Excel 2003 работа с данными

В примере показаны три столбца с данными. В первом нужно найти значения больше 150 тысяч, во втором – найти часть текста, в третьем – повторяющиеся значения.

Если мы начнем это делать зрительно, то потратим время и скорее всего допустим ошибки. Да, и в работе у нас списки гораздо больших размеров. Для решения такой задачи Excel в Условных форматах есть замечательная опция – Правила выделения ячеек. На рисунке ниже показано, что Условное форматирование находится на вкладке Главная. Там же указаны основные разделы быстрого доступа к настройкам.

Итак, чтобы увидеть ячейки более 150 тысяч, достаточно их выделить и перейти: Главная → Условное форматирование → Правила выделения ячеек → Больше

В открывшемся окне можно ввести число, значения больше которого мы хотим увидеть. А также указать то, каким цветом должны быть выделены ячейки.

Для поиска необходимого текста поступаем точно также: выделить ячейки, где ищем текст → Главная → Условное форматирование → Правила выделения ячеек → Текст содержит. Excel выведет аналогичное в котором следует указать искомый текст (ищем «материал») и, если нужно, цвет.

Такой же принцип и с повторяющимися значениями. В итоге за несколько щелчком получаем уйму сэкономленного на пустой рутине времени и результат – маркированные столбики!

Быстрый анализ числовых данных

Работая с большими таблицами, мы не всегда их можем «схватить налету». Ниже пример простой таблицы. Глядя на нее не очень-то понятно когда было хорошо, когда плохо и по каким подразделениям.

Давайте попробуем разобраться с этой таблицей при помощи Условного форматирования: выделим ячейки с цифрами без итогов (чтобы исходные данные на фоне итогов не смотрелись заниженными) → Главная → Условное форматирование (далее УФ) → Цветовые шкалы → Самое первое правило: чем зеленей, тем больше, чем краснее – меньше.

В итоге получится вот такая разметка наших данных. Согласитесь, глазу такой светофор нагляднее. Появляется интуитивное понимание цифр.

Теперь можно проанализировать структуру продаж по направлениям (данные заранее отсортированы от большего к меньшему). Главная → УФ → Гистограммы → Выбираем любую понравившуюся. Я выбрал синюю.

Сразу оговоримся, что в Excel 2007 блоки будут выглядеть не так наглядно, потому что там выравнивание происходит не по нулевому значению, а по минимальному; и сам блок может иметь только градиентную заливку. Нужно будет зайти в управление правилами и минимум указать числом «ноль». С заливкой ничего не поделать.

Теперь строка итогов. Ее мы разметим с помощью значков (их хорошо использовать для kpi-панелей). Путь тот же: выделяем итоги по месяцам (без полугодия) → УФ → Наборы значков → любой подходящий, я выбрал 5 цветных стрелок.

По умолчанию это правило действует так: Excel находит разницу между максимальным и минимальным значением, делит его на количество стрелок (в нашем случае на 5) и затем, значениям меньше 1/5 присваивает красную стрелку, направленную вниз, далее желтая стрелка по диагонали вниз и вправо и т.д.

Так за 3–5 кликов мышкой можно обрабатывать и анализировать большие объемы информации с помощью Excel и делать свои отчеты интуитивно понятными и наглядными.

* — условное форматирование в старом Excel – 2003 года и старше – это окрашивание ячеек в зависимости от значений или формул (условий). Начиная с Excel 2007 года этот инструмент существенно доработан, в Excel 2010 условное форматирование усовершенствовано еще больше.

Источник: https://finalytics.pro/inform/uslovn-format/

Анализ данных в excel

Microsoft Office Excel имея табличный вид отображения информации позволяет работать с большим количеством данных.

Также редактор обладает огромной библиотекой функций, благодаря которой с массивами можно проводить различные математические операции.

Помимо стандартных логических, финансовых и статистических формул, программа содержит в себе более сложные алгоритмы. Сегодня разберемся, как проводить анализ данных в excel, а также какие варианты существуют.

Расположение

Блок анализа находится во вкладке Данные на Панели инструментов. Если по каким-то причинам его нет, то сейчас подробно рассмотрим, как включить анализ данных в excel. Для примера воспользуемся редактором 2007 года.

1. Нажимаете кнопку в верхней левой части документа и переходите к Параметрам.

1. Ищете строку Надстройки и в правой части в самом низу нажимаете кнопку Перейти.

Важно! Строка выбора рядом с кнопкой должна содержать Надстройки Excel.

1. В новом диалоговом окне ставите галочку напротив Пакет анализа–VBA, затем нажимаете ОК.

1. Если компонент не установлен, то редактор предложит инсталлировать его. Выбираете ДА.

1. Далее программа проводит процесс установки в автоматическом режиме.

1. После успешной инсталляции надстройки во вкладке Данные появится новый блок.

Для версий редактора 2010,2013,2016 годов процесс включения будет одинаковым, только вместо кнопки Office необходимо перейти к параметрам excel через вкладку Файл.

Возможности анализа данных

Установленный пакет обладает большим количеством инструментов, которые позволяют решать достаточно сложные задачи, используя ресурсы персонального компьютера для обработки данных. Рассмотрим некоторые функции подробнее:

1. Дисперсионный анализ позволяет искать зависимости в массиве данных на основании значимости неких средних значений, при этом может использоваться несколько групп данных. Бывает трех видов: однофакторный, двухфакторный с повторениями и без них.

1.  Корреляция нужна для отображения зависимости между двумя и более значениями или группами.
2. Ковариация похожа на корреляцию, однако позволяет построить только линейную зависимость двух случайных величин.
3. Экспоненциальное сглаживание один из основных приемов сглаживания числовых рядов.
4. Анализ Фурье позволяет представить сложные математические функции в более простом виде при помощи тригонометрических функций.
5. Гистограмма обрабатывает данные и подготавливает их для графического отображения в виде прямоугольников с одинаковым интервалом.
6. Генератор случайных чисел добавляет в отмеченный диапазон ячеек случайные числа.

1. Регрессия в глобальном смысле есть отход, но с точки зрения математики отображает зависимость одной переменной от других независимых величин.
2. Выборка – инструмент, который позволяет сделать отбор чисел по определенным параметрам из большого массива данных.

И это далеко не полный перечень инструментов, которые содержит установленный пакет данных.

Прочие инструменты

Помимо дополнительных надстроек, Excel имеет в своем арсенале несколько функций, которые также можно отнести к инструментам анализа данных. Таковыми являются сортировка и фильтр, о которых уже говорилось в предыдущих статьях, проверка данных, функция консолидации, анализ «что-если», а также удаление дубликатов. Все эти инструменты можно найти во вкладке Данные

Как видите, Microsoft Office Excel имеет большое количество функций для анализа и отбора информации.

При помощи надстроек можно расширить функционал программы более серьезными инструментами, которые позволяют решать специфические и сложные задачи. Все подпрограммы содержат в себе элементы статистического анализа.

Такие дополнительные функции отлично подойдут для банковских организаций, финансовых компаний и статистических органов.

Источник: https://mir-tehnologiy.ru/analiz-dannyh-v-excel/

4 техники анализа данных в Microsoft Excel

Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.

Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.

Как работать

Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.

1. Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
2. Выделите диапазон данных для анализа.
3. Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
4. Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
5. Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.

Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице.

«Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» — в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы.

При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц — получим более детальную информацию за конкретный период.

Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.

Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».

Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.

2. 3D-карты

Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно — достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.

Как работать

1. Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
2. Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
3. Выделите диапазон данных для анализа.
4. На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.

Точки на карте — это наши города. Но просто города нам не очень интересны — интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.

Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.

3. Лист прогнозов

Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.

Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам — лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
2. Выделите два ряда данных.
3. На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
4. В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
5. Выберите дату окончания прогноза.

В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы.

Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го).

Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.

На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза — график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия — это и есть прогноз.

4. Быстрый анализ

Эта функциональность, пожалуй, первый шаг к тому, что можно назвать бизнес-анализом.

Приятно, что эта функциональность реализована наиболее дружественным по отношению к пользователю способом: желаемый результат достигается буквально в несколько кликов.

Ничего не нужно считать, не надо записывать никаких формул. Достаточно выделить нужный диапазон и выбрать, какой результат вы хотите получить.

Полезное дополнение. Мгновенно можно создавать различные типы диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными для анализа.
2. Выделите нужный для анализа диапазон.
3. При выделении диапазона внизу всегда появляется кнопка «Быстрый анализ».

   Она сразу предлагает совершить с данными несколько возможных действий. Например, найти итоги. Мы можем узнать суммы, они проставляются внизу.

В быстром анализе также есть несколько вариантов форматирования.

Посмотреть, какие значения больше, а какие меньше, можно в самих ячейках гистограммы.

• Также можно проставить в ячейках разноцветные значки: зелёные — наибольшие значения, красные — наименьшие.
• Надеемся, что эти приёмы помогут ускорить работу с анализом данных в Microsoft Excel и быстрее покорить вершины этого сложного, но такого полезного с точки зрения работы с цифрами приложения.

Источник: https://Lifehacker.ru/analiz-dannyx-v-ms-excel/

Как включить анализ данных в Excel 2010, 2007, 2013

При выполнении сложных аналитических задач по статистике (к примеру, корреляционного и дисперсионног…

При выполнении сложных аналитических задач по статистике (к примеру, корреляционного и дисперсионного анализа, расчетов по алгоритму Фурье, создания прогностической модели) пользователи часто интересуются, как добавить анализ данных в Excel.

Обозначенный пакет функций предоставляет разносторонний аналитический инструментарий, полезный в ряде профессиональных сфер. Но он не относится к инструментам, включенным в Эксель по умолчанию и отображающимся на ленте.

Выясним, как включить анализ данных в Excel 2007, 2010, 2013.

Для Excel 2010, 2013

Рассмотрим анализ данных в Excel: как включить и чем будет отличаться процедура активации для других версий. В большинстве вариантов программы процедура выполняется одинаково. Поэтому последовательность действий, изложенная в разделе, подходит для большинства версий, в том числе для выпусков 2013 и 2016 годов.

Включение блока инструментов

Рассматриваемый пакет относится к категории надстроек, то есть сложных аналитических дополнений. Соответственно, для включения пакета переходим в меню надстроек. Эта процедура выполняется следующим образом:

1. зайдите во вкладку «Файл», расположенную в верхней части ленты интерфейса;
2. с левой стороны открывающегося меню найдите раздел «Параметры Эксель» и кликните по нему;
3. просмотрите левую часть окошка, откройте категорию надстроек (вторая снизу в списке), выберите соответствующий пункт;
4. в выпавшем диалоговом меню найдите пункт «Управление», кликните по нему мышью;
5. клик вызовет на экран диалоговое окно, выберите раздел надстроек, если выставлено значение, отличное от «Надстройки Excel», поменяйте его на обозначенное;
6. нажмите на экранную кнопку «Перейти» в разделе надстроек. В правой части выпадет список надстроек, которые устанавливает программа.

Поиск пакета в надстройках Excel

Активация

Рассмотрим, как активировать аналитические функции, предоставляемые надстройкой пакета:

1. В перечне надстроек, выпавшем после последовательного выполнения предыдущих операций, пользователю надлежит поставить знак птички напротив раздела «Пакет анализа».
2. Выбрав активацию пакета, необходимо нажать клавишу «Ок», расположенную в верхней правой части диалогового окна.
3. После нажатия кнопки пакет появляется на ленте функций. Для получения доступа к нему в интерфейсе программы выбирается вкладка «Данные». В правой части меню «Раздел анализа». Там пользователь найдет иконку опции «Анализ данных».

Выбор нужной надстройки

Запуск функций группы «Анализ данных»

Аналитический пакет оперирует большим набором инструментов, оптимизирующих решение статистических задач. Некоторые из числа:

• операции с выборками;
• построение гистограммы – разновидности столбчатой диаграммы, демонстрирующей разброс  разных значений некоторого параметра в виде столбцов, площади которых соотносятся друг с другом так же, как удельные веса разных групп в рассмотренной выборе;
• генерация случайных чисел;
• порядковое и процентное ранжирование;
• вариации регрессионного, дисперсионного, корреляционного, ковариационного анализа;
• анализ по алгоритму Фурье;
• экспоненциальное сглаживание – метод математических преобразований, преследующих цель выявления некоторого тренда или тенденции во временном ряду. Метод применяется для построения прогнозов.

Расположение функции «Анализ данных» на вкладке «Данные»

Чтобы применить ту или иную опцию, действуют по нижеприведенному алгоритму:

1. Нажать на кнопку анализа на ленте.
2. Кликнуть по названию необходимой пользователю функции.
3. Нажать клавишу «Ок», находящуюся рядом с правым верхним углом окошка.
4. В диалоговом окне указать массивы данных, используемые для решения текущей задачи.

Как включить анализ данных в Excel 2010

Функции, входящие в пакет, рассчитаны на использование чисел только с одного листа Эксель. Если нужные статистические значения помещены на нескольких листах, потребуется предварительно создать сводную таблицу, скопировав туда требуемые параметры.

Для Excel 2007

Алгоритм, как включить анализ данных в Excel 2007, отличается от остальных тем, что в самом начале (для выхода на параметры Excel) вместо кнопки «Файл» пользователь нажимает четырехцветный символ Microsoft Office. В остальном же последовательность операций идентична приведенной для других версий.

Анализ данных в Excel 2007: как включить?

Источник: https://FreeSoft.ru/blog/kak-vklyuchit-analiz-dannykh-v-excel-2010-2007-2013

Поиск решения

Большинство задач, решаемых с помощью электронной таблицы, предполагают нахождение искомого результата по известным исходным данным. Но в Excel есть инструменты, позволяющие решить и обратную задачу: подобрать исходные данные для получения желаемого результата.

1. В версиях до Excel 2007 аналогичная команда появится в меню Сервис
2. 
3. Разберём порядок работы Поиска решения на простом примере.
4. Пример 1. Распределение премии

Предположим, что Вы начальник производственного отдела и Вам предстоит по-честному распределить премию в сумме 100 000 руб. между сотрудниками отдела пропорционально их должностным окладам. Другими словами Вам требуется подобрать коэффициент пропорциональности для вычисления размера премии по окладу.

Первым делом создаём таблицу с исходными данными и формулами, с помощью которых должен быть получен результат. В нашем случае результат — это суммарная величина премии. Очень важно, чтобы целевая ячейка (С8) посредством формул была связана с искомой изменяемой ячейкой (Е2). В примере они связаны через промежуточные формулы, вычисляющие размер премии для каждого сотрудника (С2:С7).

• 
• Теперь запускаем Поиск решения и в открывшемся диалоговом окне устанавливаем необходимые параметры. Внешний вид диалоговых окон в разных версиях несколько различается:
• Начиная с Excel 2010

До Excel 2010

1. Целевая ячейка, в которой должен получиться желаемый результат. Целевая ячейка может быть только одна
2. Варианты оптимизации:  максимальное возможное значение, минимальное возможное значение или конкретное значение. Если требуется получить конкретное значение, то его следует указать в поле ввода
3. Изменяемых ячеек может быть несколько: отдельные ячейки или диапазоны. Собственно, именно в них Excel перебирает варианты с тем, чтобы получить в целевой ячейке заданное значение
4. Ограничения задаются с помощью кнопки Добавить. Задание ограничений, пожалуй, не менее важный и сложный этап, чем построение формул. Именно ограничения обеспечивают получение правильного результата. Ограничения можно задавать как для отдельных ячеек, так и для диапазонов. Помимо всем понятных знаков =, >=,

Источник: http://www.excelworld.ru/publ/hacks/tools/solver/27-1-0-122

Собираем когортный анализ/анализ потоков на примере Excel

В прошлой статье я описал использование когортного анализа для выяснения причин динамики клиентской базы. Сегодня пришло время поговорить про трюки подготовки данных для когортного анализа.

Легко рисовать картинки, но для того, чтобы они считались и отображались правильно “под капотом” нужно проделать немало работы. В этой статье мы поговорим о том, как реализовать когортный анализ. Я расскажу про реализацию при помощи Excel, а в другой статье при помощи R.

Хотим мы этого или нет, но по факту Excel это инструмент анализа данных. Более “высокомерные” аналитики будут считать, что это слабый и не удобный инструмент. С другой стороны по факту сотни тысяч людей делают анализ данных в Excel и в этом отношении он легко побьет R / python. Конечно, когда мы говорим о advances analytics и машинном обучении, мы будем работать на R / python.

И я был бы за то, чтобы большая часть аналитики делалась именно этими инструментами. Но стоит признать факты, в Excel обрабатывают и представляют данные подавляющее большинство компаний и именно этим инструментом пользуются обычные аналитики, менеджеры и product owners. Вдобавок Excel трудно победить в части простоты и наглядности процесса, т.к.

вы мастерите свои расчеты и модельки буквально руками.

И так, как же нам сделать когортный анализ в Excel? Для того, чтобы решать подобные задачи нужно определить 2 вещи:

1. Какие данные у нас в начале процесса

2. Как должны выглядеть наши данные в конце процесса.

   Чтобы собрать когортный анализ нам не будет достаточно только оборотный данных по датам и подразделениям. Нам нужны данные на уровне отдельных клиентов. В начале процесса нам понадобится:

3. Календарная дата

4. Id клиента

5. Дата регистрации клиента

6. Объем продаж этого клиента в эту календарную дату

Первая сложность, которую предстоит преодолеть — это получить эти данные. Если у вас правильное хранилище, то они уже должны быть у вас. С другой стороны, если пока реализовали только запись данных о совокупных продажах по дням, то данные по клиентам у вас есть только на “проде”.

Для когортного анализа вам придется реализовать ETL и сложить в ваше хранилище данные в разрезе клиентов, иначе у вас ничего не выйдет. И лучше всего если вы разделите “прод” и аналитику в разные базы, т.к. У аналитических задач и задач функционирования вашего продукта разные цели конкуренция за ресурсы.

Аналитикам нужны быстрые агрегаты и расчеты на по многим пользователям, продукту нужно быстро обслужить конкретного пользователя. Об организации хранилища я напишу отдельную статью.

Итак, вы имеете стартовые данные:

Первое, что нам нужно сделать это преобразовать их в “лесенки”. Для этого нужно над этой таблицей построить сводную таблицу, по строкам — дата регистрации, по столбцам — календарная дата, в качестве значений — кол-во id клиентов. Если вы верно извлекли данные, то у вас должен получится вот такой треугольник/лесенка:

В целом лесенка это наш когортный график, в котором каждая строка отображает динамику отдельной когорты. Клиенты во времени в этой отображении двигаются только внутри одной строки.

Таким образом динамика когорты отображает развитие отношений с группой клиентов пришедший в один период времени. Часто для удобства и без потери качества, можно объединить когорты в “блоки” строк. Например, вы можете сгруппировать их по неделям и месяцам.

Точно так же вы можете сгруппировать и колонку, т.к. Возможно ваш темп развития продукта не требует детализации до дней.

На основе этой лесенки вы можете влоб построить график из моей статьи (я правда указывал, что сгруппировал несколько строк в одну, чтобы когорт было поменьше):

Это график с накопительными областями, где каждый ряд — это строка, по горизонтали даты.

Чуть сложнее логика для реализации графика “потоков”. Для потоков мы должны сделать некоторые дополнительные вычисления. В логике потоков каждый клиент прибывает в различных состояниях:

1. Новый — любой клиент, у кого разница между датой регистрации и календарной дате 0; выручка текущего месяца > 0); “действующий”

   ЕСЛИ( И (выручка прошлого месяца = 0; выручка текущего месяца = 0); “ушедший”; “ошибка”))))

   “Ошибка” нужна тут только для контроля, что вы не ошиблись в записи. Логика критериев состояний MECE (https://en.wikipedia.org/wiki/MECE_principle), т.е. Если все сделано правильно, то каждому будет проставлено одно состояние из 4-х

   У вас должно получится вот так:

   

   • Теперь эту таблицу можно пересобрать при помощи сводной таблицы в таблицу для построения графика. Вам нужно трансформировать ее в таблицу:
   • Календарная дата (колонки) Состояние (строки)
   • Кол-во id клиентов (значения в ячейках)

   Далее мы просто должны на основе данных построить диаграмму столбчатую диаграмма с накоплениями, по оси Х календарная дата, ряды это состояния, кол-во клиентов это высота столбцов. Вы можете поменять порядок состояний на графике, изменив порядок рядов в меню “выбрать данные”. В итоге мы получим такую картину:

   

   Теперь мы можем приступать к интерпретации и анализу.

Источник: https://habr.com/post/416017/

Иллюстрированный самоучитель по Microsoft Office 2003

Тематика: Самоучители по офисным пакетам

Предположим мы хотим получить прибыль не 72 тысячи, а 90 тысяч рублей и нам необходимо рассчитать насколько для этого надо увеличить тираж. Для решения поставленной задачи выполните следующие действия:

• Выделите ячейку В9 с рассчитываемым параметром Доход (рис. 18.7).
• Выберете в меню Сервис (Tools) команду Подбор параметра (Goal Seek).
  Рис. 18.7. Затраты на печатание тиража книг
• На экране отобразится диалоговое окно Подбор параметра (рис. 18.8). – В поле Установить в ячейки (Set cell) будет видна ссылка на ячейку В9, содержащую формулу, для которой следует подобрать параметр. (Она была выделена до выбора команды.) Кнопка свертывания диалогового окна, расположенная справа от поля, позволяет временно убрать диалоговое окно с экрана, чтобы было удобнее выделить диапазон на листе. Выделив диапазон, следует снова нажать кнопку для вывода на экран диалогового окна.
  Рис. 18.8. Диалоговое окно Подбор параметра
• В поле Значение (То value) введите искомое число дохода 90000.
• В поле Изменение значения параметра (By changing cell) укажите ссылку на ячейку, содержащую Параметр, значение которого требуется подобрать для получения требуемого результата, в данном примере меняется тираж книги, величина которого задается в ячейке В1. На эту ячейку прямо или косвенно должна ссылаться формула, содержащаяся в ячейке, адрес которой указан в поле Установить в ячейке (Set cell).
  Рис. 18.9 Диалоговое окно Результат подбора параметра
• Нажмите кнопку ОК. Откроется диалоговое окно Результат подбора параметра (Goal Seek Status) (рис. 18.9). Если подбор параметра требует много времени, то кнопка Пауза (Pause) в этом окне позволяет выполнить пошаговый процесс поиска. Кнопка Продолжить (Continue) позволяет возобновить автоматизированный подбор.

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.

Источник: http://samoychiteli.ru/document19201.html

Описательная статистика на базе Пакета анализа данных Excel

Исходные данные для анализа могут быть представлены на рабочем листе в виде списка значений. Для идентификации массива значений используются названия столбцов – метки, и создаются именованные блоки.

Для обработки числовых данных используют Пакет анализа. Предварительно его необходимо настроить,

в Excel 2003: дать команду Сервис -> Надстройки и поставить галочку напротив Пакета анализа. Теперь в меню Сервис появится команда Анализ данных.

• в Excel 2007:щелкнуть по кнопке Офис, далее по кнопе Параметры Excel, выбрать Надстройки, в нижней части окна в поле Управления выбрать Надстройки Excel, щелкнуть по кнопке Перейти, поставить галочку напротив Пакета анализаю На вкладке Данные в группе Анализ появится команда Анализ данных
• При выполнении команды Анализ данных вызывается диалоговое окно Анализ данных, в котором выбирается режим Описательная статистика (рис. 23); в одноименном диалоговом окне задаются установки:
• 

рис. Диалоговое окно режима Описательная статистика.

Параметры диалогового окна «Описательная статистика» имеют следующий смысл.

Входной диапазон – блок ячеек, содержащий значения исследуемого показателя. Надо ввести ссылку на ячейки, содержащие анализируемые данные. Ссылка должна состоять как минимум из двух смежных диапазонов данных, организованных в виде столбцов или строк.

Группирование определяет ориентацию блока исходных данных на рабочем листе. Для его определения надо установить переключатель в положение По столбцам или По строкам в зависимости от расположения данных во входном диапазоне.

Метки – наличие имен в блоке ячеек. Для его определения надо установить переключатель в положение Метки в первой строке (столбце), если первая строка (столбец) во входном диапазоне содержит названия столбцов. Если входной диапазон не содержит меток, то необходимые заголовки в выходном диапазоне будут созданы автоматически.

Уровень надежности указывает процент надежности данных для вычисления доверительного интервала. Для его определения надо установить флажок и в поле ввести требуемое значение. Например, значение 95% вычисляет уровень надежности среднего со значимостью 0.05.

К-ый наибольший – порядковый номер наибольшего после максимального значения. Установить флажок, если в выходную таблицу необходимо включить строку для k-го наибольшего значения для каждого диапазона данных. В соответствующем окне ввести число k. Если k равно 1, эта строка будет содержать максимум из набора данных.

К-ый наименьший – порядковый номер наименьшего после минимального значения. Установить флажок, если в выходную таблицу необходимо включить строку для k-го наименьшего значения для каждого диапазона данных. В соответствующем окне ввести число k. Если k равно 1, эта строка будет содержать минимум из набора данных.

Вывод описательной статистики осуществляется по месту указания в поле Выходной диапазон. Здесь надо ввести ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Этот инструмент анализа выводит два столбца сведений для каждого набора данных.

Левый столбец содержит метки статистических данных; правый столбец содержит статистические данные.

Состоящий их двух столбцов диапазон статистических данных будет выведен для каждого столбца (строки) входного диапазона в зависимости от положения переключателя Группирование.

Для изменения места вывода результатов можно установить переключатель Новый рабочий лист, чтобы открыть новый лист и вставить результаты, начиная с ячейки A1.

Можно ввести имя нового листа в поле, расположенном напротив соответствующего положения переключателя.

Если установить переключатель Новая книга, то открывается новая книга, и результаты вставляются в ячейку A1 на первом листе в этой книге.

Итоговая статистика – полный вывод показателей описательной статистики.

Для его определения надо установить флажок, если в выходном диапазоне необходимо получить по одному полю для каждого из следующих видов статистических данных: Среднее, Стандартная ошибка (среднего), Медиана, Мода, Стандартное отклонение, Дисперсия выборки, Эксцесс, Асимметричность, Интервал, Минимум, Максимум, Сумма, Счет, Наибольшее (#), Наименьшее (#), Уровень надежности.

Источник: http://yuschikev.narod.ru/psk/lection3-4.html

Статистический анализ в excel Назначение и возможности пакета анализа

В состав MicrosoftExcelвходит пакет анализа, который позволяет
осуществлять статистическую обработку
данных в таблицах.

В состав этого пакета
входят разнообразные статистические
методы.

Способы применения их всех
аналогичны, поэтому мы рассмотрим лишь
некоторые из них: экспоненциальное
сглаживание, корреляцию, скользящее
среднее, регрессию.

Корреляция используется для количественной
оценки взаимосвязи двух наборов данных,
представленных в безразмерном виде.

Корреляционный 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 корреляция), или, наоборот,
малые значения одного набора связаны
с большими значениями другого
(отрицательная корреляция), или данные
двух диапазонов никак не связаны
(корреляция близка к нулю).

Скользящее среднее используется для
расчета значений в прогнозируемом
периоде на основе среднего значения
переменной для указанного числа
предшествующих периодов. Процедура
может использоваться для прогноза
сбыта, инвентаризации и других процессов.
Мы спрогнозируем курс доллара США на
основе данных за июль 1999 года.

Экспоненциальное сглаживание
предназначается для предсказания
значения на основе прогноза для
предыдущего периода, скорректированного
с учетом погрешностей в этом прогнозе.
Использует константу сглаживания, по
величине которой определяет, насколько
сильно влияют на прогнозы погрешности
в предыдущем прогнозе.

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 сдвигу аргумента для
предсказанных значений.

Линейный регрессионный анализ заключается
в подборе графика для набора наблюдений
с помощью метода наименьших квадратов.
Регрессия используется для анализа
воздействия на отдельную зависимую
переменную значений одной или более
независимых переменных. Мы рассмотрим,
как влиял на курс ЕВРО по отношению к
рублю курс доллара США в июле 1999 года.

Установка пакета анализа

Если в Microsoft Excel в меню Сервисотсутствует командаАнализ данных,
то необходимо установить статистический
пакет анализа данных.

Чтобы установить пакет анализа данных

1. ВменюСервисвыберите командуНадстройки. Если в списке надстроек нет пакета анализа данных, нажмите кнопкуОбзори укажите диск, папку и имя файла для надстройки пакет анализа, Analys32.xll (как правило, папка LibraryAnalysis) или запустите программу Setup, чтобы установить эту надстройку.

2. Установите флажок Пакет анализа,выберите кнопкуOK.

Вызов пакета анализа

Чтобы запустить пакет анализа:

1. В меню Сервисвыберите командуАнализ данных.

2. В списке Инструменты анализавыберите нужную строку.

Корреляция

При выборе строки Корреляцияв
диалоговом запросеАнализ данныхпоявляется следующее окно.

Входной интервал. Введите ссылку
на ячейки, содержащие анализируемые
данные. Ссылка должна состоять как
минимум из двух смежных диапазонов
данных, организованных в виде столбцов
или строк.

(Для этого нужно мышью щелкнуть
по кнопке

png» width=»17″>
в правом конце строки, установить
мышь в верхний правый угол диапазона
анализируемых данных и, удерживая
нажатой левую кнопку мыши, отбуксировать
мышь в левый нижний угол диапазона,
нажать клавишуEnter).

Группирование. Установите переключатель
в положениеПо столбцамилиПо
строкамв зависимости от расположения
данных во входном диапазоне.

Метки в первой строке/Метки в первом
столбце. Установите переключатель в
положениеМетки в первой строке,
если первая строка во входном диапазоне
содержит названия столбцов.

Установите
переключатель в положениеМетки в
первом столбце, если названия строк
находятся в первом столбце входного
диапазона. Если входной диапазон не
содержит меток, то необходимые заголовки
в выходном диапазоне будут созданы
автоматически.

(В других видах анализа
этот флажок выполняет аналогичную
функцию).

Выходной интервал. Введите ссылку
на левую верхнюю ячейку выходного
диапазона.

Поскольку коэффициент
корреляции двух наборов данных не
зависит от последовательности их
обработки, то выходная область занимает
только половину предназначенного для
нее места.

Ячейки выходного диапазона,
имеющие совпадающие координаты строк
и столбцов, содержат значение 1, так как
каждая строка или столбец во входном
диапазоне полностью коррелирует с самим
собой.

Новый лист. Установите переключатель,
чтобы открыть новый лист в книге и
вставить результаты анализа, начиная
с ячейки A1. Если в этом есть необходимость,
введите имя нового листа в поле,
расположенном напротив соответствующего
положения переключателя.

Новая книга. Установите переключатель,
чтобы открыть новую книгу и вставить
результаты анализа в ячейку A1 на первом
листе в этой книге.

В

Смотри лист Корреляция в примере.

Вернитесь в текущий документ через Панель задач

результате программа сформирует
таблицу с коэффициентами корреляции
между выбранными совокупностями.

Источник: https://studfile.net/preview/596331/