применяет статистические модели в целях анализа нынешних и исторических данных. Это необходимо для создания прогнозов относительно дальнейших или иных неизвестных событий. В предпринимательстве эта разновидность анализа применяется в целях определения рисков и возможностей, способствующих принятию правильных решений. 

Текстовая аналитика

Text Analytics (Text Mining, Text Data Mining) — это процесс извлечения из текста информации высокого уровня качества. Можно выделить несколько составляющих анализа текста:

  • процесс структурирования исходного текста;
  • извлечение шаблонов из структурированных данных с применением метода изучения статистических шаблонов и др.;
  • оценка и интерпретация полученной информации.

С помощью Microsoft Excel можно использовать целый ряд средств и методов для анализа и интерпретации данных. При этом данные могут быть получены из разных источников. Имеется несколько вариантов трансформации и форматирования данных. Анализ можно осуществлять посредством различных команд, функций и инструментов программы.

Анализ больших данных: будущее за Big Data

Читайте также

В частности, к ним можно отнести условное форматирование, диапазоны, таблицы, текстовые функции, функции даты, функции времени, финансовые функции, промежуточные итоги, быстрый анализ, аудит формул, инструмент Inquire, анализ «что, если», решатели, модель данных, PowerPivot, PowerView, PowerMap и многое другое.

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Excel представляет собой не только редактор таблиц, а еще и отличный инструмент, позволяющий производить всевозможные математические и статистические расчеты. Программа отличается широким функционалом, позволяющим осуществлять вышеописанные процедуры. Однако некоторые из этих функций неактивны по умолчанию. Анализ данных в Excel является как раз такой скрытой возможностью.

Если вы хотите активировать данную функцию, то следует зайти в настройки Microsoft Excel. Причем для разных версий утилиты (2010, 2013 и 2016 года) последовательность действий будет примерно одна и та же. Несущественные расхождения в алгоритме действий имеются лишь для версии 2007 года.

Только до 17.04

Скачай подборку тестов, чтобы определить свои самые конкурентные скиллы

Список документов:

Тест на определение компетенций

Чек-лист «Как избежать обмана при трудоустройстве»

Инструкция по выходу из выгорания

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:


Уже скачали 7503

Итак, необходимо выполнить следующие действия:

  1. Нажать на вкладку «Файл» (либо на логотип Microsoft Office в верхнем левом углу экрана для версии 2007 года).
  2. Нажать на один из пунктов в левой части открывшегося окна — «Параметры».
  3. Перейти в подраздел «Надстройки» (второй с конца в списке в левой части окна).
  4. Здесь нужно обратить внимание на нижнюю часть окна. Следует найти параметр «Управление». Обратите внимание на значение в выпадающей форме — вы должны увидеть «Надстройки Excel». Далее следует нажать на вкладку «Перейти…» справа от этого пункта. Если же в выпадающей форме вы увидите какое-то другое значение, нужно будет сначала вписать то, которое мы указали выше.
  5. В открывшемся окне доступных надстроек найдите пункт «Пакет анализа» и поставьте возле него галочку. Затем нажмите на кнопку «OK» (в правой верхней части).

Выполнив все перечисленные действия, вы активируете нужную функцию и получите соответствующие инструменты. Найти их можно в ленте Excel.

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Чтобы открыть тот или иной инструмент анализа данных, нужно произвести следующие действия:

  1. Зайти в раздел «Данные».
  2. Найти блок инструментов «Анализ», который расположен на правом краю ленты и нажать на «Анализ данных».
  3. Выбрать конкретный инструмент из появившегося списка. Наиболее полезными считаются:
  • корреляция;
  • гистограмма;
  • регрессия;
  • выборка;
  • экспоненциальное сглаживание;
  • генератор случайных чисел;
  • описательная статистика;
  • анализ Фурье;
  • различные виды дисперсионного анализа и т.д.

Выбрав нужный инструмент, нажмите на кнопку «OK». Каждый из доступных инструментов работает на основе своего собственного алгоритма.

Таким образом, блок функций «Пакет анализа» включается с помощью всего лишь нескольких простых шагов. При этом если не знать четкую последовательность действий, пользователю сложно найти нужную кнопку.

4 техники анализа данных в Excel

Сводные таблицы

Это важнейший инструмент для обработки больших информационных объемов. Сводные таблицы позволяют быстро делать выводы на основе неструктурированных данных без ручной сортировки и фильтрации. Создание и настройка таблиц осуществляется довольно быстро. Однако от того, какой именно вариант отображения результата вам нужен, будет зависеть алгоритм настройки.

Кроме того, у пользователя есть возможность создавать сводные диаграммы на базе сводных таблиц. При изменении таблиц диаграммы будут обновляться в автоматическом режиме. Скажем, если вы на регулярной основе формируете отчёты по одним и тем же параметрам, то такая функция вам очень пригодится.

Можно вписать какие угодно исходные параметры, например, данные по продажам, отгрузкам, доставкам и т.д.

Для использования сводной таблицы вам необходимо:

  • Открыть файл с таблицей, данные которой необходимо проанализировать.
  • Выделить диапазон данных для анализа.
  • Перейти на вкладку «Вставка», а затем «Таблица». Далее нужно нажать на «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»). Если вы сделали все правильно, то появится диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
  • Настроить отображение данных, которые есть у вас в таблице.

3D-карты

Благодаря этому методу визуализации данных с географической привязкой вы сможете проанализировать данные и выявить закономерности, имеющие региональное происхождение.

3D-карты

3D-карты

Однако вам не нужно указывать координаты, ведь если правильно ввести географическое название в таблице, программа сделает все сама.

Для применения инструмента вас нужно:

  • Открыть файл с таблицей, информацию из которой необходимо визуализировать. К примеру, с данными по разным городам и странам.
  • Подготовить данные для отображения на карте. Для этого нужно нажать на «Главная» и перейти на вкладку «Форматировать как таблицу».
  • Обозначить диапазон данных для анализа.
  • На вкладке «Вставка» вы увидите кнопку «3D-карта».

На карте имеются точки, обозначающие города. Однако нам нужно увидеть информацию, которая привязана к этим городам, например, суммы, отображающиеся через высоту столбика. Если навести курсор на столбик, то вы увидите сумму.

Вместе с тем, довольно полезной считается круговая диаграмма по годам, в которой размер круга зависит от суммы.

Лист прогнозов

В бизнес-процессах имеют место сезонные закономерности. Их, конечно же, нужно учитывать во время планирования. Для этой цели лучше всего подходит «Лист прогноза», который является самым точным инструментом для осуществления прогнозов в рамках Excel. Его применяют для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и прочих служб.

Чтобы сделать прогноз, необходимо иметь информацию за предыдущие периоды. Чем больше информации будет внесено, тем более точный прогноз вы получите (минимальный объём информации для хорошего прогноза — 1 год). Учтите, что нужны одинаковые интервалы между точками данных (скажем, месяц или равное количество дней).

Чтобы использовать данную функцию, вам необходимо:

  • Открыть таблицу с данными за период и соответствующими ему параметрами, к примеру, от года.
  • Выделить 2 ряда данных.
  • На вкладке «Данные» нажать на кнопку «Лист прогноза».
  • В окне «Создание листа прогноза» выбрать подходящий график или гистограмму для визуализации прогноза.
  • Определить дату окончания прогноза.

Инструменты аналитики: обзор 13 лучших

Читайте также

Быстрый анализ

Данный инструмент позволяет выполнять процедуры анализа в кратчайшие сроки. Чтобы получить необходимые данные, достаточно нажать всего на несколько кнопок. Вам не нужно будет производить никаких расчетов или указывать какие-либо формулы. Единственное что от вас потребуется — выделить нужный диапазон и выбрать тип результата, который вам необходим на выходе.

Благодаря данному инструменту вы можете формировать всевозможные разновидности диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке) буквально в два счета.

Чтобы работать с инструментом, вам нужно:

  • Открыть таблицу с данными для анализа.
  • Выделить необходимый для анализа диапазон.
  • Во время выделения диапазона в нижней части высвечивается кнопка «Быстрый анализ».

Нажав на эту кнопку, вы сможете произвести целый ряд различных действий, которые предложит программа. К примеру, найти итоги. Кроме того, можно узнать суммы, которые проставляются внизу.

Быстрый анализ предполагает несколько способов форматирования. Чтобы узнать, какие значения больше, а какие меньше, нужно перейти в ячейки гистограммы.

Быстрый анализ

Быстрый анализ

Плюс ко всему, вы можете выставить в ячейках значки разных цветов: зелёные — самые большие значения, красные — самые меньшие.

Все эти инструменты позволят вам ускорить процесс анализа данных и сделать его более простым. Используя различные функции, вы сможете с легкостью освоить Microsoft Excel и извлечь из него максимальную пользу.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Анализ с помощью графиков в excel
  • Анализ с помощью excel файл
  • Анализ рядов данных в excel
  • Анализ ряда данных excel
  • Анализ рынка таблица excel