Как я анализирую данные за год в excel

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 →

Иллюстрация: Meery Mary для Skillbox Media

Рассказывает просто о сложных вещах из мира бизнеса и управления. До редактуры — пять лет в банке и три — в оценке имущества. Разбирается в Excel, финансах и корпоративной жизни.

Сводная таблица — инструмент для анализа данных в Excel. Она собирает информацию из обычных таблиц, обрабатывает её, группирует в блоки, проводит необходимые вычисления и показывает итог в виде наглядного отчёта. При этом все параметры этого отчёта пользователь может настроить под себя и свои потребности.

Разберёмся, для чего нужны сводные таблицы. На конкретном примере покажем, как их создать, настроить и использовать. В конце расскажем, можно ли делать сводные таблицы в «Google Таблицах».

Сводные таблицы удобно применять, когда нужно сформировать отчёт на основе большого объёма информации. Они суммируют значения, расположенные не по порядку, группируют данные из разных участков исходной таблицы в одном месте и сами проводят дополнительные расчёты.

Вид сводной таблицы можно настраивать под себя самостоятельно парой кликов мыши — менять расположение строк и столбцов, фильтровать итоги и переносить блоки отчёта с одного места в другое для лучшей наглядности.

Разберём на примере. Представьте небольшой автосалон, в котором работают три менеджера по продажам. В течение квартала данные об их продажах собирались в обычную таблицу: модель автомобиля, его характеристики, цена, дата продажи и ФИО продавца.

В конце квартала планируется выдача премий. Нужно проанализировать, кто принёс больше прибыли салону. Для этого нужно сгруппировать все проданные автомобили под каждым менеджером, рассчитать суммы продаж и определить итоговый процент продаж за квартал.

Разберёмся пошагово, как это сделать с помощью сводной таблицы.

---

Создаём сводную таблицу

Чтобы сводная таблица сработала корректно, важно соблюсти несколько требований к исходной:

• у каждого столбца исходной таблицы есть заголовок;
• в каждом столбце применяется только один формат — текст, число, дата;
• нет пустых ячеек и строк.

Теперь переходим во вкладку «Вставка» и нажимаем на кнопку «Сводная таблица».

Появляется диалоговое окно. В нём нужно заполнить два значения:

• диапазон исходной таблицы, чтобы сводная могла забрать оттуда все данные;
• лист, куда она перенесёт эти данные для дальнейшей обработки.

В нашем случае выделяем весь диапазон таблицы продаж вместе с шапкой. И выбираем «Новый лист» для размещения сводной таблицы — так будет проще перемещаться между исходными данными и сводным отчётом. Жмём «Ок».

Excel создал новый лист. Для удобства можно сразу переименовать его.

Слева на листе расположена область, где появится сводная таблица после настроек. Справа — панель «Поля сводной таблицы», в которые мы будем эти настройки вносить. В следующем шаге разберёмся, как пользоваться этой панелью.

---

Настраиваем сводную таблицу и получаем результат

В верхней части панели настроек находится блок с перечнем возможных полей сводной таблицы. Поля взяты из заголовков столбцов исходной таблицы: в нашем случае это «Марка, модель», «Цвет», «Год выпуска», «Объём», «Цена», «Дата продажи», «Продавец».

Нижняя часть панели настроек состоит из четырёх областей — «Значения», «Строки», «Столбцы» и «Фильтры». У каждой области своя функция:

• «Значения» — проводит вычисления на основе выбранных данных из исходной таблицы и относит результаты в сводную таблицу. По умолчанию Excel суммирует выбранные данные, но можно выбрать другие действия. Например, рассчитать среднее, показать минимум или максимум, перемножить.

  Если данные выбранного поля в числовом формате, программа просуммирует их значения (например, рассчитает общую стоимость проданных автомобилей). Если формат данных текстовый — программа покажет количество ячеек (например, определит количество проданных авто).

• «Строки» и «Столбцы» — отвечают за визуальное расположение полей в сводной таблице. Если выбрать строки, то поля разместятся построчно. Если выбрать столбцы — поля разместятся по столбцам.
• «Фильтры» — отвечают за фильтрацию итоговых данных в сводной таблице. После построения сводной таблицы панель фильтров появляется отдельно от неё. В ней можно выбрать, какие данные нужно показать в сводной таблице, а какие — скрыть. Например, можно показывать продажи только одного из менеджеров или только за выбранный период.

Настроить сводную таблицу можно двумя способами:

• Поставить галочку напротив нужного поля — тогда Excel сам решит, где нужно разместить это значение в сводной таблице, и сразу заберёт его туда.
• Выбрать необходимые для сводной таблицы поля из перечня и перетянуть их в нужную область вручную.

Первый вариант не самый удачный: Excel редко ставит данные так, чтобы с ними было удобно работать, поэтому сводная таблица получается неинформативной. Остановимся на втором варианте — он предполагает индивидуальные настройки для каждого отчёта.

В случае с нашим примером нужно, чтобы сводная таблица отразила ФИО менеджеров по продаже, проданные автомобили и их цены. Остальные поля — технические характеристики авто и дату продажи — можно будет использовать для фильтрации.

Таблица получится наглядной, если фамилии менеджеров мы расположим построчно. Находим в верхней части панели поле «Продавец», зажимаем его мышкой и перетягиваем в область «Строки».

После этого в левой части листа появится первый блок сводной таблицы: фамилии менеджеров по продажам.

Теперь добавим модели автомобилей, которые эти менеджеры продали. По такому же принципу перетянем поле «Марка, модель» в область «Строки».

В левую часть листа добавился второй блок. При этом сводная таблица сама сгруппировала все автомобили по менеджерам, которые их продали.

Определяем, какая ещё информация понадобится для отчётности. В нашем случае — цены проданных автомобилей и их количество.

Чтобы сводная таблица самостоятельно суммировала эти значения, перетащим поля «Марка, модель» и «Цена» в область «Значения».

Теперь мы видим, какие автомобили продал каждый менеджер, сколько и по какой цене, — сводная таблица самостоятельно сгруппировала всю эту информацию. Более того, напротив фамилий менеджеров можно посмотреть, сколько всего автомобилей они продали за квартал и сколько денег принесли автосалону.

По такому же принципу можно добавлять другие поля в необходимые области и удалять их оттуда — любой срез информации настроится автоматически. В нашем примере внесённых данных в сводной таблице будет достаточно. Ниже рассмотрим, как настроить фильтры для неё.

---

Настраиваем фильтры сводной таблицы

Чтобы можно было фильтровать информацию сводной таблицы, нужно перенести требуемые поля в область «Фильтры».

В нашем примере перетянем туда все поля, не вошедшие в основной состав сводной таблицы: объём, дату продажи, год выпуска и цвет.

Для примера отфильтруем данные по году выпуска: настроим фильтр так, чтобы сводная таблица показала только проданные авто 2017 года.

В блоке фильтров нажмём на стрелку справа от поля «Год выпуска»:

В появившемся окне уберём галочку напротив параметра «Выделить все» и поставим её напротив параметра «2017». Закроем окно.

Теперь сводная таблица показывает только автомобили 2017 года выпуска, которые менеджеры продали за квартал. Чтобы снова показать таблицу в полном объёме, нужно в том же блоке очистить установленный фильтр.

Фильтры можно выбирать и удалять как удобно — в зависимости от того, какую информацию вы хотите увидеть в сводной таблице.

---

Проводим дополнительные вычисления

Сейчас в нашей сводной таблице все продажи менеджеров отображаются в рублях. Предположим, нам нужно понять, каков процент продаж каждого продавца в общем объёме. Можно рассчитать это вручную, а можно воспользоваться дополнениями сводных таблиц.

Кликнем правой кнопкой на любое значение цены в таблице. Выберем параметр «Дополнительные вычисления», затем «% от общей суммы».

Теперь вместо цен автомобилей в рублях отображаются проценты: какой процент каждый проданный автомобиль составил от общей суммы продаж всего автосалона за квартал. Проценты напротив фамилий менеджеров — их общий процент продаж в этом квартале.

Можно свернуть подробности с перечнями автомобилей, кликнув на знак – слева от фамилии менеджера. Тогда таблица станет короче, а данные, за которыми мы шли, — кто из менеджеров поработал лучше в этом квартале, — будут сразу перед глазами.

Чтобы снова раскрыть данные об автомобилях — нажимаем +.

Чтобы значения снова выражались в рублях — через правый клик мыши возвращаемся в «Дополнительные вычисления» и выбираем «Без вычислений».

---

Обновляем данные сводной таблицы

Предположим, в исходную таблицу внесли ещё две продажи последнего дня квартала.

В сводную таблицу эти данные самостоятельно не добавятся — изменился диапазон исходной таблицы. Поэтому нужно поменять первоначальные параметры.

Переходим на лист сводной таблицы. Во вкладке «Анализ сводной таблицы» нажимаем кнопку «Изменить источник данных».

Кнопка переносит нас на лист исходной таблицы, где нужно выбрать новый диапазон. Добавляем в него две новые строки и жмём «ОК».

После этого данные в сводной таблице меняются автоматически: у менеджера Трегубова М. вместо восьми продаж становится десять.

Когда в исходной таблице нужно изменить информацию в рамках текущего диапазона, данные в сводной таблице автоматически не изменятся. Нужно будет обновить их вручную.

Например, поменяем цены двух автомобилей в таблице с продажами.

Чтобы данные сводной таблицы тоже обновились, переходим на её лист и во вкладке «Анализ сводной таблицы» нажимаем кнопку «Обновить».

Теперь у менеджера Соколова П. изменились данные в столбце «Цена, руб.».

Как использовать сводные таблицы в «Google Таблицах»? Нужно перейти во вкладку «Вставка» и выбрать параметр «Создать сводную таблицу». Дальнейший ход действий такой же, как и в Excel: выбрать диапазон таблицы и лист, на котором её нужно построить; затем перейти на этот лист и в окне «Редактор сводной таблицы» указать все требуемые настройки. Результат примет такой вид:

Научитесь: Excel + Google Таблицы с нуля до PRO
Узнать больше

Excel – одна из лучших программ для аналитика данных. А почти каждому человеку на том или ином этапе жизни приходилось иметь дело с цифрами и текстовыми данными и обрабатывать их в условиях жестких дедлайнов. Если вам и сейчас нужно это делать, то мы опишем техники, которые помогут существенно улучшить вам жизнь. А чтобы было более наглядно, покажем, как их воплощать, с помощью анимаций.

Анализ данных через сводные таблицы Excel

Сводные таблицы – один из самых простых способов автоматизировать обработку информации. Он позволяет свести в кучу огромный массив данных, которые абсолютно не структурированы. Если его использовать, можно почти навсегда забыть о том, что такое фильтр и ручная сортировка. А чтобы их создать, достаточно нажать буквально пару кнопок и внести несколько несложных параметров в зависимости от того, какой способ представления результатов нужен конкретно вам в определенной ситуации.

Существует множество способов автоматизации анализа данных в Excel. Это как встроенные инструменты, так и дополнения, которые можно скачать на просторах интернета. Также есть дополнение «Пакет анализа», которое было разработано компанией Майкрософт. Она имеет все необходимые возможности, чтобы вы могли получать все необходимые результаты в одном файле Excel.

Пакет анализа данных, разработанный Майкрософт, можно использовать исключительно на едином листе в одну единицу времени. Если он будет обрабатывать информацию, расположенную на нескольких, то итоговая информация будет отображаться исключительно на одном. В других же будут показываться диапазоны без какой-либо значений, в которых есть исключительно форматы. Чтобы осуществить проанализировать информацию на нескольких листах, нужно использовать этот инструмент по отдельности. Это очень большой модуль, который поддерживает огромное количество возможностей, в частности, позволяет выполнять следующие типы обработки:

1. Дисперсионный анализ.
2. Корреляционный анализ.
3. Ковариация.
4. Вычисление скользящего среднего. Очень популярный метод в статистике и в трейдинге.
5. Получать случайные числа.
6. Выполнять операции с выборкой.

Эта надстройка не активирована по умолчанию, но входит в стандартный пакет. Чтобы ею воспользоваться, необходимо ее включить. Для этого сделайте следующие шаги:

1. Перейдите в меню «Файл», и там найдите кнопку «Параметры». После этого перейдите в «Надстройки». Если же вы установили 2007 версию Эксель, то нужно нажать на кнопку «Параметры Excel», которая находится в меню Office.
2. Далее появляется всплывающее меню, озаглавленное словом «Управление». Там находим пункт «Надстройки Excel», нажимаем на него, а потом – на кнопку «Перейти». Если же вы используете компьютер Apple, то достаточно открыть вкладку «Средства» в меню, а потом в раскрывающемся перечне найти пункт «Надстройки для Excel».
3. В том диалоге, который появился после этого, нужно поставить галочку возле пункта «Пакет анализа», после чего подтвердить свои действия, нажав кнопку «ОК».

В некоторых ситуациях может оказаться так, что этого дополнения найти не удалось. В этом случае его не будет в перечне аддонов. Для этого надо нажать на кнопку «Обзор». Может также появиться информация о том, что пакет полностью отсутствует на этом компьютере. В этом случае необходимо его установить. Для этого нужно нажать на кнопку «Да».

Перед тем, как включить пакет анализа, необходимо сначала активировать VBA. Для этого его нужно загрузить таким же способом, как и саму надстройку.

Как работать со сводными таблицами

Первоначальная информация может быть какой-угодно. Это могут быть сведения о продажах, доставке, отгрузках продукции и так далее. Независимо от этого, последовательность шагов будет всегда одинаковой:

1. Откройте файл, в котором содержится таблица.
2. Выделите диапазон ячеек, которые мы будем анализировать с помощью сводной таблицы.
3. Откройте вкладку «Вставка, и там надо найти группу «Таблицы», где есть кнопка «Сводная таблица». Если же используется компьютер под операционной системой Mac OS, то нужно открыть вкладку «Данные», и эта кнопка будет находиться во вкладке «Анализ».
4. После этого откроется диалог с заголовком «Создание сводной таблицы».
5. Затем выставите такое отображение данных, которое соответствует выделенному диапазону.

Мы открыли таблицу, информация в которой никоим образом не структурирована. Чтобы это сделать, можно воспользоваться настройками полей сводной таблицы в правой стороне экрана. Например, отправим в поле «Значения» «Сумму заказов», а информацию про продавцов и дату продажи – в строки таблицы. Исходя из данных, которые содержатся в этой таблице, автоматически определились суммы. Если есть необходимость, можно открыть информацию по каждому году, кварталу или месяцу. Это позволит получить детальную информацию, которая надо в конкретный момент.

От того, сколько колонок есть, будет отличаться и набор имеющихся параметров. Например, общее число столбцов – 5. И нам надо просто разместить и выбрать их верным образом, а показать сумму. В таком случае выполняем действия, показанные на этой анимации.

Можно сводную таблицу конкретизировать, указав, например, страну. Для этого мы включаем пункт «Страна».

Можно также посмотреть информацию про продавцов. Для этого мы заменяем колонку «Страна» на «Продавец». Результат получится следующий.

Анализ данных с помощью 3D-карт

Данный метод визуального представления с географической привязкой дает возможность искать закономерности, привязанные к регионам, а также анализировать информацию этого типа.

Преимущество этого способа в том, что нет необходимости отдельно прописывать координаты. Необходимо просто правильно написать географическое положение в таблице.

Как работать с 3D-картами в Excel

Последовательность действий, которую вам необходимо выполнить, чтобы работать с 3Д-картами, следующая:

1. Откройте файл, в котором есть интересующий диапазон данных. Например, таблица, где есть колонка «Страна» или «Город».
2. Информацию, которая будет показываться на карте, нужно сначала отформатировать, как таблицу. Для этого надо найти соответствующий пункт на вкладке «Главная».
3. Выделите те ячейки, которые будут анализироваться.
4. После этого переходим на вкладку «Вставка», и там находим кнопку «3Д-карта».

Затем показывается наша карта, где города в таблице представлены в виде точек. Но нам не особо нужно просто наличие информации о населенных пунктах на карте. Нам гораздо важнее видеть ту информацию, которая привязана к ним. Например, те суммы, которые можно показать, как высоту столбика. После того, как мы выполним действия, указанные на этой анимации, при наведении курсора на соответствующий столбик будут отображаться привязанные к нему данные.

Также можно воспользоваться круговой диаграммой, которая является намного более информативной в некоторых случаях. От того, какая общая сумма по величине, зависит размер круга.

Лист прогноза в Excel

Нередко бизнес-процессы зависят от сезонных особенностей. И такие факторы надо обязательно принимать в учет на этапе планирования. Для этого существует специальный инструмент Excel, который понравится вам своей высокой точностью. Он значительно более функциональный, чем все описанные выше методы, какими бы отличными они ни были. Точно так же, очень широкой является сфера его использования – коммерческие, финансовые, маркетинговые и даже государственные структуры.

Важно: чтобы рассчитать прогноз, необходимо получить информацию за предыдущее время. От того, насколько долгосрочные данные, зависит качество прогнозирования. Рекомендуется иметь данные, которые разбиты по одинаковым интервалам (например, поквартально или помесячно).

Как работать с листом прогноза

Чтобы работать с листом прогноза, необходимо выполнять следующие действия:

1. Откройте файл, в котором содержится большой объем информации по тем показателям, которые нам надо проанализировать. Например, в течение прошлого года (хотя чем больше, тем лучше).
2. Выделите две строки с информацией.
3. Перейдите в меню «Данные», и там кликните по кнопке «Лист прогноза».
4. После этого откроется диалог, в котором можно выбрать тип визуального представления прогноза: график или гистограмма. Выберите тот, который подходит под вашу ситуацию.
5. Установите дату, когда прогноз должен закончиться.

В приводимом нами ниже примере даются сведения за три года – 2011-2013. При этом рекомендуется указывать временные промежутки, а не конкретные числа. То есть, лучше писать март 2013, а не конкретное число типа 7 марта 2013 года. Чтобы исходя из этих данных получить прогноз на 2014 год необходимо получить данных, расположенные в рядах с датой и показателями, которые были на этот момент. Выделяем эти строки.

Затем переходим на вкладку «Данные» и ищем группу «Прогноз». После этого переходим в меню «Лист прогноза». После этого появится окно, в котором снова выбираем способ представления прогноза, а затем устанавливаем дату, к которой прогноз должен быть закончен. После этого нажимаем на «Создать», после чего получаем три варианта прогноза (показываются оранжевой линией).

Быстрый анализ в Excel

Предыдущий способ действительно хорош, потому что позволяет составлять реальные прогнозы, основываясь на статистических показателях. Но этот метод позволяет фактически проводить полноценную бизнес-аналитику. Очень классно, что эта возможность создана максимально эргономичной, поскольку для достижения желаемого результата необходимо совершить буквально несколько действий. Никаких ручных подсчетов, записи каких-либо формул. Достаточно просто выбрать диапазон, который будет анализироваться и задать конечную цель.

Есть возможность прямо в ячейке создавать самые разные диаграммы и микрографики.

Как работать

Итак, чтобы работать, нам надо надо открыть файл, в котором содержится тот набор данных, который надо анализировать и выделить соответствующий диапазон. После того, как мы его выделим, у нас автоматически появится кнопка, дающая возможность составить итоги или же выполнить набор других действий. Называется она быстрым анализом. Также мы можем определить суммы, которые автоматически будут проставлены внизу. Более наглядно посмотреть, как это работает, можете на этой анимации.

Функция быстрого анализа позволяет также по-разному форматировать получившиеся данные. А определить, какие значения больше или меньше, можно непосредственно в ячейках гистограммы, которая появляется после того, как мы настроим этот инструмент.

Также пользователь может поставить самые разные маркеры, которые обозначают большие и меньшие значения относительно тех, которые есть в выборке. Так, зеленым цветом будут показываться самые большие значения, а красным – наиболее маленькие.

Очень хочется верить, что эти приемы позволят вам значительно повысить эффективность вашей работы с электронными таблицами и максимально быстро добиться всего, что вы желаете. Как видим, эта программа для работы с электронными таблицами дает очень широкие возможности даже в стандартном функционале. А что уже говорить про дополнения, которых очень много на просторах интернета. Важно только обратить внимание, что все аддоны должны быть тщательно проверены на вирусы, потому что модули, написанные другими людьми, могут содержать вредоносный код. Если же надстройки разработаны компанией Майкрософт, то ее можно использовать смело.

Пакет анализа от Майкрософт – очень функциональная надстройка, которая делает пользователя настоящим профессионалом. Она позволяет выполнить почти любую обработку количественных данных, но она довольно сложная для начинающего пользователя. На официальном сайте справки Майкрософт есть детальная инструкция по тому, как использовать разные виды анализа с помощью этого пакета.

Чтобы отчитаться перед руководством по итогам работы компании за год, важно консолидировать и проанализировать фактические показатели. Уделяют внимание детализированной аналитике, заранее подготавливают объяснение причин отклонений, формулируют предложения, которые помогут улучшить результаты в следующем году.

Отчетность обработать будет проще, если разобраться с аналитикой расходов, выяснить факторы отклонений от плана, заранее позаботиться о качественной презентации результатов, подготовить предложения по повышению эффективности.

ПОДГОТОВКА ДАННЫХ

В компаниях, которые имеют широкую филиальную сеть, подготовка отчетности всегда усложнена. Выход — организовать подготовку отчетов в Excel, запросить в территориальных подразделениях строго структурированную отчетность, консолидировать и проанализировать показатели. Как это реализовать, рассмотрим на примере отчета о расходах ООО «Альфа», в котором есть три филиала — «Восточный», «Западный» и «Центральный».

Во-первых, разрабатывают таблицу отчета в Excel. Главные требования:

• единая форма отчета для всех подразделений, филиалов;
• единый перечень статей расходов (как плановых, так и фактических);
• идентичные названия листов в книге Excel, которые после получения отчета будут консолидированы;
• максимальная простота.

При необходимости таблицу отчета дополнительно защищают от некорректного ввода данных: вкладка Данные → Работа с данными → Проверка данных. В окне «Проверка вводимых значений» устанавливают Параметры → Тип данных (выбирают нужный). Добавляют Сообщение об ошибке, если вносимые данные не соответствуют требованиям: Вид → Останов (рис. 1). Это исключит случайные ошибки ввода, обеспечит встроенный контроль, снизит трудоемкость выверки полученных годовых отчетов по филиалу.

Полученный отчет с фактическими показателями по филиалу «Восточный» представлен в табл. 1. Ввиду ограниченности формата статьи три первых квартала показаны сводно (на практике лучше затребовать помесячную аналитику), а перечень статей расходов ограничен.

Предварительный анализ данных табл. 1 показал, что на главные статьи расходов потратили 1170 тыс. руб.:

• 1013 «Мероприятия по противопожарной безопасности» — 760 тыс. руб.;
• 1010 «Текущий ремонт помещений» — 410 тыс. руб.

Причина — предписания контролирующих органов, без выполнения которых работу филиала приостановят. Высокие затраты обусловлены тем, что здание, в котором находится филиал «Восточный», 1950-х годов постройки, современными средствами сигнализации и пожаротушения не оборудовано.

Такие высокозатратные направления, как энергоснабжение (459 тыс. руб.) и теплоснабжение (380 тыс. руб.), обусловлены спецификой бизнеса компании.

Для защиты годового отчета важны фактические данные по всем подразделениям и план-фактный анализ. Нужно получить сводные показатели и обеспечить при этом возможность детализации без необходимости перебирать стопку документов. Поэтому полученные от территориальных подразделений электронные отчеты о фактических расходах помещают в отдельную папку «Итоги года». В указанную папку также помещают идентичные таблицы с плановыми показателями как в целом по ООО «Альфа», так и по отдельным филиалам (в рассматриваемом примере только по филиалу «Центральный»). Создают отдельный файл Excel «Консолидированные итоги года».

Чтобы консолидировать фактические показатели за год, используют надстройку Excel Power Query.

НА ЗАМЕТКУ

Если надстройка Power Query не установлена, ее можно скачать для Excel 2010 и 2013 бесплатно: https://www.microsoft.com.

Открывают файл «Консолидированные итоги года» и переходят на вкладку Power Query → Получение внешних данных → Из файла → Из папки. Указывают путь к папке и выполняют команду Изменить (рис. 2).

Power Query покажет все файлы с плановыми и фактическими показателями в виде запросов (рис. 3). В окне редактора запросов разворачивают двойной стрелкой столбец Binary, выбирают лист, который нужно взять из каждого файла (лист «Показатели»), и нажимают кнопку «ОК».

В диалоговом окне «Параметры запроса» выбирают «Свойства» и в текстовом поле «Имя» присваивают имя запросу: «Итоги года Консолидированные». Запрос готов к работе с годовыми итогами. Выполняют команду: Закрыть и загрузить в → Только создать подключение.

Запрос «Итоги года Консолидированные» используют для построения сводных таблиц: вкладка Вставка → Сводная таблица. В окне «Создание сводной таблицы» выбирают «Использовать внешний источник данных» → Выбрать подключение. Выбирают запрос «Итоги года Консолидированные» → Открыть. Отчет сводной таблицы помещают на новый лист.

Далее с инструментом «Сводная таблица» работают по стандартной схеме, в зависимости от того, какой отчет нужно получить.

ПЛАН-ФАКТНЫЙ АНАЛИЗ

Консолидированные фактические показатели анализируют. Основная цель план-фактного анализа — выявить факторы, которые повлияли на отклонение фактических значений от плановых.

План-фактный анализ решает следующие задачи:

• соблюдение сметных расходов, выдерживание лимитов;
• обоснованная оценка результатов деятельности подразделения;
• формирование предложений по их корректировке;
• повышение качества аналитических материалов к годовому отчету;
• выявление тенденций отклонений;
• определение влияния изменений технического уровня, организации производства и труда на уровень рассматриваемых расходов (для производственных компаний);
• выявление резервов снижения общего уровня затрат.

К СВЕДЕНИЮ

План-фактный анализ проводят на основе критериев существенности отклонений. Уровни существенности закрепляют градацию степени нарушения установленных лимитов по статьям доходов и расходов подразделений, а также по общей сумме расходов компании, которая является планово-контрольным показателем.

Уровни существенности отклонений устанавливают в зависимости от специфики компании. Например:

• отклонение менее 10 % — несущественное, не требует детального анализа;
• отклонение в пределах 50 % — умеренно существенное, требует детального анализа;
• отклонение более 50 % — существенное, требует немедленного обоснования и принятия мер.

Уровень существенности отклонений по статьям расходов для каждого подразделения рассчитывают пропорционально удельному весу расходов каждого подразделения в общих расходах компании. А предел отклонения фактического значения от планового показателя — из расчета удельного веса той или иной статьи бюджета в процентах от всех затрат компании.

Если какая-либо статья затрат находится в ведении нескольких подразделений, то уровень существенности отклонений распределяют по подразделениям в зависимости от удельного веса закрепленных лимитов затрат в общих расходах.

Важно, чтобы в рамках анализа исполнения плановых показателей подразделения указывали причины отклонений фактических значений от плановых. Для этого по каждому отклонению, которое требует комментария согласно уровню существенности, в сопроводительной записке должны быть указаны вызвавшие его причины с учетом изменения факторов:

• объемного (численность персонала, количество потребленных ресурсов, количество отремонтированных объектов и т. д.);
• стоимостного (себестоимость внутренних услуг, средняя заработная плата, цена на материалы и услуги).

Перед план-фактным анализом годовых показателей все статьи бюджета классифицируют на те, отклонения по которым могут влиять на плановые значения будущих периодов (увеличивать их, если образовался излишек денежных средств, или уменьшать в случае перерасхода), и на те, прогнозные значения которых не зависят от фактических в уже закрытом периоде. Это поможет вовремя скорректировать бюджет на следующий год.

По отдельным статьям (например, хозяйственный инвентарь или ремонт) запланированные в периоде суммы могут быть израсходованы не полностью. В таких случаях часто остаток бюджета по статье не распределяют на следующие периоды, а закрывают фактической суммой в отчетном периоде.

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ

Частые переброски неиспользованных плановых расходов на другие статьи или на другой период свидетельствуют о проблемах в планировании и бюджетировании. Однако переброски между статьями необходимы при резко изменившихся внешних условиях.

Вернемся к план-фактному анализу по итогам года в ООО «Альфа». Для корректного сопоставления важно, чтобы плановые и фактические показатели были приведены в одинаковых аналитических разрезах. Это мы обеспечили на подготовительном этапе. План-фактный анализ годовых показателей рассматриваемой компании представлен в табл. 2.

Таблица 2 сформирована в виде сводной таблицы (рис. 4), столбцы с показателями подразделений скрыты. Информация относительно графы «План ООО “Альфа”»: данные скопированы из аналогичной сводной таблицы, которая содержит план. Отклонения заданы формулами вручную.

Проанализируем показатели табл. 2. В ходе анализа отклонений фактической величины от запланированной оценивают, насколько они благоприятны. При незначительных отклонениях не обязательно проводить немедленный детальный анализ.

Важно понимать следующее: незначительные неблагоприятные отклонения по одним статьям могут быть компенсированы благоприятными отклонениями по другим. Однако если отклонения обусловлены постоянными факторами, то их кумулятивная сумма будет увеличиваться. Это требует принятия мер реагирования.

Согласно данным табл. 2 плановый бюджет расходов по компании выполнен на 44,62 %. По всем статьям значительная экономия (от 25,45 до 51,26 %), вызванная недостаточностью финансирования запланированных расходов. Это поверка оборудования — 342 тыс. руб., техобслуживание котельных — 223 тыс. руб., техобслуживание газовых систем — 182 тыс. руб. и др. (перечисленные статьи не являются первоочередными для компании). Причина: в июле отчетного года было принято решение сократить финансирование запланированных расходов ввиду значительного сокращения поступления выручки из-за задержки в открытии филиала «Западный».

Исходя из маркетинговых оценок для компании было важно арендовать помещение именно по ул. Университетская. На поиск оптимального помещения и приведение его в надлежащее состояние потребовалось больше времени и финансовых ресурсов.

Вторая причина — падение объемов продаж и производства ввиду сокращения спроса на продукцию из-за активности конкурентов. Отсюда экономия по следующим обязательным статьям:

• 1002 «Связь и Интернет» — 597 тыс. руб.;
• 1017 «Газ» — 700,5 тыс. руб.;
• 1016 «Энергоснабжение» — 2861 тыс. руб.

В ходе план-фактного анализа определяют статьи, по которым будут перебрасывать неизрасходованные суммы на будущие периоды, и статьи, по которым перебрасывать такие суммы не будут. Статьи расходов, финансирование которых необходимо перенести в план следующего года:

• 1005 «Поверка счетчиков» — 157 тыс. руб.;
• 1006 «Поверка оборудования» — 342 тыс. руб.;
• 1012 «Обучение по вопросам охраны труда» — 227 тыс. руб.;
• 1013 «Мероприятия по противопожарной безопасности» — 1755 тыс. руб.

Перечень статей и показатели для переноса в план следующего года определяют коллегиально с исполнителями на основании предоставленных подтверждающих документов, смет и протоколов проверочных мероприятий.

В ходе защиты годового отчета нужно быть готовыми раскрыть показатель расходов в нужных аналитиках и доказать его обоснованность. Консолидированные отчеты позволяют это сделать. Например, значительная сумма приходится на услуги охраны — 888 тыс. руб. Двойной щелчок мышью по показателю (рис. 5) в сводной таблице автоматически сформирует табл. 3.

Согласно прайс-листу охранной организации стоимость услуг охраны составляет 12 тыс. руб. в месяц за одно помещение. В филиале «Восточный» стоимость услуг составила за двенадцать месяцев 144 тыс. руб. (12 тыс. руб. × 12 мес.), в филиале «Центральный» — 720 тыс. руб. (5 помещений × 12 тыс. руб. × 12 мес.).

Филиал «Западный» функционирует только с ноября, охране подлежит одно помещение, поэтому стоимость услуг за 2 месяца составила 24 тыс. руб. Фактическая стоимость услуг охраны (888 тыс. руб.) в годовом отчете обоснована и соответствует договорным ценам.

Сформированная сводной таблицей выборка (см. табл. 3) по структуре соответствует разосланному подразделениям шаблону (см. табл. 1). Зная из предыдущих защит отчетов, какой показатель потребует детализировать собственник и в каких аналитиках, прорабатывают структуру таблицы для заполнения факта в филиалах (табл. 1). Тогда в ходе защиты экономист может из одного файла в один клик предоставить ответ на запрос собственника или руководителя.

В ходе план-фактного анализа особое внимание обращают на отклонения по статьям затрат, которые имеют наибольший удельный вес в структуре бюджета. Поэтому важно подготовить к защите годовых показателей информацию об удельном весе расходов. В таблице 4 представлены данные об удельном весе расходов по структурным подразделениям.

Как видно из табл. 4, удельный вес статей затрат в каждом из филиалов отличается. Так, в филиале «Западный» 53,23 % (700 тыс. руб.) приходится на текущий ремонт помещений. Эта же статья в филиале «Центральный» — 10,04 %, однако ввиду более значительных физических объемов помещений стоимость составила 1285 тыс. руб.

Информативно в данном случае сравнить один показатель по нескольким филиалам. Поскольку филиал «Западный» новый, отработал только два месяца в году, проанализируем показатели по филиалам «Восточный» и «Центральный», которые выполняют идентичные виды деятельности. Так, банковские услуги примерно на одном уровне — 4,46 и 5,74 %.

Филиалы должны объяснить разный уровень потребления электроэнергии — 14,93 % от общего уровня расходов в филиале «Восточный» и 17,85 % в филиале «Центральный». Такого рода отклонения руководитель или собственник точно заметит. Конечно, разница в процентном соотношении могла сформироваться из-за разного объема финансирования по другим статья расходов. Если же все статьи расходов финансируются на одинаковом уровне, это может свидетельствовать:

• об отсутствии энергосберегающих мероприятий в филиале «Центральный», высоком уровне потерь, халатности персонала;
• о производстве неучтенной продукции (если основное производство напрямую связано с электроснабжением оборудования).

Время на прочтение
3 мин

Количество просмотров 4.7K

Всем привет! Меня зовут Сергей Коньков — я работаю архитектором в компании CloudReports. Сегодня я расскажу, как мы создали продукт, который помогает пользователям работать с данными и в какой-то мере соединяет два мира аналитики: Excel и облачные хранилища данных.

Задача

BigQuery и другие аналитические хранилища в сочетании с современными BI инструментами перевернули работу с данными за последние годы. Возможность обрабатывать терабайты информации за секунды, интерактивные дашборды в DataStudio и PowerBI, сделали работу очень комфортной.

Однако если посмотреть глубже, можно увидеть — выиграли от этих изменений в основном профессионалы, владеющие SQL и Python и бизнес пользователи на руководящих позициях, для которых разрабатываются дашборды.
А как быть с сотнями миллионов сотрудников, для которых главным инструментом анализа был и остается Microsoft Excel? Они в каком-то смысле, остались за бортом новых изменений. Это менеджеры по продажам, владельцы малого бизнеса, руководители небольших отделов. Освоить PowerBI у них нет времени. Все что им остается это экспортировать данные из отчетов в свой любимый Excel и продолжить работу там, но это не очень удобно, занимает время и есть ограничения по объему данных.

Мы часто наблюдаем, как наши клиенты использующих Google BigQuery загружают данные в Excel с помощью различных коннекторов, натыкаясь на ограничения. И родилась идея: если Excel не теряет популярности, а данные уходят в облака, то давайте придумаем способ как помочь пользователю работать из Excel с облаком.

Вспоминаем OLAP

Да, сегодня Excel по-прежнему самый популярный инструмент для работы с информацией в мире. А Сводная таблица, это то что используют миллионы пользователей каждый день. А раньше было еще больше. Если вы работали с данными в крупной компании десять лет назад вы наверняка слышали про технологию OLAP кубов от Microsoft и других вендоров, которые создаются поверх реляционных SQL баз, и позволяют получать результаты обработки миллионов строк данных за секунды. Самым популярным способом работы с OLAP кубами была и есть сводная таблица Excel. К слову OLAP по прежнему очень распространен в корпоративном мире, это все так же часть Microsoft SQL Server, однако имеет ряд ограничений по объемам и скорости обработки и все больше уступает рынок облачным аналитическим хранилищам.

Так вот в решении этой задачи нам поможет OLAP. Как я уже писал выше в Excel есть готовый клиент для работы с OLAP, мы будем использовать его.

Kогда Microsoft выводил на рынок данную технологию был опубликован открытый протокол для работы с OLAP базами — XMLA (XML для аналитики). Именно этот протокол и использует Excel когда подключается к OLAP серверу. Все работает примерно так:

Решение

Идея проста — вместо OLAP сервера мы сделаем Python приложение , которое будет делать следующее:

• принимать XMLA запросы от Excel

• конвертировать логику XMLA запроса в SQL код

• отправлять SQL запрос в BigQiery

• полученный от BigQuery ответ конвертировать в XMLA и отправлять обратно в Excel

Данное приложение (App) можем опубликовать в облаке, так как Excel имеет возможность отправлять запросы XMLA запросы по протоколу HTTPS. Все будет работать примерно так:

Использование

После того как мы разработали и опубликовали приложение, администратору BigQuery для начала использования достаточно просто создать таблицу и определить для соответсnвующих полей типы агрегации (сумма, минимум, максимум и т.д.). Далее пользователь в Excel используя подключение к службам аналитики (OLAP) соединяется с нашим сервисом:

После этого мы получаем доступ к таблице BigQuery непосредственно из сводной таблицы. И можем легко «играть» с данными.

Кроме того, мы реализовали в данном сервисе слой кэширования данных для ускорения запросов и экономии затрат на BigQuery.

Что дальше

Сейчас мы активно тестируем сервис на своих клиентах и думаем над добавлением нового функционала.

Например, SQL запросы наряду с BigQuery поддерживают и другие облачные хранилища данных. Добавив один класс в наше приложение мы реализовали аналогичный механизм для ClickHouse. Скоро будет готова версия для Snowflake и Amazon Redshift.

Будем рады услышать вопросы и мнение коллег в комментариях.

history 25 февраля 2023 г.

Группы статей
• Приложения
• Управление проектами

Сделаем в EXCEL простенькую форму для план-фактного анализа. «Простенький» — это значит, что вычислим только абсолютное расхождение плана и факта, и в разрезе только по плановым периодам.

Исходная таблица

Предположим, что на каждую дату у нас запланирована некая работа или ее часть, и нам известна плановая стоимость этих работ. По мере хода проекта в таблицу вводятся фактические данные, т.е. реально потраченные на ту или иную дату суммы. Сами работы указывать не будем, все стоимости будут привязаны просто к датам.

Исходная таблица в файле примера сделана в формате таблиц данных MS EXCEL, чтобы ее было удобно заполнять. Это единственная таблица в файле примера, из которой мы будем извлекать нужные нам для анализа данные. Все другие таблицы будут заполняться автоматически.

Примечание: при заполнении таблицы необходимо следить, чтобы в столбце Дата заносились даты без повторов и по возрастанию. Пропуски дат допускаются.

План-фактный анализ

Сделаем простенький план-фактный анализ стандартными средствами EXCEL, т.е. очень быстро. Будем использовать Сводную таблицу с нарастающим итогом (англ. — Running total), а также стандартную диаграмму.

Если проект длится достаточно долго, то для построения графика нам потребуется сгруппировать данные за некий период, например за месяц. Для этого:

1. Добавим к исходной таблице новый служебный столбец «МесяцГод», он нам потребуется для группировки данных по месяцам. Значения в этом столбце будут заполняться автоматически формулой =ГОД([@Дата])&ТЕКСТ(МЕСЯЦ([@Дата]);»-00″)
2. Построим Сводную таблицу: выделите любую ячейку в исходной таблице и вставьте Сводную таблицу (Вкладка Вставка — Таблицы — Сводная таблица).
3. Настройте Сводную таблицу как показано на рисунке ниже
4. Выделите в Сводной таблице поле «Сумма по полю План» и в меню Дополнительные вычисления выберите «С нарастающим итогом в поле …».
5. То же самое сделайте по полю с Фактом.

Должна получиться вот такая Сводная таблица.

Выделите любую ячейку в Сводной таблице и создайте график (Вкладка Вставка — Диаграммы — График).

Все, построение графика План-фактного анализа завешено.

Совет: В данной статье диаграммам придан стандартный вид (с небольшими изменениями). Если требуется придать графикам «стильный вид», то можно использовать заранее настроенные диаграммы из этого раздела.

План-фактный анализ в целом по проекту (сложный случай)

В вышеуказанном примере работы выполнялись каждый месяц без перерывов. Но, если в проекте был перерыв на 1 или более месяц, то вышеуказанный подход нам не совсем подходит, т.к. график с нарастающим итогом будет выглядеть не корректно:

Нам же требуется, чтобы график нарастающего итога в месяцы перерыва был горизонтальной прямой, а не наклонной линией, соединяющей 2 точки.

 

Сначала создадим формулами таблицу от первого месяца до последнего месяца проекта.

Для этого:

• Определим первый месяц работ — используем первую дату в исходной таблице (напоминаю, что таблица должна быть отсортирована по возрастанию по датам).
• Вычислим общую плановую длительность проекта в месяцах. Это сделано в ячейке I9 на основании первой и последней даты проекта (с использованием элементарных очевидных вычислений).
• В столбце Месяц будем указывать первый день месяца. Его можно рассчитать с помощью функции =КОНМЕСЯЦА(). Подробнее см. здесь.
• Столбцы План и Факт заполняются с помощью функции =СУММЕСЛИМН(). Подробнее про суммирование с условием см. здесь.

Итак, мы почти готовы построить диаграмму. Но для того, чтобы ее сделать более универсальной и не перестраивать диаграмму для проектов разной длительности — используем именованные диапазоны. 

Хотя наш проект длится 17 месяцев, мы расширим вышеуказанную таблицу, скажем, до 24 месяцев, чтобы иметь более универсальную форму. Затем создадим 3 именованных диапазона: 2 для плана и факта, 1 для даты. Эти диапазоны будут автоматически изменять свою длину в зависимости от плановой длительности проекта.

Теперь вручную определим ряды для диаграммы:

Обратите внимание на то, как задается источник значений для ряда: не просто название именованного диапазона, а с указанием имени книги.

В итоге получим нужную диаграмму. Как видно из картинки ниже, именованный диапазон автоматически вырезал из увеличенной таблицы нужный нам временной интервал.

Детальный анализ данных по месяцам

Сгруппировав данные по месяцам, мы получили наглядное представление о проекте в целом, но потеряли детали. Добавим в файле примера лист для анализа по месяцам.

Так как наш проект длится несколько месяцев, то нам нужна удобная форма для перехода от первого до последнего месяца проекта. В файле примера это реализовано с помощью полосы прокрутки.

В строке 8 выведены только месяцы, в которые производились работы (периоды простоя не учитываются, т.к. там анализировать нечего). Всего 7 месяцев.

Примечание: Если пользователь с помощью Полосы прокрутки выбирает значение более длительности проекта, то счетчик текущего месяца в ячейке В15 автоматически перебрасывает на 1-й месяц проекта. Это позволяет не перестраивать полосу прокрутки при изменении длительности проекта.

Выбранный месяц подсвечивается Условным форматированием зеленой заливкой. Четные года подсвечены серой заливкой, чтобы визуально можно было разделить разные года проекта.

Также определяется позиция 1-й даты в текущем месяце (в исходной таблице) и количество дней в текущем месяце, в которых производились работы. Все это позволяет построить таблицу рабочих дней в текущем месяце и вычислить отклонение от плана по каждому дню.

При изменении месяца таблица будет перестроена автоматически, а вместе с ней и график Плана-Фактного анализа.

Для наглядности нерабочие дни пропущены (те дни, в которых не было запланировано работ), это позволяет наглядно продемонстрировать динамику проекта.

Суть и методы анализа данных

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

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

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

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

Сбор данных

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

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

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

Скачать файл

Бизнес-аналитика

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

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

Статистический анализ

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

В процессе анализа данных применяют 2 базовых метода статистики:

• Описательная статистика

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

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

• Статистическая статистика

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

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

Прогнозная аналитика

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

Текстовая аналитика

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

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

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

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

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

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

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

Итак, необходимо выполнить следующие действия:

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

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

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

1. Зайти в раздел «Данные».
2. Найти блок инструментов «Анализ», который расположен на правом краю ленты и нажать на «Анализ данных».
3. Выбрать конкретный инструмент из появившегося списка. Наиболее полезными считаются:

• корреляция;
• гистограмма;
• регрессия;
• выборка;
• экспоненциальное сглаживание;
• генератор случайных чисел;
• описательная статистика;
• анализ Фурье;
• различные виды дисперсионного анализа и т.д.

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

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

4 техники анализа данных в Excel

Сводные таблицы

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

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

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

Для использования сводной таблицы вам необходимо:

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

3D-карты

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

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

Для применения инструмента вас нужно:

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

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

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

Лист прогнозов

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

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

Чтобы использовать данную функцию, вам необходимо:

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

Быстрый анализ

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

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

Чтобы работать с инструментом, вам нужно:

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

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

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

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

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

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.

Инструменты анализа Excel

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.