План факт сводная таблица excel

Постановка задачи

В исходных данных имеем две таблицы. Скромную в дизайне, большую по размеру, но удобную в работе таблицу с фактическими значениями продаж, выгруженную из какой-нибудь учетной системы:

И «красивую» таблицу с плановыми помесячными показателями от руководства:

Задача: каким-то образом объединить обе таблицы в одну, чтобы наглядно отобразить выполнение плана по каждому товару, региону, месяцу, кварталу и т.д.

Необходимая оговорка

Можно, конечно, не напрягаться, и решать это дело привычным образом «в лоб». Т.е. с помощью 144 функций СУММЕСЛИМН (SUMIFS) вычислять суммарные продажи по каждому месяцу, товару и городу, а потом с помощью еще 144 формул вручную считать процент выполнения плана.

Потом мысленно взвыть, когда шеф скажет, что хотел видеть динамику по кварталам, а не по месяцам. И лучше в рублях, а не в процентах. И города лучше расположить по столбцам, а месяцы по строчкам. И не ной, у тебя вся ночь впереди, к утру чтоб было готово.

И в нашем примере всего 3 города и 4 товара. А если будет больше?

Давайте-ка лучше мы пойдем другим путем — чуть более сложным, но гораздо более гибким и удобным в перспективе.

Что мы будем делать

Думаю, никто не будет спорить, что самым удобным, гибким и мощным инструментом для анализа данных в Microsoft Excel являются сводные таблицы. Так что, в идеале, надо бы свести решение нашей задачи именно к ним.

Но как объединить в одной сводной две наших исходных таблицы? Плоскую таблицу продаж по дням и трехмерную таблицу плановых значений с детализацией по месяцам? Тут нам помогут 2 мастхэв надстройки для Excel:

• Power Query — встроена в Excel, начиная с 2016-й версии, для более ранних Excel 2010-2013 её можно бесплатно скачать с сайта Microsoft.
• Power Pivot — c 2013 года входит в состав большинства (но не всех, к сожалению) пакетов Microsoft Office. Для Excel 2010 (но не для более новых версий!) бесплатно качается, опять же, с сайта Microsoft.

Поехали, по шагам…

Шаг 1. Добавляем соединительные таблицы-справочники

Связать напрямую наши исходные таблицы факта и плана, к сожалению, никак не получится. Ни Power Pivot, ни, тем более, Excel не поддерживают пока связи «многие-ко-многим» (many-to-many), означающие, что в исходных таблицах могут встречаться дубликаты (а это как раз наш случай — названия товаров и городов встречаются в каждой таблице не по одному разу).

Поэтому нам потребуется создать «костыли» — промежуточные таблицы-справочники с уникальными значениями товаров, городов и дат, которые мы будем использовать для создания связей «один-ко-многим» (one-to-many), которые Power Pivot умеет делать на ура:

Для создания таблицы дат удобно использовать команду Главная — Заполнить — Прогрессия (Home — Fill — Progression):

Шаг 2. Превращаем все таблицы в «умные» и даём им имена

Для загрузки таблиц в Power Pivot они должны быть «умными» (динамическими). Для этого с каждой таблицей проделываем следующее:

1. Выделяем любую ячейку таблицы
2. Жмем сочетание клавиш Ctrl+T или выбираем Главная — Форматировать как таблицу (Home — Format as Table).
3. В открывшемся окне проверяем корректность выделения диапазона (особенно для таблицы плана!) и включена ли галочка Таблица с заголовками (My table has headers) и жмем ОК.
4. На вкладке Конструктор (Design) в левом верхнем углу даем таблице осмысленное имя вместо стандартных безликих Таблица1,2,3…

Я назвал наши таблицы, соответственно:

• таблПродажи
• таблТовары
• таблГеография
• таблКалендарь
• таблПлан

Шаг 3. Грузим первые 4 таблицы в Power Pivot

Первые четыре таблицы у нас в правильном виде, поэтому их можно смело загружать их в Модель данных — область памяти, с которой оперирует Power Pivot. Подключаем нашу надстройку через Файл — Параметры — Надстройки — Надстройки COM — Перейти (File — Options — Add-ins — COM Add-ins — Go) и убеждаемся, что на ленте появилась вкладка Power Pivot.

Теперь по очереди для каждой из первых четырёх таблиц, установив в неё активную ячейку, жмём на кнопку Добавить в модель данных (Add to Data Model):

В старых версиях эта кнопка называлась Связанная таблица (Linked table).

В итоге все наши таблички должны загрузиться в открывшееся окно Power Pivot на отдельные вкладки:

Шаг 4. Доводим до ума таблицу План

Прежде, чем загрузить в Модель данных Power Pivot таблицу с плановыми значениями, её нужно сначала подрихтовать: убрать в ней пустые строки и итоги, развернуть в плоскую, заполнить пустые ячейки в первом столбце городами и т.д. Проще и легче всего это проделать с помощью надстройки Power Query.

Сначала загрузим таблицу с планами в редактор запросов Power Query, используя кнопку Из таблицы/диапазона (From Table/Range) на вкладке Данные (Data) или на вкладке Power Query (если у вас старая версия Excel 2010-2013 и вы установили Power Query как отдельную надстройку):

Затем в открывшемся окне Power Query делаем следующее:

1. Удаляем все пустые строки с null через Главная — Удалить строки — Удалить пустые строки (Home — Remove rows — Remove empty rows).

2. Удаляем строки с итогами, сняв соответствующую галочку в фильтре по столбцу Товар.

3. Удаляем ненужный последний столбец ИТОГО, щелкнув по его заголовку правой кнопкой мыши — Удалить (Remove).

4. Заполняем пустые ячейки в первом столбце названиями городов из вышестоящих ячеек, щелкнув по заголовку столбца Город правой и выбрав Заполнить — Вниз (Fill — Down).

5. Разворачиваем 12 столбцов-месяцев в два: название месяца и его значение. Для это выделяем первых два столбца Город и Товар (удерживая клавишу Ctrl), щёлкаем по их заголовку правой и выбираем команду Отменить свёртывание других столбцов (Unpivot Other Columns).

6. Чтобы преобразовать текстовые названия месяцев в нормальную даты — идём на хитрость:

• Добавляем перед датами единички через пробел с помощью команды Преобразование — Формат — Добавить префикс (Transform — Format — Add prefix)
• Аналогично добавляем после дат 2019 через Преобразование — Формат — Добавить суффикс (Transform — Format — Add suffix)
• Теперь, когда текст в этом столбце стал уже гораздо больше похож на дату, конвертируем всё его содержимое в даты, используя выпадающий список типов в шапке столбца:

  

7. Столбец Атрибут переименовываем в Дата (двойным щелчком по заголовку столбца).

8. Чтобы не путать исходную таблицу плана с преобразованной, изменим имя запроса на таблПлан2 в правой панели Power Query (впоследствии это будет именем таблицы в Power Pivot).

9. Выгружаем готовую таблицу в Модель данных Power Pivot, используя команды Главная — Закрыть и загрузить — Закрыть и загрузить в… (Home — Close&Load — Close&Load to…) и выбираем затем в следующем окне опцию Только создать подключение (Only create connection) плюс, самое главное (!), включаем флажок Добавить эти данные в модель данных (Add this data to Data Model):

                 

После этого наша последняя таблица таблПлан должна загрузиться в окошко Power Pivot.

Шаг 5. Связываем таблицы

Теперь пришло время выполнить одно из самых важных действий — связать все имеющиеся у нас таблицы в единую модель, чтобы впоследствии иметь возможность строить сводную по всей модели, будто это одна таблица.

Для связывания в окне Power Pivot лучше переключиться в режим диаграммы с помощью кнопки Главная — Представление диаграммы (Home — Diagram View) или значком Диаграмма (Diagram) в правом нижнем углу окна. Прямоугольные окошки таблиц можно перетащить за строку заголовка и разложить любым удобным вам образом.

Связь делается очень просто: хватаем мышью столбец в одной из соединительных таблиц (таблТовары, таблГеография, таблКалендарь), тянем и бросаем на соответствующий столбец в таблицах таблПродажи и таблПлан2:

Главный принцип: тянем от таблиц-справочников (Товары, География, Календарь) к таблицам факта и плана. Делаем 6 связей — каждый справочник должен быть связан двумя связями с таблицами плана и продаж. В итоге должна получиться вот такая картина:

Обратите особое внимание на положение единичек и звёздочек на концах связей — это как раз и есть те самые связи «один-ко-многим», где звёздочка обозначает множество вхождений одного и того же элемента, а единичка — уникальность.

Если всё получилось, то сохраняем файл и выдыхаем — дело почти сделано.

Шаг 6. Строим сводную

Теперь на основе созданной модели данных можно построить сводную — для этого в окне Power Pivot выбираем команду Главная — Сводная таблица — Сводная таблица (Home — Pivot table — Pivot table). Мы автоматически вернёмся в Excel, где увидим привычную панель для построения сводной таблицы в правой части экрана, но в ней будут видны уже все таблицы, а не только текущая (как обычно):

Теперь можно знакомым уже образом перетащить мышью нужные нам поля из таблиц в области сводной таблицы.

Главные принципы здесь такие:

• В области строк, столбцов и фильтра можно бросать только поля из таблиц-справочников (таблГеография, таблКалендарь, таблТовары).
• В область значений, где идут вычисления, можно закидывать только поля из таблиц факта и плана (таблПродажи, таблПлан2)

Например, можно накидать так:

Чтобы по столбцам даты шли не с шагом один день, а покрупнее — щёлкаем по любой дате в сводной правой кнопкой мыши и выбираем команду Группировать по (Group by), а затем любой нужный уровень группировки:

В итоге должно получиться что-то уже очень похожее на то, что нам требуется:

Шаг 7. Добавляем меры для вычислений

Меры — это, упрощенно говоря, формулы внутри сводных. На самом деле, когда мы переносим мышью любое поле (например, Выручка) в область значений сводной таблицы, то «под капотом» создается неявная мера — что-то вроде:

Сумма по полю Выручка := SUM(таблПродажи[Выручка])

Но контролировать процесс создания неявных мер мы не можем — Excel сам решает как её назвать, какую именно функцию (SUM или COUNT) использовать и т.д. Поэтому лучше создавать явные меры для сводной самостоятельно — в этом случае мы сможем контролировать все их параметры.

Для этого на вкладке Power Pivot выберем команду Меры — Создать меру (Measure — New measure) и в открывшемся окне задаём:

Здесь:

• Имя таблицы — место для хранения меры (можно выбрать любую таблицу — это не играет роли).
• Название меры — придумываем и вводим любое удобное название (можно на русском).
• Описание — по желанию.
• Формула — вводим формулу, по которой будет вычисляться мера. Можно использовать функции из встроенного в Power Pivot языка DAX (кнопка fx).
• Проверить формулу — чекает вашу формулу на предмет ошибок и выдаёт рекомендации по их исправлению.
• В нижней части окна можно сразу же задать числовой формат для меры, чтобы потом по 100 раз не настраивать его в сводной (как это бывает с обычными неявными мерами).

Повторяем процесс еще два раза:

• Создаем меру с именем Факт с формулой =SUM(‘таблПродажи'[Выручка]) и числовым форматом без копеек и с разделителем.
• Создаём меру Отклонение, которая использует две предыдущих созданных меры по формуле =[Факт]/[План]-1 и процентным форматом

Добавленные меры появятся в правой панели сводной таблицы с характерным значком:

Теперь их можно смело закидывать мышкой в нашу сводную и выполнять план-факт анализ в любых разрезах за считанные секунды:

Обновляется вся созданная красота (модель данных Power Pivot, запрос Power Query и сама сводная) одним движением — на вкладке Данные (Data) с помощью кнопки Обновить все (Refresh All) или сочетания клавиш Ctrl+Alt+F5.

Возможные проблемы и их решения

В процессе реализации вы можете нарваться на несколько типичных «граблей»:

• Появляются странные ошибки в Power Pivot или сама вкладка Power Pivot неожиданно пропадает из Excel — отключите надстройку, перезапустите Excel и подключите её заново (см. Шаг 3). Обычно помогает.
• Не получается создать связь — проверьте, нет ли повторов в справочниках. В столбцах, используемых для связывания не должно быть (в таблицах-справочниках) дубликатов — это жёсткое требование Power Pivot.
• Какие-то странные результаты получаются в сводной — проверьте 1) правильно ли вы настроили связи 2) те ли поля вы используете для сводной (в области строк, столбцов и фильтра могут лежать только поля из справочников).

Если будут ещё какие-то сложности — пишите в комменты.

В любом случае, попробовать стоит — создав единожды такую обновляемую аналитическую систему, можно ещё долго радоваться ей в будущем

Ссылки по теме

• Что такое Power Query, Power Pivot и Power BI и зачем они пользователю Excel
• Сводная таблица сразу по нескольким диапазонам данных
• Создание базы данных в Excel с помощью Power Pivot

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.

Смотрите видео к статье:

Задача «План Факт анализ» является очень востребованной, особенно в бизнесе.

Давайте разберемся, что под этим подразумевается:

Немного теории…

У нас есть План и Факт каких-то значений, например, «Продаж», где:

• План – плановое/прогнозное значение, которое мы хотим достичь, т.е. «План продаж»
• Факт – фактическое/текущее значение, которого нам удалось достичь, т.е. «Факт продаж»

Проведем анализ План – Факта, для этого посчитаем следующие значения:

• Отклонение от выполнения плана – сравниваем Факт с Планом в абсолютном значении, видим отклонения от выполнения плана в абсолюте. Соответственно, отклонение равное «0» говорит нам о том, что план выполнен полностью
• Выполнение плана — сравниваем Факт с Планом в относительном значении, видим выполнение плана в процентах. Соответственно, результат равный «100%» говорит нам о том, что план выполнен полностью

Детализация План Факт анализа

План может иметь разную детализацию – это определяет детализацию (глубину) План/Факт анализа, например:

• План может быть выставлен по каждому «Товару» – это будет одноуровневый план
• План может быть выставлен по каждому «Товару» и для каждого «Клиента» – это будет двухуровневый план
• План может быть выставлен по каждому «Товару» и для каждого «Клиента» в разрезе «Каналов продаж» – это будет трехуровневый план (предполагается, что один клиент может работать в разных каналах продаж)

Все это называется — уровни планирования, т.е.: 1 уровень, 2 уровень, 3 уровень (на практике более 3-х уровней не используется)

(Здесь нужно уточнить, что естественные атрибуты/иерархии не считаются уровнями планирования. Например, если у нас есть план по товарам, то план по категориям — это просто сумма товаров. Проще говоря, если атрибуты/иерархии не увеличивают количество строк детализации плана, то это не уровень планирования)

Также, как правило, план имеет базовый уровень планирования (детализации) – это Время, чаще всего план детализируется для каждого месяца

Уровни планирования – это самый важный критерий в системе планирования, который определяет сложность планирования. Например, если у Вас трехуровневый план продаж (=трехуровневая система планирования продаж в разрезе: Канал продаж/Клиент/Товар), где имеется:

• Каналов продаж = 5
• Клиентов = 1000
• Товаров = 300

То Вам нужно спланировать: 5 * 1000 * 300 = 1 500 000 строк детализации плана, т.е. плановых значений по умолчанию для каждого месяца. Соответственно, умножаем это на *12 получаем, 18 000 000 строк в год

Поэтому самые распространенные системы планирования в продажах бывают 1-2 уровневые. Вот несколько примеров уровней планирования для отделов продаж:

• Менеджер/Клиент – один уровень (если с одним клиентом работает один менеджер)
• Бренд/Товар – один уровень
• Категория/Товар – один уровень
• Категория/Бренд — два уровня (если один бренд входит в несколько категорий)
• Клиент/Товар – два уровня
• Территория/Товар – два уровня
• Регион/Товар – два уровня
• Канал продаж/Товар – два уровня
• Менеджер/Товар – два уровня
• Регион/Канал продаж/Товар – три уровня
• Канал продаж/Клиент/Товар – три уровня (если один клиент работает в нескольких каналах)

В примерах уровень планирования «Товар» можно заменить на «Категорию» или «Брэнд». Это позволит уменьшить количество строк детализации плана продаж

Также, как правило, верхний уровень планирования должен быть связан напрямую с исполнителями – менеджерами отделов продаж, иначе за выполнение плана не будет персональной ответственности

В бизнесе показатели Плана и Факта любых значений называют KPI – ключевые показатели эффективности, об этом подробно можно прочитать в моей статье про KPI

Перейдем к практике…

На практике, ключевой вопрос, который возникает – В какой программе можно выполнить План Факт анализ?

Известно, что на сегодняшний день самым удобным инструментом для анализа данных является Microsoft Excel. Соответственно, План-Факт анализ лучше делать в Excel, и для этого есть три подхода:

• Подход 1: Значения Плана и Факта хранятся в централизованной базе данных (это вариант наличия в компании полноценной системы Бизнес – аналитики BI), из этой базы BI (SQL или OLAP) данные автоматически подгружаются в Excel, где строится отчет, содержащий «План Факт анализ»
• Подход 2: Значения Плана хранятся в Excel, а Факт подгружается автоматически из системы Бизнес – аналитики BI, как в первом подходе, на основе этих данных можно также построить отчет, содержащий «План Факт анализ»
• Подход 3: Значения Плана хранятся в Excel, а Факт вставляется вручную. Например, путем копирования данных из 1С или любой другой корпоративной учетной системы ERP (это случай, когда в компании нет системы Бизнес – аналитики BI), на основе этих данных можно построить отчет, содержащий «План Факт анализ», как во втором подходе

Соответственно, самый продвинутый подход к План Факт анализу – это «Подход 1», который, в первую очередь, позволяет делать динамический План / Факт анализ с помощью Сводных таблиц Excel

Но, как вариант (на случай, если Подход 1 не используется в компании), приведу пример динамического План Факт анализа в Excel для «Подхода 2 и 3», который позволяет получить эффект, близкий к «Подходу 1»

На мой взгляд, это очень удачный и гибкий вариант план факта для предприятия…

Пример: Динамический План Факт анализ в Excel с помощью Сводных таблиц

Как работает?

Лист Данные:

• На листе «Данные» хранится План для каждого месяца в нужной детализации (каждая строка — это минимальный уровень детализации Плана. В нашем случае — Менеджер/Клиент)
• Также на лист «Данные» автоматически подтягивается Факт из листа «BI_Факт» для каждой строки детализации Плана (т.е. к каждому значению Плана подтягивается соответствующее значение Факта), для этого используется следующая функция Excel:

Функция СУММЕСЛИМН, которая выполняет суммирование данных по нескольким условиям.

В нашем примере используется следующая формула Excel:
=СУММЕСЛИМН
(
BI_Факт!$D:$D; -- Значения Факта
BI_Факт!$A:$A;[@[Месяц ID]]; -- Условие 1
BI_Факт!$B:$B;[@Менеджер]; -- Условие 2
BI_Факт!$C:$C;[@Контрагент] -- Условие 3
)

Лист BI_Факт:

• На лист «BI_Факт» автоматически загружаются фактические данные из корпоративной BI системы (Подход 2) или фактические данные вставляются вручную (Подход 3)

Лист План_Факт:

• Лист «План_Факт» содержит динамический «План Факт анализ», который построен с помощью Сводный таблицы Excel, а источником данных Сводной таблицы является лист «Данные»

И самое интересное, что для актуализации данного План Факт анализа при «Подходе 1 и 2» достаточно просто выполнить команду Excel: «Данные» > «Обновить Все», и План Факт станет актуальным на текущий момент времени. В случае «Подхода 3» необходимо предварительно вставить в файл текущий факт продаж

Скачать шаблон Excel файла «Динамический План Факт анализ в Excel» можно здесь

Пошаговая инструкция: Как сделан и работает Excel файл «Динамический План Факт анализ в Excel» находится в видеоуроке к данной статье

Хитрости »

20 Ноябрь 2016              21078 просмотров

---

Я в этой статье не стал описывать скринами и текстом — решил, что посмотреть вживую весь процесс будет куда более эффективно, чем читать кучу текста со скринами, большая часть которых будет куда менее информативна ввиду специфики темы. Однако, помимо самого видеоурока неплохо было бы и пощупать все это и попробовать самостоятельно сделать. Поэтому я прикладываю к статье готовую модель план-фактного анализа и все необходимые файлы, которые рассматриваются в видеоуроке:

  Готовая модель План-фактного анализа (1,0 MiB, 3 383 скачиваний)

после скачивания, необходимо будет извлечь из архива данные в отдельную папку(например:

C:PowerQuery

), открыть файл «

План-Факт PQ.xlsx

» и изменить путь до источников данных(чтобы модель обновлялась без проблем.

Чтобы каждый раз не менять путь к источникам данных — можно сделать путь автоизменяющимся: Относительный путь к данным PowerQuery
А для тех, кому лень вообще разбираться с источниками данных — полностью готовая для работы модель данных(качай и используй):

  Готовая модель План-фактного анализа — относительный путь (491,0 KiB, 3 045 скачиваний)

Как изменить источник данных

Также см.:
Относительный путь к данным PowerQuery
Как из оборотно-сальдовой ведомости сделать сводную таблицу при помощи Power Query

---

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями!

    Видеоуроки

---

Поиск по меткам



Access
apple watch
Multex
Power Query и Power BI
VBA управление кодами
Бесплатные надстройки
Дата и время
Записки
ИП
Надстройки
Печать
Политика Конфиденциальности
Почта
Программы
Работа с приложениями
Разработка приложений
Росстат
Тренинги и вебинары
Финансовые
Форматирование
Функции Excel
акции MulTEx
ссылки
статистика

Занимаясь план-фактным анализом, сравнивают и изучают плановые и фактические значения показателей, объясняют полученные отклонения и формулируют выводы.

Для качественного анализа необходимо иметь плановые данные и фактические значения. Из статьи вы узнаете, как c помощью Excel:

• разработать формы таблиц и алгоритм для анализа данных;
• прописать формулы расчета;
• автоматизировать выборку значений;
• подготовить отчеты в требуемой детализации и др.

ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ В ВИДЕ ТАБЛИЦЫ

Сначала подготовим файл Excel. Первый лист будет содержать плановые и фактические данные, поэтому назовем его «План-факт».

Этот лист заполняют ежемесячно (с разбивкой по месяцам года). Здесь проводят первичный расчет отклонений в рублях и процентах, делают общие выводы.

Аналитика отчета может содержать любые показатели (на усмотрение руководства компании):

• товарное направление;
• товарная группа;
• товарная подгруппа;
• номенклатура и т. д.

В нашем примере в качестве аналитики используем товарные группы (далее — ТГ), план-фактный анализ проведем по показателю «Производственная прибыль» (рис. 1).

Выводы на основании первичных данных отчета:

1) общий размер фактической производственной прибыли больше на 4786 тыс. руб., план по производственной прибыли перевыполнен на 34 %.

При этом отдельные товарные группы дали положительный прирост, другие — отрицательный. Что является причиной этих отклонений, узнаем с помощью план-факт анализа;

2) по товарной группе 7 выпуска не было. Причины могут быть разные:

• поломка оборудования;
• отсутствие комплектующих;
• отсутствие заказов;
• ввод нового продукта (товарная группа и замена им товарной группы 7.

Здесь нужно выяснить точную причину, при необходимости можно внести соответствующие корректировки в плановые показатели.

Второй лист файла Excel будем использовать для ежемесячного план-фактного анализа. Назовем его «Анализ».

На этот лист с помощью функции ВПР переносят данные с листа «План-факт» (таблицы одинаковые).

Необходимо соблюдать некоторые требования относительно оформления таблиц при использовании функции ВПР:

1. Данные аналитики в крайнем левом столбце (A) в обеих таблицах должны совпадать, так как формула ВПР осуществляет поиск именно по информации, указанной в этом столбце.

Если в фактические данные попадает новое наименование, оно обязательно должно быть отражено в таблице на листе «Анализ».

2. Допускается несоответствие в порядке расположения аналитики в столбце А.

Не обязательно, чтобы порядок расположения совпадал на обеих страницах.

Функция ВПР позволит отсортировать по возрастанию диапазон поиска.

3. Не должно быть пустых строчек в ячейках массива.

При отсутствии какого-либо значения обязательно ставим «0».

Используя функцию ВПР, переносим данные с листа «План-факт» на лист «Анализ» (рис. 2). При заполнении первой ячейки для переноса данных следует указать формулу:

=ВПР($A5;Факт!$A$4:$J$12;2;0).

Пояснения к формуле:

$A5 — значение для поиска;

A$4:$J$12 — массив, в котором будет произведен поиск необходимого значения;

2 — номер столбца заданного массива, из которого нужно перенести значение. Важный момент: при копировании формулы номер столбца в первой строчке меняют. Далее эта формула копируется на все строчки: =ВПР($A5;’План-Факт’!$A$5:$I$12;3,4,5 и т. д.;0);

0 — указывает, что диапазон поиска будет отсортирован автоматически (как было сказано выше, данные в таблице для поиска не обязательно должны быть расположены в том же порядке, как в таблице с перенесенными данными; главное — соблюдать количество строк);

$ — закрепляет область поиска. Можно зафиксировать столбец, строчку или весь диапазон, что позволяет переносить формулу в другие ячейки копированием. Незакрепленные параметры поиска будут изменяться автоматически.

	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	K
1	План-факт
2	Товарные группы	Май 2017 г.
3	План (выпуск), тыс. руб.	Факт (выпуск), тыс. руб.	Отклонение, тыс. руб.	Отклонение, %
4	количество, шт.	себестоимость выпуска	сумма выпуска (прайс)	производственная прибыль	количество, шт.	себестоимость выпуска	сумма выпуска (прайс)	производственная прибыль
5	ТГ 1	1039	17 835	25 479	7644	1158	20 930	29 587	8658	1014	13
6	ТГ 2	941	5545	7296	1751	1020	5809	7407	1598	–153	–9
7	ТГ 3	459	4175	5642	1467	536	4667	6118	1451	–16	–1
8	ТГ 4	38 591	3611	4815	1204	39 650	4192	5529	1337	134	11
9	ТГ 5	14 869	2337	3075	738	18 021	2547	3540	993	255	35
10	ТГ 6	298	1757	2510	753	321	1825	2581	756	3	0
11	ТГ 7	187	1437	1796	359	0	0	0	0	–359	–100
12	ТГ 8	0	0	0	0	536	9305	13 212	3907	3907	0
13	Итого	56 384	36 696	50 611	13 915	61 242	49 274	67 974	18 701	4786	34

Рис. 1. Данные план-факт

	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J
1	Плановые и фактические показатели по выпуску
2	Товарные группы	Май 2017 г.	Отклонение
3	План (выпуск), тыс. руб.	Факт (выпуск), тыс. руб.	производственная прибыль, тыс. руб.
4	количество, шт.	себестоимость выпуска	сумма выпуска (прайс)	производственная прибыль	количество, шт.	себестоимость выпуска	сумма выпуска (прайс)	производственная прибыль
5	ТГ 1	1039	17 835	25 479	7644	1158	20 930	29 587	8658	1014
6	ТГ 2	941	5545	7296	1751	1020	5809	7407	1598	–153
7	ТГ 3	459	4175	5642	1467	536	4667	6118	1451	–16
8	ТГ 4	38 591	3611	4815	1204	39 650	4192	5529	1337	134
9	ТГ 5	14 869	2337	3075	738	18 021	2547	3540	993	255
10	ТГ 6	298	1757	2510	753	321	1825	2581	756	3
11	ТГ 7	187	1437	1796	359	0	0	0	0	–359
12	ТГ 8	0	0	0	0	536	9305	13 212	3907	3907
13	Итого	56 384	36 696	50 611	13 915	61 242	49 274	67 974	18 701	4786

Рис. 2. Использование функции ВПР

Таблица с исходными данными для анализа готова. Чтобы проанализировать показатели за отчетный месяц, ее заполняют данными за анализируемый период с листа «План-факт», расширяя диапазон поиска и меняя номер столбца для выбора значений. Важная деталь: данные с анализом за отчетный месяц можно скопировать и сохранить на отдельном листе (например, «Анализ — май»).

АЛГОРИТМ ПЛАН-ФАКТНОГО АНАЛИЗА

Рассчитав отклонения по производственной прибыли (в рублях и процентах), нужно выяснить причины их возникновения. Для этого проведем факторный анализ производственной прибыли и выясним основную причину отклонения фактических показателей от плановых.

К СВЕДЕНИЮ

Прибыль от производства определяется как разница между объемом производства в прайсовых ценах и производственными затратами (материалы, зарплата производственных работников).

Важнейшие факторы, влияющие на величину производственной прибыли:

• изменение себестоимости продукции. Снижение себестоимости приводит к росту прибыли, а рост себестоимости прибыль уменьшает. Изменение себестоимости связано с изменением цен на материалы, отклонением норм расхода материалов, изменением объема производства, заработной платы;
• изменение объема производства;
• изменение прайсовой цены;
• изменение структуры выпущенной продукции. Увеличение доли более рентабельных видов продукции в общем объеме производства увеличивает прибыль, рост производства низкорентабельной продукции ведет к уменьшению прибыли.