Обработка данных в excel на примерах

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».

Анализ 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:

Графики и диаграммы.

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. Создание таблицы.

  4. Указать диапазон данных (если они уже внесены) или предполагаемый диапазон (в какие ячейки будет помещена таблица). Установить флажок напротив «Таблица с заголовками». Нажать Enter.

Таблица данных.

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

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. Мастер сводных таблиц.

  5. 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. Создание Таблицы данных.

  3. Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».
  4. Параметры Таблицы данных.

  5. 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.

Результат анализа.

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.

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.

4 техники анализа данных в Microsoft 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 →
Содержание
Описание примеров
Применение метода
Суммирование по одному ключевому полю
Суммирование по нескольким критериям
Поиск по одному критерию
Поиск по нескольким критериям
Выборка по одному критерию
Выборка вариантов
Заключение

Одним из самых популярных методов использования электронных таблиц является обработка данных, полученных из учетных систем. Современные базы данных, используемые учетными системами в качестве хранилища информации, способны накапливать и обрабатывать в собственных структурах десятки, а иногда сотни тысяч информационных записей в день. Средства анализа в системах управления базами данных реализуются либо на программном уровне, либо через специальные интерфейсы и языки запросов. Электронные таблицы позволяют эффективно обработать данные без знания языков программирования и других технических средств.

Методы переноса данных в Excel могут быть различны:

  • Копирование-вставка результатов запросов
  • Использование стандартных процедур импорта (например, Microsoft Query) для формирования данных на рабочих листах
  • Использование программных средств для доступа к базам данных с последующим переносом информации в диапазоны ячеек
  • Непосредственный доступ к данным без копирования информации на рабочие листы
  • Подключение к OLAP-кубам

Данные, полученные из учетных систем, обычно характеризуются большим объемом – количество строк может составлять десятки тысяч, количество столбцов при этом часто невелико, так как языки запросов к базам данным сами имеют ограничение на одновременно выводимое количество полей.

Обработка этих данных в Excel может вестись различными методами. Выделим основные способы работы:

  1. Обработка данных стандартными средствами интерфейса Excel
  2. Анализ данных при помощи сводных таблиц и диаграмм
  3. Консолидация данных при помощи формул рабочего листа
  4. Выборка данных и заполнение шаблонов для получения отчета
  5. Программная обработка данных

Правильность выбора способа работы с данными зависит от конкретной задачи. У каждого метода есть свои преимущества и недостатки.

В данной статье будут рассмотрены способы консолидации и выборки данных при помощи стандартных формул Excel. 

Описание примеров

Примеры к статье построены на основе демонстрационной базы данных, которую можно скачать с сайта Microsoft

http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?displaylang=en&id=19704

Выгруженный из этой базы данных набор записей сформирован при помощи Microsoft Query.

Данные не несут специальной смысловой нагрузки и используются только в качества произвольного набора записей, имеющих несколько ключевых полей.

Файл nwdata_sums.xls используется для версий Excel 2000-2003

Файл nwdata_sums.xlsx имеет некоторые отличия и используется для версий Excel 2007-2010.

Первый лист data содержит исходные данные, остальные – примеры различных формул для обработки информации.

Ячейки, окрашенные в серый цвет, содержат служебные формулы. Ячейки желтого цвета содержат ключевые значения, которые могут быть изменены.

Применение метода

Очевидно, самым простым и удобным методом обработки больших объемов данных с точки зрения пользователя являются сводные таблицы. Этот интерфейс специально создавался для подобного рода задач, способен работать с различными источниками данных, поддерживает интерфейсные методы фильтрации, группировки, сортировки, а также автоматической агрегации данных различными способами.

Проблема при консолидации данных при помощи сводных таблиц появляются, если предполагается дальнейшая работа с этими агрегированными данными. Например, сравнить или дополнить данные из двух разных сводных таблиц (как вариант: объемы продаж и прайс листы). В таком случае обычно прибегают к методу копирования значений из сводных таблиц в промежуточные диапазоны с дальнейшим применением формул поиска (VLOOKUP/HLOOKUP). Очевидно, что проблема возникает при обновлении исходных данных (например, при добавлении новых строк) – требуется заново копировать результаты консолидации из сводной таблицы. Другим, с нашей точки зрения, не совсем корректным методом решения является применение функций поиска непосредственно к диапазонам, которые занимают сводные таблицы. Это может привести к неверному поиску при обновлении не только данных, но и внешнего вида сводной таблицы.

Еще один классический пример непригодности применения сводной таблицы – это требование формирования отчета в заранее предопределенном виде («начальство требует в такой форме и никак иначе»). Возможностей настройки сводной таблицы зачастую недостаточно для предоставления произвольной формы. В данном случае пользователи также обычно используют копирование результатов агрегирования в качестве значений.

Самым правильным методом обработки данных в приведенных случаях, с нашей точки зрения, является применение функций рабочего листа для консолидации данных. Этот метод требует иногда больших затрат времени на создание формул, но зато в дальнейшем при изменении исходных данных отчеты будут обновляться автоматически. Файлы примеров показывают различные варианты применения функция рабочего листа для обработки данных.

Суммирование по одному ключевому полю

Таблицы с формулами на листе SUM показывают вариант решения задачи консолидации данных по одному ключевому значению.

Две верхние таблицы на листе демонстрируют возможности стандартной функции SUMIF, которая как раз и предназначена для суммирования с проверкой одного критерия.

SUM!B5

=SUMIF(data!$H:$H;A5;data!$M:$M) 

SUM!B11

=SUMIF(data!$Z:$Z;A11;data!$M:$M) 

Нижние таблицы показывают возможности другой редко используемой функции DSUM

SUM!B19

=DSUM(data!$A$1:$AJ$2156;"Quantity";D18:D19) 

Первый параметр определяет рабочий диапазон данных. Причем верхняя строка диапазона должна содержать заголовки полей. Второй параметр указывает наименование поля (столбца) для суммирования. Третий параметр ссылается на диапазон условий суммирования. Этот диапазон должен состоять как минимум из двух строк, верхняя строка – поле критерия, вторая и последующие — условия.

В другом варианте указания условий именем поля в этом диапазоне можно пренебречь, задав его прямо в тексте условия:

SUM!B28

=DSUM(data!$A$1:$AJ$2156;"Quantity";D27:D28)

SUM!D28

Здесь data!Z2 означает ссылку на текущую строку данных, а не на конкретную ячейку, так как используется относительная ссылка. К сожалению, нельзя указать в третьем параметры ссылку на одну ячейку – строка заголовка полей все равно требуется, хотя и может быть пустой.

В принципе, функции типа DSUM являются устаревшим методом работы с данными, в подавляющем большинстве случаев лучше использовать SUMIF, SUMPRODUCT или формулы обработки массивов. Но иногда их применение может дать хороший результат, например, при совместном использовании с интерфейсной возможностью «расширенный фильтр» – в обоих случаях используется одинаковое описание условий через дополнительные диапазоны.

Суммирование по нескольким критериям

Таблицы с формулами на листе SUM2 показывают вариант суммирования по нескольким критериям.

Первый вариант решения использует дополнительно подготовленный столбец обработанных исходных данных. В реальных задачах логичнее добавлять такой столбец с формулами непосредственно на лист данных.

SUM!D5

=SUMIF(A:A;B5 & ";" & C5;data!M:M) 

Операция «&» используется для соединения строк. Можно также вместо этого оператора использовать функцию CONCATENATE. Промежуточный символ «;» (или любой другой служебный символ) необходим для обеспечения уникальности сцепленных строковых значений.

Пример: Есть, если два поля с перечнем слов. Пары слов «СТОЛ»-«ОСЬ» и «СТО»-«ЛОСЬ» дают одинаковый ключ «СТОЛОСЬ». Что соответственно даст неверный результат при консолидации данных. При использовании служебного символа комбинации ключей будут уникальны «СТОЛ;ОСЬ» и «СТО;ЛОСЬ», что обеспечит корректность вычислений.

Использовать подобную методику создания уникального ключа можно не только для строковых, но и для числовых целочисленных полей.

Второй пример – это популярный вариант использования функции SUMPRODUCT с проверкой условий в виде логического выражения:

SUM!D13

=SUMPRODUCT((data!$H$2:$H$3000=B13)*(data!$Z$2:$Z$3000=C13)*data!$M$2:$M$3000) 

Обрабатываются все ячейки диапазона (data!$M$2:$M$3000), но для тех ячеек, где условия не выполняются, в суммирование попадает нулевое значение (логическая константа FALSE приводится к числу «0»). Такое использование этой функции близко по смыслу к формулам обработки массива, но не требует ввода через Ctrl+Shift+Enter.

Третий пример аналогичен, описанному использованию функций DSUM для листа SUM, но в нем для диапазона условий использовано несколько полей.

SUM!D21

=DSUM(data!$A$1:$AJ$2156;"Quantity";F20:G21) 

Четвертый пример – это использование функций обработки массивов.

SUM!D32

{=SUM(IF(data!$H$2:$H$3000=B32;IF(data!$Z$2:$Z$3000=C32;data!$M$2:$M$3000)))} 

Обработка массивов является самым гибким вариантом проверки условий. Но имеет очень сложную запись, трудно воспринимается пользователем и работает медленнее стандартных функций.

Пятый пример содержится только в файле формата Excel 2007 (xlsx). Он показывает возможности новой стандартной функции

SUMIFS

SUM!D40

=SUMIFS(data!$M$2:$M$3000;data!$H$2:$H$3000;B40;data!$Z$2:$Z$3000;C40) 

Поиск по одному критерию

Таблицы с формулами на листе SEARCH предназначены для поиска по ключевому полю с выборкой другого поля в качестве результата.

Первый вариант – это использование популярной функции VLOOKUP.

SEARCH!B5

=VLOOKUP(A5;data!$H$1:$M$3000;6;0) 

Во втором вариант использовать VLOOKUP нельзя, так как результирующее поле находится слева от искомого. В данном случае используется сочетание функций MATCH+OFFSET.

SEARCH!C13

=MATCH(A13;data!$Z$1:$Z$3000;0) 

SEARCH!B13

=OFFSET(data!$M$1;C13-1;0) 

Первая функция ищет нужную строку, вторая возвращает нужное значение через вычисляемую адресацию.

Поиск по нескольким критериям

Таблицы с формулами на листе SEARCH2 предназначены для поиска по нескольким ключевым полям.

В первом варианте используется техника использования служебного столбца, описанная в примере к листу SUM2:

SEARCH2!Е5

=VLOOKUP(C5 & ";" & D5;$A$1:$B$3000;2;0) 

Второй вариант работы сложнее. Используется обработка массива, который образуется при помощи функций вычисляемой адресации:

SEARCH2!Е 12

{=OFFSET(data!$M$1;MATCH(C13 & ";" & D13; data!$H$1:$H$3000 & ";" & data!$Z$1:$Z$3000;0)-1;0)} 

Четвертый и пятый параметр в функции OFFSET используется для образования массива и определяет его размерность в строках и столбцах.

Выборка по одному критерию

Таблица на листе SELECT показывает вариант фильтрации данных через формулы.

Предварительно определяется количество строк в выборке:

SELECT!С4

=COUNTIF(data!$H:$H;$A$5) 

Служебный столбец содержит формулы для определения номеров строк для фильтра. Первая строка ищется через простую функцию:

SELECT!С5

=MATCH($A$5;data!$H$1:$H$3000;0) 

Вторая и последующие строки ищутся в вычисляемом диапазоне с отступом от предыдущей найденной строки:

SELECT!С6

=MATCH($A$5;OFFSET(data!$H$1;C5;0; ROWS(data!$H$1:$H$3000)-C5;1);0)+C5

Результат выдается через функцию вычисляемой адресации:

SELECT!B6

=IF(ISNA(C6);"";OFFSET(data!$M$1;C6-1;0)) 

Вместо функции проверки наличия ошибки ISNA можно сравнивать текущую строку с максимальным количеством, так как это сделано в столбце A.

Для организации выборок при помощи формул необходимо знать максимально возможное количество строк в фильтре, чтобы создать в них формулы.

Выборка вариантов

Самый сложный вариант выборки по ключевому полю представлен на листе SELECT2. Формулы сами определяют все доступные ключевые значения второго критерия.

Первый служебный столбец содержит сцепленные строки ключевых полей. Второй столбец проверяет соответствие первому ключу и оставляет значение второго ключевого поля:

SELECT2!B2

=IF(LEFT(A2;LEN($D$5)) & ";" = $D$5 & ";"; data!Z2;"") 

Третий служебный столбец проверяет значение второго ключа на уникальность:

SELECT2!C2

=IF(B2="";0;IF(ISNA(MATCH(B2;B$1:B1;0));COUNTIF(C$1:C1;">0")+1;0)) 

Результирующий столбец второго ключа ProductName ищет уникальные значения в служебном столбце C:

SELECT2!E5

=IF(ISNA(MATCH(ROWS($5:5);$C$1:$C$3000;0));"";OFFSET($B$1;MATCH(ROWS($5:5);$C$1:$C$3000;0)-1;0)) 

Столбец Quantity просто суммирует данные по двум критериям, используя технику, описанную на листе SUM2.

SELECT2!F5

=IF(E5="";"";SUMPRODUCT((data!$H$2:$H$3000=D5)*(data!$Z$2:$Z$3000=E5)*data!$M$2:$M$3000)) 

Заключение

Использование функций рабочего листа для консолидации и выборки данных является эффективным методом построения отчетов с обновляемым источником исходных данных. Недостатками этого метода являются повышенные требования к пользователю в части создания сложных формул, а также низкая производительность в сравнении, например, со сводными таблицами. Последний недостаток зависит от объема исходных данных, сложности формул консолидации и технических возможностей компьютера. В критических случаях рекомендуется использовать ручной режим пересчета формул рабочей книги Excel.

Смотри также

» Работа с ненормализированными данными

В приложении к статье файл с простой задачей суммирования диапазона по различным условиям.  Как ни странно, подобные задачи…

» Простые формулы

В приложенном файле несколько примеров использования простых функций Excel нестандартным способом.

» Обработка больших объемов данных. Часть 3. Сводные таблицы

Третья статья, посвященная обработке больших объемов данных с помощью Excel, описывает преимущества использования сводных таблиц….

» Обработка больших объемов данных. Часть 2. Интерфейс

В статье систематизируются простые приемы обработки больших объемов данных при помощи стандартных методов интерфейса Excel. Информация…

» Суммирование несвязанных диапазонов

При обработке больших таблиц иногда возникает потребность получить итоговые значения на основе данных, расположенных в диапазонах…

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

1. ВПР

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

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

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

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


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


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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

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

2. ГПР

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 Синтаксис функции следующий:

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

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

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

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

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

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

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

3. ЕСЛИ

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

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

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

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

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

4. ЕСЛИОШИБКА

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

ЕСЛИОШИБКА(значение; значение если ошибка)

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

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

5. СУММЕСЛИМН

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

 У функции СУММЕСЛИМН следующий синтаксис:

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

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

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

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

6. СЧЁТЕСЛИМН

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

Синтаксис у функции следующий:

СЧЁТЕСЛИМН(диапазон условия 1; условие 1;…)

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

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

7. СЖПРОБЕЛЫ

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

СЖПРОБЕЛЫ(текст)

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

8. ЛЕВСИМВ и ПРАВСИМВ

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

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

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

9. СЦЕПИТЬ

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

СЦЕПИТЬ(текст1; текст2;…)

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

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

10.ЗНАЧЕН

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

ЗНАЧЕН(текст)

— Текст — число, представленное в текстовом формате

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

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

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

Excel – 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.

Содержание

  1. Анализ данных через сводные таблицы Excel
  2. Как работать со сводными таблицами
  3. Анализ данных с помощью 3D-карт
  4. Как работать с 3D-картами в Excel
  5. Лист прогноза в Excel
  6. Как работать с листом прогноза
  7. Быстрый анализ в Excel
  8. Как работать

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.

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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.

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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.

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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».

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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.

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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).

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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.

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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. Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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.

Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

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.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Обработка данных ms excel с ms access
  • Обработка данных excel диаграммы
  • Обработка данных excel 2007
  • Обработка графиков в excel
  • Обработка графика в excel