Как провести графический анализ данных excel

Лабораторная работа
№1

Цель работы:
Получить навыки построения диаграмм
распределений в среде электронных
таблиц MS
Excel.

Задачи работы:
Изучить основные методы графического
представления статистических данных.
Изучить возможности построения графиков
в среде Excel.
По данным выборочной совокупности
построить полигон частот, гистограмму
и сглаженную кумулятивную кривую
распределения с использованием
электронных таблиц MS
Excel.

Теоретические сведения

Большинство
экономических задач, где требуется
обработка большого количества данных,
решается с помощью методов математической
статистики. Практически любая обработка
данных начинается с ее графического
анализа. Использование графиков в
статистике насчитывает более двухсот
лет. Однако, прежде чем рассмотреть
графические методы анализа, необходимо
ознакомиться с основными понятиями
одного из главного раздела теории
статистики, получившей название
описательной статистики, в рамках
которой и изучаются методы построения
различных видов диаграмм и графиков.

Описательная
статистика позволяет
описывать, подытоживать и воспроизводить
в виде таблиц или графиков данные того
или иного распределения,
вычислять среднее
для данного распределения и его размах
и дисперсию.
Все эти параметры часто называют
описательными статистиками основными
числовыми характеристиками выборки
(совокупности) или мерами центральной
тенденции. Описательная статистика
включает в себя табулирование,
представление и описание совокупностей
данных, которые могут быть как
количественные (например, измерение
роста, веса и т.д.), так и качественные
(например, пол или тип личности).

Одна из задач описательной
статистики состоит в том, чтобы
анализировать данные, полученные на
части популяции, с целью сделать выводы
относительно популяции в целом.

Популяция или
генеральная совокупность в
статистике не обязательно означает
какую-либо группу людей или естественное
сообщество; этот термин относится ко
всем существам или предметам, образующим
общую изучаемую совокупность, будь то
атомы или студенты, посещающие то или
иное кафе.

Выборка или
выборочная совокупность
— это небольшое количество элементов,
отобранных с помощью научных методов
так, чтобы она была репрезентативной,
т.е. отражала популяцию в целом.

Другими словами, выборка
– это совокупность случайно отобранных
объектов, а генеральная совокупность
– это совокупность объектов, из которых
производится выборка.

Объемом совокупности
(выборочной или генеральной) называют
число объектов этой совокупности.
Например, из 1000 человек для исследования
отобрано 100 людей, то объем генеральной
совокупности

,
а объем выборки

.

Генеральная совокупность
часто содержит конечное число объектов.
Однако если это число достаточно велико,
то иногда в целях упрощения вычислений,
или для облегчения теоретических
выводов, допускают, что генеральная
совокупность состоит из бесчисленного
множества объектов. Такое допущение
оправдывается тем, что увеличение объема
генеральной совокупности (достаточно
большого объема) практически не
сказывается на результатах обработки
данных выборки.

Пусть из генеральной
совокупности извлечена выборка, причем

наблюдалось

раз,

—

раз,

—

раз и

— объем выборки. Наблюдаемые значения

называют вариантами,
а последовательность вариант, записанных
в возрастающем порядке – вариационным
рядом. Числа
наблюдений называют частотами,
а их отношения к объему выборки

— относительными частотами.

Статистическим
распределением выборки
называют перечень вариант и соответствующих
им частот или относительных частот.
Статистическое распределение можно
также задать в виде последовательности
интервалов и соответствующих им частот
(в качестве частоты, соответствующей
интервалу, принимаю сумму частот,
попавших в этот интервал).

Для оценки статистического
распределения вводится понятие функции
распределения, которая находится
эмпирическим (опытным) путем и называется
эмпирической.

Эмпирической функцией
распределения (функцией распределения
выборки) называют функцию

,
определяющую для каждого значения

относительную
частоту события

:

,

где

— число вариант, меньших

;

— объем выборки.

В отличие от эмпирической
функции распределения выборки функцию
распределения

генеральной совокупности называют
теоретической функцией распределения.
Различия между эмпирической и теоретической
функцией распределения состоит в том,
что теоретическая функция

определяет вероятность события

,
а эмпирическая функция

определяет частоту этого же события.

В большинстве случаев
при решении реальных задач закон
распределения и его параметры неизвестны.
Поэтому для определения вида закона
распределения и его параметров необходимо
выполнять ряд действий по анализу
полученных исходных данных.

Таким образом,
описательная статистика позволяет
обобщать первичные результаты, полученные
при наблюдении или в эксперименте.
Процедуры здесь сводятся к группировке
данных по их значениям, построению
распределения их частот, выявлению
центральных тенденций распределения
(например, средней арифметической) и,
наконец, к оценке разброса данных по
отношению к найденной центральной
тенденции.

Построение распределения
— это разделение первичных данных,
полученных на выборке, на классы или
категории с целью получить обобщенную
упорядоченную картину, позволяющую их
анализировать.

Для наглядности строят
различные графики статистического
распределения, в частности, полигон
распределения, гистограмму или сглаженную
кумулятивную кривую.

Полигоном частот
называют ломаную, отрезки которой
соединяют точки

,

,
…,

.
Для построения полигона часто на оси
абсцисс откладывают варианты

,
а на оси ординат – соответствующие им
частоты

.
Точки

соединяют
отрезками прямых и получают полигон
частот.

Полигоном относительных
частот называют
ломаную, отрезки которой соединяют
точки

,

,
…,

.
Для построения полигона часто на оси
абсцисс откладывают варианты

,
а на оси ординат – соответствующие им
относительные частоты

.
Точки

соединяют
отрезками прямых и получают полигон
относительных частот.

На рис. 1 показан полигон
относительных частот для следующего
распределения:

Варианта (значение признака),	12	14	16	18	20
Частота,	0,1	0,2	0,4	0,2	0,1

Рис. 1 – Полигон
относительных частот

Гистограммой частот
называют ступенчатую фигуру, состоящую
из прямоугольников, основаниями которых
служат частичные интервалы длиною

,
а высоты равны отношению

(плотность частоты).

Для построения
гистограммы частот на оси абсцисс
откладывают частичные интервалы, а над
ними проводят отрезки, параллельные
оси абсцисс на расстоянии

.
Площадь

-го
частичного прямоугольника равна

— сумме частот вариант

-го
интервала; следовательно, площадь
гистограммы частот равна сумме всех
частот, т.е. объему выборки.

Гистограммой
относительных частот
называют ступенчатую фигуру, состоящую
из прямоугольников, основаниями которых
служат частичные интервалы длиною

,
а высоты равны отношению

(плотность относительной частоты).

Для построения
гистограммы частот на оси абсцисс
откладывают частичные интервалы, а над
ними проводят отрезки, параллельные
оси абсцисс на расстоянии

.
Площадь

-го
частичного прямоугольника равна

— относительной частоте вариант, попавших
в

-й
интервал. Следовательно, площадь
гистограммы относительных частот равна
сумме всех относительных частот, т.е.
единице.

На рис. 2 приведен пример
гистограммы для данных, отображенных
в таблице 1.

Таблица 1

Исходное распределение

Показатель	Номер интервала
1	2	3	4	5
Частичный интервал ( )	100-199	200-299	300-399	400-499	500-600
Частота интервала,	9	4	2	2	3
Плотность частоты,	0,09	0,04	0,02	0,02	0,03

Рис. 2 – Гистограмма
частот распределения

Для некоторых целей
более полезным в сравнении с простыми
графиками распределения частот является
сглаженная кривая
накопленных (кумулятивных) частот.
При построении такой кривой частоты,
которые соответствуют интервалам,
накапливаются, начиная с одного из
концов распределения, т.е. накопленные
частоты к любой
заданной оценке представляют собой
суммарное количество частот на этой
оценке или ниже ее. Обычно, такая
сглаженная кривая отображает относительные
накопленные частоты в процентах, а не
в относительных единицах. На рис. 3
приведен пример кривой накопленных
частот для данных, приведенных в таблице
1.

Рис. 3 – Сглаженная
накопленная кривая

Рассмотрим для примера
задачу анализа чистой прибыли предприятия
с помощью электронных таблиц MS
Excel.
На рис. 4 приведена электронная копия
экрана с примером исходных данных по
некоторому предприятию за 11 лет.

Рис. 4 – Исходные данные
по предприятию

На первом этапе
необходимо задать интервалы, в которых
планируется определить частоты появления
случайной величины. Выберем ширину
интервала длиной в 20 единиц и поместим
границы в столбец С (рис. 5). В данном
случае значение левой границы интервального
ряда составляет 122, а правой 242, поскольку
значение чистой прибыли не меньше 123,7
усл. ед., и не больше 235,6 усл. ед.

Рис. 5 – Задание границ
интервалов

Для расчета частот,
соответствующих данным интервалам,
необходимо выделить диапазон ячеек
D2:D9,
а в строке формул ввести следующую
функцию: «=ЧАСТОТА(B2:B12;C2:C8)» и закончить
ввод нажатием комбинации клавиш
[Ctrl]+[Shift]+[Enter].
MS
Excel
автоматически заключит введенную
формулу в фигурные скобки: {
=ЧАСТОТА(B2:B12;C2:C8)}. Такой
способ ввода применен в связи с тем, что
функция ЧАСТОТА возвращает массив
значений и ее необходимо вводить как
формулу массива. При этом, количество
элементов в возвращаемом массиве будет
на единицу больше числа элементов в
массиве интервалов.
В результате в ячейки диапазона D2:D9
будут помещены частоты, соответствующие
интервалам (рис. 6).

Рис. 6 – Размещение
частот

Теперь с помощью мастера
диаграмм можно построить соответствующий
график: гистограмму или полигон частот
(рис. 7).

Рис. 7 – Построение
гистограммы распределения

Аналогичное построение
гистограммы можно выполнить с помощью
функции, имеющейся в пакете Анализ
данных. Для этого
в меню последовательно выбирается
Сервис,
Анализ данных.
Появившемся окне (рис. выбирается
Гистограмма.
Затем в следующем окне (рис. 9) необходимо
задать исходные данные для построения
гистограммы.

Рис. 8 – Окно выбора
функции

Рис. 9 – Окно задания
исходных данных для построения гистограммы

Назначение параметров
диалогового окна Гистограмма
приведены в таблице 2.

Таблица 2

Параметры диалогового
окна Гистограмма

Параметр	Назначение
Входной диапазон	В этом окне задается ссылка на диапазон ячеек, в которых находится исходные данные. Исходные данные должны представлять собой перечень значений, а не частоты!
Интервал карманов (необязательный)	В поле вводится диапазон ячеек и необязательный набор граничных значений, определяющих отрезки интервалов (карманы). Эти значения должны быть введены в возрастающем порядке. В Microsoft Excel вычисляется число попаданий данных между текущим началом отрезка и соединим большим по порядку, если такой есть. При этом включаются значения на нижней границе отрезка и не включаются значения на верхней границе. Если диапазон карманов не был введён, то набор отрезков, равномерно распределённых между минимальным и максимальным значениями данных, будет создан автоматически.
Метки	Ставится отметка, если первая строка или первый столбец входного интервала содержит заголовки. Если таковые отсутствуют, названия для данных выходного диапазона создаются автоматически.
Выходной диапазон	Вводится ссылка на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Размер последнего будет определён автоматически и на экран будет выведено сообщение в случае возможного наложения выходного диапазона на исходные данные.
Новый рабочий лист	Переключатель устанавливается в том случае, если требуется открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки А1.
Новая рабочая книга	Переключатель устанавливается в том случае, если требуется открыть новую рабочую книгу и вставить результаты анализа в ячейку А1.
Парето (отсортированная диаграмма)	При выборе этой возможности данные предоставляются в порядке убывания частоты. В математической статистике такая форма гистограммы не используется.
Интегральный процент	Рассчитываются значения и строится график накопленной частоты, т.е. строится сглаженная кривая кумулятивных частот.
Вывод графика	Устанавливается флажок для автоматического создания встроенной диаграммы. Внимание! Если вы хотите построить график, то обязательно нужно задать значения Новый рабочий лист или Новая книга.

Результаты построения
диаграммы с помощью пакета Анализа
данных приведены на рис. 10.

Рис. 10 – Результат
построения гистограммы

Следует отметить, что
ни один из графиков, рассмотренных выше,
не является универсальным. Гистограмма
– наиболее легкая для восприятия форма,
поэтому ее обычно предпочитают, если
изображается не более одного распределения.
Но если необходимо сравнить два или
более распределений, то для этой цели
лучше всего подходит полигон частот
(или полигон относительных частот).
Сглаженные кривые накопленных частот
имеют много преимуществ, которыми не
обладают другие представления. Например,
можно оценить с высокой степенью точности
различные параметры распределений или
сравнивать несколько групп данных на
одном графике.

Существуют и другие
формы представления статистических
данных, например круговые диаграммы,
диаграммы с областями, лепестковые или
поверхностные диаграммы и другие,
подробно о которых можно узнать в
[1,2,3].

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

---

You can display your data analysis reports in a number of ways in Excel. However, if your data analysis results can be visualized as charts that highlight the notable points in the data, your audience can quickly grasp what you want to project in the data. It also leaves a good impact on your presentation style.

In this chapter, you will get to know how to use Excel charts and Excel formatting features on charts that enable you to present your data analysis results with emphasis.

Visualizing Data with Charts

In Excel, charts are used to make a graphical representation of any set of data. A chart is a visual representation of the data, in which the data is represented by symbols such as bars in a Bar Chart or lines in a Line Chart. Excel provides you with many chart types and you can choose one that suits your data or you can use the Excel Recommended Charts option to view charts customized to your data and select one of those.

Refer to the Tutorial Excel Charts for more information on chart types.

In this chapter, you will understand the different techniques that you can use with the Excel charts to highlight your data analysis results more effectively.

Creating Combination Charts

Suppose you have the target and actual profits for the fiscal year 2015-2016 that you obtained from different regions.

We will create a Clustered Column Chart for these results.

As you observe, it is difficult to visualize the comparison quickly between the targets and actual in this chart. It does not give a true impact on your results.

A better way of distinguishing two types of data to compare the values is by using Combination Charts. In Excel 2013 and versions above, you can use Combo charts for the same purpose.

Use Vertical Columns for the target values and a Line with Markers for the actual values.

• Click the DESIGN tab under the CHART TOOLS tab on the Ribbon.
• Click Change Chart Type in the Type group. The Change Chart Type dialog box appears.

• Click Combo.

• Change the Chart Type for the series Actual to Line with Markers. The preview appears under Custom Combination.

• Click OK.

Your Customized Combination Chart will be displayed.

As you observe in the chart, the Target values are in Columns and the Actual values are marked along the line. The data visualization has become better as it also shows you the trend of your results.

However, this type of representation does not work well when the data ranges of your two data values vary significantly.

Creating a Combo Chart with Secondary Axis

Suppose you have the data on the number of units of your product that was shipped and the actual profits for the fiscal year 2015-2016 that you obtained from different regions.

If you use the same combination chart as before, you will get the following −

In the chart, the data of No. of Units is not visible as the data ranges are varying significantly.

In such cases, you can create a combination chart with secondary axis, so that the primary axis displays one range and the secondary axis displays the other.

• Click the INSERT tab.
• Click Combo in Charts group.
• Click Create Custom Combo Chart from the drop-down list.

The Insert Chart dialog box appears with Combo highlighted.

For Chart Type, choose −

• Line with Markers for the Series No. of Units
• Clustered Column for the Series Actual Profits
• Check the Box Secondary Axis to the right of the Series No. of Units and click OK.

A preview of your chart appears under Custom Combination.

Your Combo chart appears with Secondary Axis.

You can observe the values for Actual Profits on the primary axis and the values for No. of Units on the secondary axis.

A significant observation in the above chart is for Quarter 3 where No. of Units sold is more, but the Actual Profits made are less. This could probably be assigned to the promotion costs that were incurred to increase sales. The situation is improved in Quarter 4, with a slight decrease in sales and a significant rise in the Actual Profits made.

Discriminating Series and Category Axis

Suppose you want to project the Actual Profits made in Years 2013-2016.

Create a clustered column for this data.

As you observe, the data visualization is not effective as the years are not displayed. You can overcome this by changing year to category.

Remove the header year in the data range.

Now, year is considered as a category and not a series. Your chart looks as follows −

Chart Elements and Chart Styles

Chart Elements give more descriptions to your charts, thus helping visualizing your data more meaningfully.

• Click the Chart

Three buttons appear next to the upper-right corner of the chart −

For a detailed explanation of these, refer to Excel Charts tutorial.

• Click Chart Elements.
• Click Data Labels.

• Click Chart Styles
• Select a Style and Color that suits your data.

You can use Trendline to graphically display trends in data. You can extend a Trendline in a chart beyond the actual data to predict future values.

Data Labels

Excel 2013 and later versions provide you with various options to display Data Labels. You can choose one Data Label, format it as you like, and then use Clone Current Label to copy the formatting to the rest of the Data Labels in the chart.

The Data Labels in a chart can have effects, varying shapes and sizes.

It is also possible to display the content of a cell as part of the Data Label with Insert Data Label Field.

Quick Layout

You can use Quick Layout to change the overall layout of the chart quickly by choosing one of the predefined layout options.

• Click the chart.
• Click the DESIGN tab under CHART TOOLS.
• Click Quick Layout.

Different possible layouts will be displayed. As you move on the layout options, the chart layout changes to that particular option.

Select the layout you like. The chart will be displayed with the chosen layout.

Using Pictures in Column Charts

You can create more emphasis on your data presentation by using a picture in place of columns.

• Click on a Column on the Column Chart.

• In the Format Data Series, click on Fill.

• Select Picture.

• Under Insert picture from, provide the filename or optionally clipboard if you had copied an image earlier.

The picture you have chosen will appear in place of columns in the chart.

Band Chart

You might have to present customer survey results of a product from different regions. Band Chart is suitable for this purpose. A Band Chart is a Line Chart with an added shaded area to display the upper and lower boundaries of groups of data.

Suppose your customer survey results from the east and west regions, month wise are −

Here, in the data < 50% is Low, 50% — 80% is Medium and > 80% is High.

With Band Chart, you can display your survey results as follows −

Create a Line Chart from your data.

Change the chart type to −

• East and West Series to Line with Markers.
• Low, Medium and High Series to Stacked Column.

Your chart looks as follows.

• Click on one of the columns.
• Change gap width to 0% in Format Data Series.

You will get Bands instead of columns.

To make the chart more presentable −

• Add Chart Title.
• Adjust Vertical Axis range.
• Change the colors of the bands to Green-Yellow-Red.
• Add Labels to bands.

The final result is the Band Chart with the defined boundaries and the survey results represented across the bands. One can quickly and clearly make out from the chart that while the survey results for the region West are satisfactory, those for the region East have a decline in the last quarter and need attention.

Thermometer Chart

When you have to represent a target value and an actual value, you can easily create a Thermometer Chart in Excel that emphatically shows these values.

With Thermometer chart, you can display your data as follows −

Arrange your data as shown below −

• Select the data.
• Create a Clustered Column chart.

As you observe, the right side Column is Target.

• Click on a Column in the chart.
• Click on Switch Row/Column on the Ribbon.

• Right click on the Target Column.
• Click on Format Data Series.
• Click on Secondary Axis.

As you observe the Primary Axis and Secondary Axis have different ranges.

• Right click the Primary Axis.
• In the Format Axis options, under Bounds, type 0 for Minimum and 1 for Maximum.
• Repeat the same for Secondary Axis.

Both Primary Axis and Secondary Axis will be set to 0% — 100%. The Target Column hides the Actual Column.

• Right click the visible column (Target)
• In the Format Data Series, select
  • No fill for FILL
  • Solid line for BORDER
  • Blue for Color

• In Chart Elements, unselect
  • Axis → Primary Horizontal
  • Axis → Secondary Vertical
  • Gridlines
  • Chart Title
• In the chart, right click on Primary Vertical Axis
• In Format Axis options, click on TICK MARKS
• For Major type, select Inside

• Right click on the Chart Area.
• In the Format Chart Area options, select
  • No fill for FILL
  • No line for BORDER

Resize the chart area, to get the shape of a thermometer.

You got your thermometer chart, with the actual value as against target value being shown. You can make this thermometer chart more impressive with some formatting.

• Insert a rectangle shape superimposing the blue rectangular part in the chart.
• In Format Shape options, select −
  • Gradient fill for FILL
  • Linear for Type
  • 180⁰ for Angle
• Set the Gradient stops at 0%, 50% and 100%.
• For the Gradient stops at 0% and 100%, choose the color black.
• For the Gradient stop at 50%, choose the color white.

• Insert an oval shape at the bottom.
• Format shape with same options.

The result is the Thermometer Chart that we started with.

Gantt Chart

A Gantt chart is a chart in which a series of horizontal lines shows the amount of work done in certain periods of time in relation to the amount of work planned for those periods.

In Excel, you can create a Gantt chart by customizing a Stacked Bar chart type so that it depicts tasks, task duration, and hierarchy. An Excel Gantt chart typically uses days as the unit of time along the horizontal axis.

Consider the following data where the column −

• Task represents the Tasks in the project
• Start represents number of days from the Start Date of the project
• Duration represents the duration of the Task

Note that Start of any Task is Start of previous Task + Duration. This is the case when the Tasks are in hierarchy.

• Select the data.
• Create Stacked Bar Chart.

• Right-click on Start Series.
• In Format Data Series options, select No fill.

• Right-click on Categories Axis.
• In Format Axis options, select Categories in reverse order.

• In Chart Elements, deselect
  • Legend
  • Gridlines
• Format the Horizontal Axis to
  • Adjust the range
  • Major Tick Marks at 5 day intervals
  • Minor Tick Marks at 1 day intervals
• Format Data Series to make it look impressive
• Give a Chart Title

Waterfall Chart

Waterfall Chart is one of the most popular visualization tools used in small and large businesses. Waterfall charts are ideal for showing how you have arrived at a net value such as net income, by breaking down the cumulative effect of positive and negative contributions.

Excel 2016 provides Waterfall Chart type. If you are using earlier versions of Excel, you can still create a Waterfall Chart using Stacked Column Chart.

The columns are color coded so that you can quickly tell positive from negative numbers. The initial and the final value columns start on the horizontal axis, while the intermediate values are floating columns. Because of this look, Waterfall Charts are also called Bridge Charts.

Consider the following data.

• Prepare the data for Waterfall Chart

• Ensure the column Net Cash Flow is to the left of the Months Column (This is because you will not include this column while creating the chart)

• Add 2 columns – Increase and Decrease for positive and negative cash flows respectively

• Add a column Start — the first column in the chart with the start value in the Net Cash Flow

• Add a column End — the last column in the chart with the end value in the Net Cash Flow

• Add a column Float – that supports the intermediate columns

• Compute the values for these columns as follows

• In the Float column, insert a row in the beginning and at the end. Place n arbitrary value 50000. This just to have some space to the left and right of the chart

The data will be as follows.

• Select the cells C2:H18 (Exclude Net Cash Flow column)
• Create Stacked Column Chart

• Right click on the Float Series.
• Click Format Data Series.
• In Format Data Series options, select No fill.

• Right click on Negative Series.
• Select Fill Color as Red.

• Right click on Positive Series.
• Select Fill Color as Green.

• Right click on Start Series.
• Select Fill Color as Grey.
• Right click on End Series.
• Select Fill Color as Grey.
• Delete the Legend.

• Right click on any Series
• In Format Data Series options, select Gap Width as 10% under Series Options

Give the Chart Title. The Waterfall Chart will be displayed.

Sparklines

Sparklines are tiny charts placed in single cells, each representing a row of data in your selection. They provide a quick way to see trends.

You can add Sparklines with Quick Analysis tool.

• Select the data for which you want to add Sparklines.
• Keep an empty column to the right side of the data for the Sparklines.

Quick Analysis button appears at the bottom right of your selected data.

• Click on the Quick Analysis button. The Quick Analysis Toolbar appears with various options.

Click SPARKLINES. The chart options displayed are based on the data and may vary.

Click Line. A Line Chart for each row is displayed in the column to the right of the data.

PivotCharts

Pivot Charts are used to graphically summarize data and explore complicated data.

A PivotChart shows Data Series, Categories, and Chart Axes the same way a standard chart does. Additionally, it also gives you interactive filtering controls right on the chart so that you can quickly analyze a subset of your data.

PivotCharts are useful when you have data in a huge PivotTable, or many complex worksheet data that includes text and numbers. A PivotChart can help you make sense of this data.

You can create a PivotChart from

• A PivotTable.
• A Data Table as a standalone without PivotTable.

PivotChart from PivotTable

To create a PivotChart follow the steps given below −

• Click the PivotTable.
• Click ANALYZE under PIVOTTABLE TOOLS on the Ribbon.
• Click on PivotChart. The Insert Chart dialog box appears.

Select Clustered Column from the option Column.

Click OK. The PivotChart is displayed.

The PivotChart has three filters – Region, Salesperson and Month.

• Click the Region Filter Control option. The Search Box appears with the list of all Regions. Check boxes appear next to Regions.

• Select East and South options.

The filtered data appears on both the PivotChart and the PivotTable.

PivotChart without a PivotTable

You can create a standalone PivotChart without creating a PivotTable.

• Click the Data Table.
• Click the Insert tab.
• Click PivotChart in Charts group. The Create PivotChart window appears.
• Select the Table/Range.
• Select the Location where you want the PivotChart to be placed.

You can choose a cell in the existing worksheet itself, or in a new worksheet. Click OK.

An empty PivotChart and an empty PivotTable appear along with the PivotChart Field List to build the PivotChart.

• Choose the Fields to be added to the PivotChart

• Arrange the Fields by dragging them into FILTERS, LEGEND (SERIES), AXIS (CATEGORIES) and VALUES

• Use the Filter Controls on the PivotChart to select the Data to be placed on the PivotChart

Excel will automatically create a coupled PivotTable.

Юлия Перминова

Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.

1. Сводные таблицы

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.

Читайте также:

• 10 быстрых трюков с Excel →
• 20 секретов Excel, которые помогут упростить работу →
• 10 шаблонов Excel, которые будут полезны в повседневной жизни →

Содержание

• 1 Включение блока инструментов
  • 1.1 Активация
  • 1.2 Запуск функций группы «Анализ данных»
  • 1.3 Помогла ли вам эта статья?
• 2 1. Сводные таблицы
  • 2.1 Как работать
• 3 2. 3D-карты
  • 3.1 Как работать
• 4 3. Лист прогнозов
  • 4.1 Как работать
• 5 4. Быстрый анализ
  • 5.1 Как работать
• 6 Инструменты анализа Excel
• 7 Сводные таблицы в анализе данных
• 8 Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»
• 9 Анализ предприятия в Excel: примеры
• 10 Подбор параметра
  • 10.1 Как использовать Подбор параметра (пример 1):
  • 10.2 Как использовать Подбор параметра (пример 2):
• 11 Другие типы анализа «что если»
  • 11.1 Метод 1 Проверьте наличие возможности выполнить регрессивный анализ
  • 11.2 Метод 2 Проводим регрессионный анализ

Программа Excel – это не просто табличный редактор, но ещё и мощный инструмент для различных математических и статистических вычислений. В приложении имеется огромное число функций, предназначенных для этих задач. Правда, не все эти возможности по умолчанию активированы. Именно к таким скрытым функциям относится набор инструментов «Анализ данных». Давайте выясним, как его можно включить.

Включение блока инструментов

Чтобы воспользоваться возможностями, которые предоставляет функция «Анализ данных», нужно активировать группу инструментов «Пакет анализа», выполнив определенные действия в настройках Microsoft Excel. Алгоритм этих действий практически одинаков для версий программы 2010, 2013 и 2016 года, и имеет лишь незначительные отличия у версии 2007 года.

Активация

1. Перейдите во вкладку «Файл». Если вы используете версию Microsoft Excel 2007, то вместо кнопки «Файл» нажмите значок Microsoft Office в верхнем левом углу окна.
2. Кликаем по одному из пунктов, представленных в левой части открывшегося окна – «Параметры».
3. В открывшемся окне параметров Эксель переходим в подраздел «Надстройки» (предпоследний в списке в левой части экрана).
4. В этом подразделе нас будет интересовать нижняя часть окна. Там представлен параметр «Управление». Если в выпадающей форме, относящейся к нему, стоит значение отличное от «Надстройки Excel», то нужно изменить его на указанное. Если же установлен именно этот пункт, то просто кликаем на кнопку «Перейти…» справа от него.
5. Открывается небольшое окно доступных надстроек. Среди них нужно выбрать пункт «Пакет анализа» и поставить около него галочку. После этого, нажать на кнопку «OK», расположенную в самом верху правой части окошка.

После выполнения этих действий указанная функция будет активирована, а её инструментарий доступен на ленте Excel.

Запуск функций группы «Анализ данных»

Теперь мы можем запустить любой из инструментов группы «Анализ данных».

1. Переходим во вкладку «Данные».
2. В открывшейся вкладке на самом правом краю ленты располагается блок инструментов «Анализ». Кликаем по кнопке «Анализ данных», которая размещена в нём.
3. После этого запускается окошко с большим перечнем различных инструментов, которые предлагает функция «Анализ данных». Среди них можно выделить следующие возможности:
   • Корреляция;
   • Гистограмма;
   • Регрессия;
   • Выборка;
   • Экспоненциальное сглаживание;
   • Генератор случайных чисел;
   • Описательная статистика;
   • Анализ Фурье;
   • Различные виды дисперсионного анализа и др.

   Выбираем ту функцию, которой хотим воспользоваться и жмем на кнопку «OK».

Работа в каждой функции имеет свой собственный алгоритм действий. Использование некоторых инструментов группы «Анализ данных» описаны в отдельных уроках.

Урок: Корреляционный анализ в Excel

Урок: Регрессионный анализ в Excel

Урок: Как сделать гистограмму в Excel

Как видим, хотя блок инструментов «Пакет анализа» и не активирован по умолчанию, процесс его включения довольно прост. В то же время, без знания четкого алгоритма действий вряд ли у пользователя получится быстро активировать эту очень полезную статистическую функцию.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Задайте свой вопрос в комментариях, подробно расписав суть проблемы. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

Да Нет

Если вам по работе или учёбе приходится погружаться в океан цифр и искать в них подтверждение своих гипотез, вам определённо пригодятся эти техники работы в Microsoft Excel. Как их применять — показываем с помощью гифок.

Юлия Перминова

Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.

1. Сводные таблицы

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.

Читайте также:

• 10 быстрых трюков с Excel →
• 20 секретов Excel, которые помогут упростить работу →
• 10 шаблонов Excel, которые будут полезны в повседневной жизни →

Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.

Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.

Одним из самых привлекательных анализов данных является «Что-если». Он находится: «Данные»-«Работа с данными»-«Что-если».

Средства анализа «Что-если»:

1. «Подбор параметра». Применяется, когда пользователю известен результат формулы, но неизвестны входные данные для этого результата.
2. «Таблица данных». Используется в ситуациях, когда нужно показать в виде таблицы влияние переменных значений на формулы.
3. «Диспетчер сценариев». Применяется для формирования, изменения и сохранения разных наборов входных данных и итогов вычислений по группе формул.
4. «Поиск решения». Это надстройка программы Excel. Помогает найти наилучшее решение определенной задачи.

Практический пример использования «Что-если» для поиска оптимальных скидок по таблице данных.

Другие инструменты для анализа данных:

Анализировать данные в Excel можно с помощью встроенных функций (математических, финансовых, логических, статистических и т.д.).

Сводные таблицы в анализе данных

Чтобы упростить просмотр, обработку и обобщение данных, в Excel применяются сводные таблицы.

Программа будет воспринимать введенную/вводимую информацию как таблицу, а не простой набор данных, если списки со значениями отформатировать соответствующим образом:

1. Перейти на вкладку «Вставка» и щелкнуть по кнопке «Таблица».
2. Откроется диалоговое окно «Создание таблицы».
3. Указать диапазон данных (если они уже внесены) или предполагаемый диапазон (в какие ячейки будет помещена таблица). Установить флажок напротив «Таблица с заголовками». Нажать Enter.

К указанному диапазону применится заданный по умолчанию стиль форматирования. Станет активным инструмент «Работа с таблицами» (вкладка «Конструктор»).

Составить отчет можно с помощью «Сводной таблицы».

1. Активизируем любую из ячеек диапазона данных. Щелкаем кнопку «Сводная таблица» («Вставка» — «Таблицы» — «Сводная таблица»).
2. В диалоговом окне прописываем диапазон и место, куда поместить сводный отчет (новый лист).
3. Открывается «Мастер сводных таблиц». Левая часть листа – изображение отчета, правая часть – инструменты создания сводного отчета.
4. Выбираем необходимые поля из списка. Определяемся со значениями для названий строк и столбцов. В левой части листа будет «строиться» отчет.

Создание сводной таблицы – это уже способ анализа данных. Более того, пользователь выбирает нужную ему в конкретный момент информацию для отображения. Он может в дальнейшем применять другие инструменты.

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

Мощное средство анализа данных. Рассмотрим организацию информации с помощью инструмента «Что-если» — «Таблица данных».

Важные условия:

• данные должны находиться в одном столбце или одной строке;
• формула ссылается на одну входную ячейку.

Процедура создания «Таблицы данных»:

1. Заносим входные значения в столбец, а формулу – в соседний столбец на одну строку выше.
2. Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».
3. В открывшемся диалоговом окне есть два поля. Так как мы создаем таблицу с одним входом, то вводим адрес только в поле «Подставлять значения по строкам в». Если входные значения располагаются в строках (а не в столбцах), то адрес будем вписывать в поле «Подставлять значения по столбцам в» и нажимаем ОК.

Анализ предприятия в Excel: примеры

Для анализа деятельности предприятия берутся данные из бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках. Каждый пользователь создает свою форму, в которой отражаются особенности фирмы, важная для принятия решений информация.

• скачать систему анализа предприятий;
• скачать аналитическую таблицу финансов;
• таблица рентабельности бизнеса;
• отчет по движению денежных средств;
• пример балльного метода в финансово-экономической аналитике.

Для примера предлагаем скачать финансовый анализ предприятий в таблицах и графиках составленные профессиональными специалистами в области финансово-экономической аналитике. Здесь используются формы бухгалтерской отчетности, формулы и таблицы для расчета и анализа платежеспособности, финансового состояния, рентабельности, деловой активности и т.д.

Excel содержит множество мощных инструментов для выполнения сложных математических вычислений, например, Анализ «что если». Этот инструмент способен экспериментальным путем найти решение по Вашим исходным данным, даже если данные являются неполными. В этом уроке Вы узнаете, как использовать один из инструментов анализа «что если» под названием Подбор параметра.

Подбор параметра

Каждый раз при использовании формулы или функции в Excel Вы собираете исходные значения вместе, чтобы получить результат. Подбор параметра работает наоборот. Он позволяет, опираясь на конечный результат, вычислить исходное значение, которое даст такой результат. Далее мы приведем несколько примеров, чтобы показать, как работает Подбор параметра.

Как использовать Подбор параметра (пример 1):

Представьте, что Вы поступаете в определенное учебное заведение. На данный момент Вами набрано 65 баллов, а необходимо минимум 70 баллов, чтобы пройти отбор. К счастью, есть последнее задание, которое способно повысить количество Ваших баллов. В данной ситуации можно воспользоваться Подбором параметра, чтобы выяснить, какой балл необходимо получить за последнее задание, чтобы поступить в учебное заведение.

На изображении ниже видно, что Ваши баллы за первые два задания (тест и письменная работа) составляют 58, 70, 72 и 60. Несмотря на то, что мы не знаем, каким будет балл за последнее задание (тестирование 3), мы можем написать формулу, которая вычислит средний балл сразу за все задания. Все, что нам необходимо, это вычислить среднее арифметическое для всех пяти оценок. Для этого введите выражение =СРЗНАЧ(B2:B6) в ячейку B7. После того как Вы примените Подбор параметра к решению этой задачи, в ячейке B6 отобразится минимальный балл, который необходимо получить, чтобы поступить в учебное заведение.

1. Выберите ячейку, значение которой необходимо получить. Каждый раз при использовании инструмента Подбор параметра, Вам необходимо выбирать ячейку, которая уже содержит формулу или функцию. В нашем случае мы выберем ячейку B7, поскольку она содержит формулу =СРЗНАЧ(B2:B6).
2. На вкладке Данные выберите команду Анализ «что если», а затем в выпадающем меню нажмите Подбор параметра.
3. Появится диалоговое окно с тремя полями:
   • Установить в ячейке — ячейка, которая содержит требуемый результат. В нашем случае это ячейка B7 и мы уже выделили ее.
   • Значение — требуемый результат, т.е. результат, который должен получиться в ячейке B7. В нашем примере мы введем 70, поскольку нужно набрать минимум 70 баллов, чтобы поступить.
   • Изменяя значение ячейки — ячейка, куда Excel выведет результат. В нашем случае мы выберем ячейку B6, поскольку хотим узнать оценку, которую требуется получить на последнем задании.
4. Выполнив все шаги, нажмите ОК.
5. Excel вычислит результат и в диалоговом окне Результат подбора параметра сообщит решение, если оно есть. Нажмите ОК.
6. Результат появится в указанной ячейке. В нашем примере Подбор параметра установил, что требуется получить минимум 90 баллов за последнее задание, чтобы пройти дальше.

Как использовать Подбор параметра (пример 2):

Давайте представим, что Вы планируете событие и хотите пригласить такое количество гостей, чтобы не превысить бюджет в $500. Можно воспользоваться Подбором параметра, чтобы вычислить число гостей, которое можно пригласить. В следующем примере ячейка B4 содержит формулу =B1+B2*B3, которая суммирует общую стоимость аренды помещения и стоимость приема всех гостей (цена за 1 гостя умножается на их количество).

1. Выделите ячейку, значение которой необходимо изменить. В нашем случае мы выделим ячейку B4.
2. На вкладке Данные выберите команду Анализ «что если», а затем в выпадающем меню нажмите Подбор параметра.
3. Появится диалоговое окно с тремя полями:
   • Установить в ячейке — ячейка, которая содержит требуемый результат. В нашем примере ячейка B4 уже выделена.
   • Значение — требуемый результат. Мы введем 500, поскольку допустимо потратить $500.
   • Изменяя значение ячейки — ячейка, куда Excel выведет результат. Мы выделим ячейку B3, поскольку требуется вычислить количество гостей, которое можно пригласить, не превысив бюджет в $500.
4. Выполнив все пункты, нажмите ОК.
5. Диалоговое окно Результат подбора параметра сообщит, удалось ли найти решение. Нажмите OK.
6. Результат появится в указанной ячейке. В нашем случае Подбор параметра вычислил результат . Поскольку мы считаем количество гостей, то наш окончательный ответ должен быть целым числом. Мы можем округлить результат в большую или меньшую сторону. Округлив количество гостей в большую сторону, мы превысим заданный бюджет, значит, остановимся на 18-ти гостях.

Как видно из предыдущего примера, бывают ситуации, которые требуют целое число в качестве результата. Если Подбор параметра выдает десятичное значение, необходимо округлить его в большую или меньшую сторону в зависимости от ситуации.

Другие типы анализа «что если»

Для решения более сложных задач можно применить другие типы анализа «что если» — сценарии или таблицы данных. В отличие от Подбора параметра, который опирается на требуемый результат и работает в обратном направлении, эти инструменты позволяют анализировать множество значений и наблюдать, каким образом изменяется результат.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

Метод 1 Проверьте наличие возможности выполнить регрессивный анализ

1. Если в вашей версии Excel присутствует лента меню (Главная, Вставка, Разметка страницы, Формулы…):
   • Кликните на кнопку Office в верхней левой части страницы и перейдите в Параметры Excel.
   • Кликните на Надстройки в левой части страницы.
   • Найдите Analysis tool pack. Если это строка находится в списке активных надстроек, то все готово для работы.
     • Если нужная строка указана в списке неактивных надстроек, в нижней части окна найдите строку Управление, убедитесь, что выбран пункт Надстройки Excel, и нажмите Перейти. В появившемся окне выберите Analysis tool pack и нажмите Оk. Разрешите установку, если потребуется.
2. Если в вашей версии Excel присутствует традиционное меню (Файл, Редактирование, Вид, Вставка…):
   • Перейдите в Инструменты > Надстройки.
   • Найдите Analysis tool pack. (Если этой строки нет, найдите ее, используя функцию Обзор.)
     • Если нужная функция есть в поле Доступные надстройки, выберите опцию Analysis tool pack и нажмите Оk. Разрешите установку, если потребуется.

3. Excel для Mac 2011 и выше не поддерживает такой функционал. Соответственно, провести регрессивный анализ в Excel уже не получится; нужно искать другие программы. Почему так? Microsoft не очень любит Apple — конкуренты же.

Метод 2 Проводим регрессионный анализ

1. Введите в таблицу данные, которые будете анализировать. Вам нужно минимум 2 колонки с цифрами, которые будут символизировать входные интервалы Х и Y соответственно, где Y — зависимая переменная, а Х — независимая.

2. Откройте инструмент «Регрессионный анализ».
   • Для версий Excel с лентой: нажмите Данные» и в группе «Анализ» нажмите «Анализ данных» — «Регрессия».
   • Для версий Excel с обычным меню: нажмите Инструменты» — «Анализ данных» — «Регрессия».

3. Задайте входной интервал Y. В окне «Регрессия» кликните на Входной интервал Y, а затем выделите нужные ячейки. Вы увидите, как в поле появится соответствующая формула.

4. Задайте входной интервал Х аналогичным образом.

5. По желанию измените настройки. Выберите желаемые опции, отмечая соответствующие поля.

6. Определите, где будет показан результат анализа. Это может быть как отдельное место на рабочем листе, так и новый лист или новый файл.

7. Нажмите Оk. Результат анализа будет показан в выбранном вами месте.

Информация о статье

Эту страницу просматривали 23 391 раз.

Была ли эта статья полезной?