Чтобы проанализировать изменчивость признака под воздействием контролируемых переменных, применяется дисперсионный метод.
Для изучения связи между значениями – факторный метод. Рассмотрим подробнее аналитические инструменты: факторный, дисперсионный и двухфакторный дисперсионный метод оценки изменчивости.
Дисперсионный анализ в Excel
Условно цель дисперсионного метода можно сформулировать так: вычленить из общей вариативности параметра 3 частные вариативности:
- 1 – определенную действием каждого из изучаемых значений;
- 2 – продиктованную взаимосвязью между исследуемыми значениями;
- 3 – случайную, продиктованную всеми неучтенными обстоятельствами.
В программе Microsoft Excel дисперсионный анализ можно выполнить с помощью инструмента «Анализ данных» (вкладка «Данные» — «Анализ»). Это надстройка табличного процессора. Если надстройка недоступна, нужно открыть «Параметры Excel» и включить настройку для анализа.
Работа начинается с оформления таблицы. Правила:
- В каждом столбце должны быть значения одного исследуемого фактора.
- Столбцы расположить по возрастанию/убыванию величины исследуемого параметра.
Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.
Психолог фирмы проанализировал с помощью специальной методики стратегии поведения сотрудников в конфликтной ситуации. Предполагается, что на поведение влияет уровень образования (1 – среднее, 2 – среднее специальное, 3 – высшее).
Внесем данные в таблицу Excel:
- Открываем диалоговое окно нашего аналитического инструмента. В раскрывшемся списке выбираем «Однофакторный дисперсионный анализ» и нажимаем ОК.
- В поле «Входной интервал» ввести ссылку на диапазон ячеек, содержащихся во всех столбцах таблицы.
- «Группирование» назначить по столбцам.
- «Параметры вывода» — новый рабочий лист. Если нужно указать выходной диапазон на имеющемся листе, то переключатель ставим в положение «Выходной интервал» и ссылаемся на левую верхнюю ячейку диапазона для выводимых данных. Размеры определятся автоматически.
- Результаты анализа выводятся на отдельный лист (в нашем примере).
Значимый параметр залит желтым цветом. Так как Р-Значение между группами больше 1, критерий Фишера нельзя считать значимым. Следовательно, поведение в конфликтной ситуации не зависит от уровня образования.
Факторный анализ в Excel: пример
Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:
- всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
- выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
- классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
- сократить число необходимых переменных.
Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.
- Посмотрим, за счет, каких наименований произошел основной рост по итогам второго месяца. Если продажи какого-то товара выросли, положительная дельта – в столбец «Рост». Отрицательная – «Снижение». Формула в Excel для «роста»: =ЕСЛИ((C2-B2)>0;C2-B2;0), где С2-В2 – разница между 2 и 1 месяцем. Формула для «снижения»: =ЕСЛИ(J3=0;B2-C2;0), где J3 – ссылка на ячейку слева («Рост»). Во втором столбце – сумма предыдущего значения и предыдущего роста за вычетом текущего снижения.
- Рассчитаем процент роста по каждому наименованию товара. Формула: =ЕСЛИ(J3/$I$11=0;-K3/$I$11;J3/$I$11). Где J3/$I$11 – отношение «роста» к итогу за 2 месяц, ;-K3/$I$11 – отношение «снижения» к итогу за 2 месяц.
- Выделяем область данных для построения диаграммы. Переходим на вкладку «Вставка» — «Гистограмма».
- Поработаем с подписями и цветами. Уберем накопительный итог через «Формат ряда данных» — «Заливка» («Нет заливки»). С помощью данного инструментария меняем цвет для «снижения» и «роста».
Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.
Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel
Показывает, как влияет два фактора на изменение значения случайной величины. Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ в Excel на примере.
Задача. Группе мужчин и женщин предъявляли звук разной громкости: 1 – 10 дБ, 2 – 30 дБ, 3 – 50 дБ. Время ответа фиксировали в миллисекундах. Необходимо определить, влияет ли пол на реакцию; влияет ли громкость на реакцию.
- Переходим на вкладку «Данные» — «Анализ данных» Выбираем из списка «Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений».
- Заполняем поля. В диапазон должны войти только числовые значения.
- Результат анализа выводится на новый лист (как было задано).
Та как F-статистики (столбец «F») для фактора «Пол» больше критического уровня F-распределения (столбец «F-критическое»), данный фактор имеет влияние на анализируемый параметр (время реакции на звук).
Скачать пример факторного и дисперсионного анализа
скачать факторный анализ отклонений
скачать пример 2
Для фактора «Громкость»: 3,16 < 6,94. Следовательно, данный фактор не влияет на время ответа.
Для примера также прилагаем факторный анализ отклонений в маржинальном доходе.
Чтобы проанализировать изменчивость признака под воздействием контролируемых переменных, применяется дисперсионный метод.
Для изучения связи между значениями – факторный метод. Рассмотрим подробнее аналитические инструменты: факторный, дисперсионный и двухфакторный дисперсионный метод оценки изменчивости.
Условно цель дисперсионного метода можно сформулировать так: вычленить из общей вариативности параметра 3 частные вариативности:
- 1 – определенную действием каждого из изучаемых значений;
- 2 – продиктованную взаимосвязью между исследуемыми значениями;
- 3 – случайную, продиктованную всеми неучтенными обстоятельствами.
В программе Microsoft Excel дисперсионный анализ можно выполнить с помощью инструмента «Анализ данных» (вкладка «Данные» — «Анализ»). Это надстройка табличного процессора. Если надстройка недоступна, нужно открыть «Параметры Excel» и включить настройку для анализа.
Работа начинается с оформления таблицы. Правила:
- В каждом столбце должны быть значения одного исследуемого фактора.
- Столбцы расположить по возрастанию/убыванию величины исследуемого параметра.
Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.
Психолог фирмы проанализировал с помощью специальной методики стратегии поведения сотрудников в конфликтной ситуации. Предполагается, что на поведение влияет уровень образования (1 – среднее, 2 – среднее специальное, 3 – высшее).
Внесем данные в таблицу Excel:
- Открываем диалоговое окно нашего аналитического инструмента. В раскрывшемся списке выбираем «Однофакторный дисперсионный анализ» и нажимаем ОК.
- В поле «Входной интервал» ввести ссылку на диапазон ячеек, содержащихся во всех столбцах таблицы.
- «Группирование» назначить по столбцам.
- «Параметры вывода» — новый рабочий лист. Если нужно указать выходной диапазон на имеющемся листе, то переключатель ставим в положение «Выходной интервал» и ссылаемся на левую верхнюю ячейку диапазона для выводимых данных. Размеры определятся автоматически.
- Результаты анализа выводятся на отдельный лист (в нашем примере).
Значимый параметр залит желтым цветом. Так как Р-Значение между группами больше 1, критерий Фишера нельзя считать значимым. Следовательно, поведение в конфликтной ситуации не зависит от уровня образования.
Факторный анализ в Excel: пример
Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:
- всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
- выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
- классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
- сократить число необходимых переменных.
Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.
- Посмотрим, за счет, каких наименований произошел основной рост по итогам второго месяца. Если продажи какого-то товара выросли, положительная дельта – в столбец «Рост». Отрицательная – «Снижение». Формула в Excel для «роста»: =ЕСЛИ((C2-B2)>0;C2-B2;0), где С2-В2 – разница между 2 и 1 месяцем. Формула для «снижения»: =ЕСЛИ(J3=0;B2-C2;0), где J3 – ссылка на ячейку слева («Рост»). Во втором столбце – сумма предыдущего значения и предыдущего роста за вычетом текущего снижения.
- Рассчитаем процент роста по каждому наименованию товара. Формула: =ЕСЛИ(J3/$I$11=0;-K3/$I$11;J3/$I$11). Где J3/$I$11 – отношение «роста» к итогу за 2 месяц, ;-K3/$I$11 – отношение «снижения» к итогу за 2 месяц.
- Выделяем область данных для построения диаграммы. Переходим на вкладку «Вставка» — «Гистограмма».
- Поработаем с подписями и цветами. Уберем накопительный итог через «Формат ряда данных» — «Заливка» («Нет заливки»). С помощью данного инструментария меняем цвет для «снижения» и «роста».
Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.
Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel
Показывает, как влияет два фактора на изменение значения случайной величины. Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ в Excel на примере.
Задача. Группе мужчин и женщин предъявляли звук разной громкости: 1 – 10 дБ, 2 – 30 дБ, 3 – 50 дБ. Время ответа фиксировали в миллисекундах. Необходимо определить, влияет ли пол на реакцию; влияет ли громкость на реакцию.
- Переходим на вкладку «Данные» — «Анализ данных» Выбираем из списка «Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений».
- Заполняем поля. В диапазон должны войти только числовые значения.
- Результат анализа выводится на новый лист (как было задано).
Та как F-статистики (столбец «F») для фактора «Пол» больше критического уровня F-распределения (столбец «F-критическое»), данный фактор имеет влияние на анализируемый параметр (время реакции на звук).
Скачать пример факторного и дисперсионного анализа
скачать факторный анализ отклонений скачать пример 2
Для фактора «Громкость»: 3,16
Для примера также прилагаем факторный анализ отклонений в маржинальном доходе.
В предыдущих статьях мы рассмотрели основы построения графиков и диаграмм в Excel (см рубрику Диаграммы и Графики). Сегодня мы усложним задачу и попробуем провести факторный анализ в Excel (упрощенный конечно). Допустим у нас есть точка продаж каких-либо товаров, например мобильных телефонов и продажи от недели к неделе могут то расти то падать. Конечно, общую динамику продаж мы увидим если построим график по количеству проданных единиц, но этот график не даст нам представления о том, какие модели или бренды теряют популярность, а какие нет. Для того чтобы наглядно увидеть какой из брендов «просел» в продажах нам и поможет факторный анализ в Excel (в нашем примере построение гистограммы по определенным условиям).
Итак, у нас есть данные о продажах за 4 недели:
Данные к графику
Мы ходим понять за счет каких телефонов произошел основной рост по итогам второй недели. Представим данные несколько в другом виде:
Преобразование Данных
Если произошел рост по сравнению с прошлой неделей по отдельному бренду, то положительную дельту мы запишем в столбец «Рост», а отрицательную в «Снижение». Например в ячейке К4 у нас будет прописана формула =ЕСЛИ((C3- B3)>0;C3-B3;0) а в ячейку L4 =ЕСЛИ(K4=0;B3-C3;0) . (Можно прописать Рост и Снижение через другие функции — в примере то, что первое пришло на ум). В столбце J указана сумма предыдущего значения плюс предыдущий рост без текущего снижения =J3+K3-L4.
Теперь рассчитаем вклад каждого из брендов (% роста) =ЕСЛИ(K4/$J$11=0;-L4/$J$11;K4/$J$11) :
Данные для построения гистограммы
теперь осталось только выделить всю область для построения диаграммы (в подпись данных нужно включить и столец «% роста» и «факторы») Можно выделить весь диапазон H1:L10 затем перейядя на вкладку «Вставка» выбрать «Гистограмма» (подробнее смотри в статье «Как построить график в Excel»):
Полученный график
Поработаем с подписями данных и цветами (уберем накопительный итог оставив только Рост и Снижение):
Факторный анализ в Excel
Теперь мы наглядно видим кто дает основной вклад в рост продаж.
При желании можно сделать график «динамическим». Например, сделать всплывающий список из недель (1ая, 2ая …), а в формулы столбца Роста (Снижения и остальных стобцов) включить формулу ВПР, которая в зависимости от указанной недели будет подтягивать в таблицу для факторного анализа соответствующие данные из основной таблицы и график будет меняться!
скачать grafik
Очень надеемся, что наша статья помогла Вам в решении Вашей проблемы. Будем благодарны, если Вы нажмете +1 и/или Мне нравится внизу данной статьи или поделитесь с друзьями с помощью кнопок расположенных ниже.
Спасибо за внимание.
20.08.2015 Григорий Цапко Калькуляторы, шаблоны, форматы
Предлагаю вашему вниманию шаблон для проведения простейшего факторного анализа продаж.
Шаблон позволяет разложить общее изменение выручки в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду на влияние изменения объема продаж и цены продаж.
Также можно анализировать фактический период по отношению к плановому.
Шаблон позволяет учесть, при необходимости, влияние валютного курса в дополнение к изменению цены, а также провести анализ по видам продукции.
В основе факторного анализа лежит метод цепных подстановок, когда сначала рассматривается влияние одного фактора, при неизменности прочих, затем второго и т.д.
Суммарное отклонение анализируемого показателя будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводиться анализ.
Так в нашем случае суммарное отклонение выручки от продаж может возникнуть под влиянием изменения объема продаж, цены продаж, и в случае использования валюты – валютного курса.
Отклонение под влиянием фактора объема:
Откл.Объем = (Объем.Факт – Объем.План) х Цена.План
Отклонение под влиянием фактора цены:
Откл.Цена = (Цена.Факт – Цена.План) х Объем.Факт
Для просмотра файла в полном размере нажмите на «квадратики» в правом нижнем углу.
Деятельность любой коммерческой компании направлена на получение прибыли. Основные факторы, влияющие на прибыль, — объем, ассортимент, себестоимость проданной продукции и расходы на ее реализацию. Анализ этих факторов поможет компании выявить недостатки, повысить рентабельность продаж и подготовить бизнес-план по продажам.
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ
Факторный анализ — это способ комплексного и системного исследования влияния отдельных факторов на размер итоговых показателей. Основная цель проведения такого анализа — найти способы увеличить доходность фирмы.
Факторный анализ позволяет определить общее изменение прибыли в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду или изменение фактических показателей прибыли по отношению к плану, а также влияние на эти изменения следующих факторов:
- объем продажи продукции;
- себестоимость реализуемой продукции;
- цены реализации;
- ассортимент реализуемой продукции.
Таким образом, с помощью факторного анализа можно установить объем продаж, себестоимость или цену реализации, которые увеличат прибыль компании, а факторный анализ по ассортименту реализуемой продукции даст возможность выявить товар, который продается лучше всего, и товар, пользующийся наименьшим спросом.
Показатели для факторного анализа берут из бухгалтерского учета. Если анализируют итоги за год, то используют данные формы № 2 «Отчет о финансовых результатах».
Факторный анализ можно проводить:
1) способом абсолютных разниц;
2) способом цепных подстановок.
Математическая формула модели факторного анализа прибыли от продаж:
ПР = Vпрод × (Ц – Sед),
где ПР — прибыль от продаж (плановая или базовая);
Vпрод — объем продаж продукции (товаров) в натуральных величинах (штуки, тонны, метры и т. д.);
Ц — продажная цена единицы реализованной продукции;
Sед — себестоимость единицы реализованной продукции.
Способ абсолютных разниц
За основу факторного анализа берется математическая формула ПР (прибыль от продаж). Формула включает три анализируемых фактора:
- объем продаж в натуральных единицах;
- цену;
- себестоимость одной единицы продаж.
Рассмотрим ситуации, влияющие на прибыль. Определим изменение величины прибыли за счет каждого фактора. Расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей. Приведем формулы расчета для каждой ситуации, оказавшей влияние на прибыль.
Ситуация 1. Влияние на прибыль объема продаж:
ΔПРобъем = ΔVпрод × (Цплан – Sед. план) = (Vпрод. факт – Vпрод. план) × (Цплан – Sед. план).
Ситуация 2. Влияние на прибыль продажной цены:
ΔПРцена = Vпрод. факт × ΔЦ = Vпрод. факт × (Цфакт – Цплан).
Ситуация 3. Влияние на прибыль себестоимости единицы продукции:
ΔПРSед = Vпрод. факт × (–ΔSед) = Vпрод. факт × (–(Sед. факт – Sед. план)).
Способ цепной подстановки
Используя такой метод, сначала рассматривают влияние одного фактора при неизменности прочих, затем второго и т. д. За основу берут все ту же математическую формулу модели факторного анализа прибыли от продаж.
Выявим влияние факторов на сумму прибыли.
Ситуация 1. Изменение объема продаж.
ПР1 = Vпрод. факт × (Цплан – Sед. план);
ΔПРобъем = ПР1 – ПРплан.
Ситуация 2. Изменение цены продаж.
ПР2 = Vпрод. факт × (Цфакт – Sед. план);
ΔПРцена = ПР2 – ПР1.
Ситуация 3. Изменение себестоимости продаж единицы продукции.
ПРSед = Vпрод. факт × (Цфакт – Sед. факт);
ΔПРSед = ПР3 – ПР2.
Условные обозначения, применяемые в приведенных формулах:
ПРплан — прибыль от реализации (плановая или базовая);
ПР1 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения объема продаж (ситуация 1);
ПР2 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения цены (ситуация 2);
ПР3 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения себестоимости продаж единицы продукции (ситуация 3);
ΔПРобъем — сумма отклонения прибыли при изменении объема продаж;
ΔПРцена — сумма отклонения прибыли при изменении цены;
ΔПSед — сумма отклонения прибыли при изменении себестоимости единицы реализованной продукции;
ΔVпрод — разница между фактическим и плановым (базисным) объемом продаж;
ΔЦ — разница между фактической и плановой (базисной) ценой продаж;
ΔSед — разница между фактической и плановой (базисной) себестоимостью единицы реализованной продукции;
Vпрод. факт — объем продаж фактический;
Vпрод. план — объем продаж плановый;
Цплан — цена плановая;
Цфакт — цена фактическая;
Sед. план — себестоимость единицы реализованной продукции плановая;
Sед. факт — себестоимость единицы реализованной продукции фактическая.
Замечания
- Способ цепной подстановки дает те же результаты, что и способ абсолютных разниц.
- Суммарное отклонение прибыли будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводят факторный анализ.
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОДАЖ
Проведем факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel. Сначала сравним фактические и плановые показатели в Excel-таблицах, далее построим диаграмму и график, которые наглядно покажут результаты и отклонения проведенного факторного анализа.
В Excel можно построить стандартную план-факт таблицу, состоящую из нескольких блоков: в левой части таблицы в колонке будет стоять название показателя, в центре — данные с планом и фактом, в правой части — отклонение (в абсолютных и относительных величинах).
ПРИМЕР 1
Организация реализует металлопрокат. Косвенные расходы распределяются на себестоимость реализованной продукции, то есть формируется полная себестоимость продукции. Проведем факторный анализ прибыли от продаж двумя способами (метод абсолютных разниц и метод цепных подстановок) и определим, какие из показателей оказали наибольшее влияние на прибыль компании.
Плановые показатели взяты из бизнес-плана по продажам, фактические — из бухгалтерской отчетности (формы № 2) и бухгалтерского учета — (отчетов о продажах в натуральных единицах).
Данные о результатах финансовой деятельности компании (фактические и плановые) представлены в табл. 1.
Таблица 1. Данные о результатах финансовой деятельности компании, тыс. руб. |
||||
Фактор |
План |
Факт |
Отклонения от плана |
|
абсолютные |
в процентах |
|||
1 |
2 |
3 |
4 = [3] – [2] |
5 = [4] / [2] × 100 % |
Объем продаж, тыс. т |
520,20 |
510,10 |
–10,10 |
–1,94 |
Цена 1 т |
35,00 |
35,15 |
0,15 |
0,43 |
Выручка |
18 207, 00 |
17 930,02 |
–276,99 |
–1,52 |
Себестоимость продаж |
10 220,00 |
11 350,00 |
1130,00 |
11,06 |
Себестоимость продаж 1 т |
19,65 |
22,25 |
2,60 |
13,26 |
Прибыль |
7985,07 |
6580,29 |
–1404,78 |
–17,59 |
Из данных табл. 1 следует, что объем продаж фактический ниже планового на 10,1 тыс. т, продажная цена была выше плановой на 0,15 тыс. руб. При этом сумма фактической выручки меньше плановой на 276,99 тыс. руб., а себестоимость продаж, наоборот, выше плановой на 1130 тыс. руб. Все перечисленные факторы снизили фактическую прибыль по сравнению с плановой на 1404,78 тыс. руб.
Материал публикуется частично. Полностью его можно прочитать в журнале «Планово-экономический отдел» № 11, 2017.
Диаграмма Водопад в Excel часто используется для план-факторного анализа. Более того, этот тип диаграммы наиболее наглядно показывает влияние различных факторов на изменение величины выбранного показателя.
Вот так выглядит диаграмма Водопад (Waterfall).
В этой статье мы рассмотрим построение диаграммы Водопад в Excel на примере факторного анализа показателей отчета P&L.
P&L расшифровывается как Profit and Loses — отчет о прибылях и убытках, или отчет о финансовых результатах. Это форма отчетности, которая используется для планирования, контроля и анализа результатов работы компании.
Кратко структура P&L выглядит следующим образом:
ACT — это факт, АОР — план, B/W — отклонение факта от плана.
MTD — показатели за отчетный месяц, YTD — с начала года накопительным итогом, PY — аналогичный период прошлого года.
В данном примере мы сделаем анализ отклонения фактических данных за месяц (MTD) от плановых по показателю EBITDA (один из видов прибыли).
Для этого будем использовать только часть таблицы, выделенную рамкой.
Способ 1. Диаграмма Водопад в Excel c помощью встроенного типа диаграммы Каскадная
В версиях Excel от 2016 и новее есть встроенный тип диаграммы Каскадная, который позволяет строить диаграмму Водопад без дополнительных ухищрений.
Подготовим дополнительную таблицу для построения графика Каскад. Для этого перенесем значения из основной таблицы P&L во дополнительную, как показано на картинке.
Переносить можно как скопировав вручную, так и формулами ВПР или СУММЕСЛИ.
Теперь нужно выделить дополнительную таблицу целиком, далее вкладка Вставка — блок Диаграммы — Каскадная.
Получаем диаграмму, но ее еще предстоит немного доработать.
Смысл диаграммы Водопад в том, что она показывает, какие факторы повлияли на разницу между двумя значениями (в нашем случае, между планом и фактом).
Поэтому эти два значения, стартовое и финишное (план и факт) должны быть зафиксированы по краям, как на картинке.
По умолчанию же в диаграмме Каскад стартовое и финишное значения не зафиксированы. Это происходит потому, что excel не знает, какие значения вы выберите за итоговые (они могут быть и посередине диаграммы, не только по краям).
Доработаем диаграмму. Для этого дважды щелкам левой кнопкой мыши на первом столбике диаграммы (он должен быть ярко выделен, а остальные столбики становятся полупрозрачными), а затем правая кнопка мыши и выбираем пункт Установить как итоговое значение.
Столбик перекрасился в серый цвет. Это означает, что он стал итоговым значением (стартовым). Если не нравится цвет, его можно изменить.
Точно так же поступаем с последним столбиком. Всё, наша диаграмма Каскад, или Водопад в Excel, приобрела осмысленный вид.
Осталось немного подправить внешний вид. Лучше удалить легенду, потому что она не несет смысловой нагрузки в данном случае. Также неплохо бы убрать горизонтальную сетку, потому что она мешает видеть дополнительные линии-перемычки между столбиками.
Еще я обычно убираю ось значений, т.к. здесь она тоже не имеет большого смысла (цифры и так выведены возле столбиков). Ну и конечно же надо изменить заголовок диаграммы.
Способ 2. Построение диаграммы Водопад при помощи вспомогательных столбцов
Для тех, кто не является счастливым обладателем новых версий excel, существует обходной путь построения такого каскада. Но придется немного поработать с формулами.
Создадим такую же дополнительную таблицу, как в первом способе.
Добавим еще 3 вспомогательных столбца и пропишем в них формулы, как на картинке. В столбце Отклонения+ будут выводиться положительные значения отклонений, в Отклонения-, соответственно, отрицательные. А столбец Вспомог. нужен для того, чтобы “поднимать” столбик гистограммы на определенную высоту.
Важно, чтобы столбец Вспомог. находился перед столбцами с отклонениями.
Обратите внимание, что для отрицательных значений используется формула ABS, эта формула выводит число по модулю, т.е.отрицательное становится положительным. В данном случае это нужно для правильного построения, чтобы столбик не ушел в отрицательное поле.
Выделим вспомогательные столбцы и столбец с названиями категорий и перейдем во вкладку Вставка — Диаграммы — Гистограмма с накоплением.
Получилась “сырая” диаграмма, которую мы будем дорабатывать, чтобы получить диаграмму Водопад. Необходимо убрать заливку у всех синих столбиков, кроме крайних. Для этого нужно дважды щелкнуть на каждом столбике — откроется окно Формат точки данных — указать Нет заливки.
Если окно с форматом не открылось по двойному щелчку, можно вывести его по правой кнопке мыши.
Так же, как и в предыдущем способе, уберем линии сетки, легенду и ось (но это не обязательно) и переименуем диаграмму.
Диаграмма почти готова.
Осталось только по необходимости изменить цвет столбцов и вывести числовые данные в диаграмму.
Щелкнем правой кнопкой мыши на синем столбике, и выберем Добавить подписи данных.
После этого появятся числовые значения, но они появятся для всего ряда, в том числе и для вспомогательных столбцов без заливки.
Их придется удалить вручную, дважды щелкнув на каждом из них и нажав Delete.
Теперь сделаем то же самое для столбиков с положительными значениями. Как видно, для других столбиков также появились лишние нули, которые также нужно удалить.
И третий раз повторим все действия для столбиков с отрицательными значениями.
Осталось только выровнять цифры в столбиках.
Диаграмма Водопад в Excel, построенная таким способом, с использованием вспомогательных столбцов, получилась очень похожей на диаграмму из первого способа. За исключением дополнительных перемычек между столбиками.
Это достаточно распространенный обходной путь построения диаграммы Водопад для факторного анализа в Excel.
Единственный минус, что при изменении данных иногда придется повторно дорабатывать диаграмму. Например, если положительные значения стали отрицательными, то придется заново добавить подписи данных, потому что иначе они не появятся возле столбиков.
Сообщество Excel Analytics | обучение Excel
Канал на Яндекс.Дзен
Вам может быть интересно:
Факторный анализ продаж
20.08.2015 Калькуляторы, шаблоны, форматы
Предлагаю вашему вниманию шаблон для проведения простейшего факторного анализа продаж.
Шаблон позволяет разложить общее изменение выручки в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду на влияние изменения объема продаж и цены продаж.
Также можно анализировать фактический период по отношению к плановому.
Шаблон позволяет учесть, при необходимости, влияние валютного курса в дополнение к изменению цены, а также провести анализ по видам продукции.
В основе факторного анализа лежит метод цепных подстановок, когда сначала рассматривается влияние одного фактора, при неизменности прочих, затем второго и т.д.
Суммарное отклонение анализируемого показателя будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводиться анализ.
Так в нашем случае суммарное отклонение выручки от продаж может возникнуть под влиянием изменения объема продаж, цены продаж, и в случае использования валюты – валютного курса.
Отклонение под влиянием фактора объема:
Откл.Объем = (Объем.Факт – Объем.План) х Цена.План
Отклонение под влиянием фактора цены:
Откл.Цена = (Цена.Факт – Цена.План) х Объем.Факт
Для просмотра файла в полном размере нажмите на «квадратики» в правом нижнем углу.