Построение моделей в excel это

Модель данных позволяет интегрировать данные из нескольких таблиц, эффективно создавая реляционный источник данных в книге Excel. В Excel модели данных используются прозрачно, предоставляя табличные данные, используемые в сводных таблицах и сводных диаграммах. Модель данных визуализируются как коллекция таблиц в списке полей, и в большинстве раз вы даже не узнаете, что она существует.

Прежде чем приступить к работе с моделью данных, необходимо получить некоторые данные. Для этого мы будем использовать интерфейс Get & Transform (Power Query), поэтому вам может потребоваться выполнить шаг назад и посмотреть видео, или следуйте нашему руководству по обучению по get & Transform и Power Pivot.


Где есть Power Pivot?

  • Excel 2016 & Excel для Microsoft 365 — Power Pivot включен в ленту.

  • Excel 2013 — Power Pivot входит в Office профессиональный плюс Excel 2013, но не включен по умолчанию. Дополнительные сведения о запуске надстройки Power Pivot для Excel 2013.

  • Excel 2010 — скачайте надстройку Power Pivot, а затем установите надстройку Power Pivot.


Где находится get & Transform (Power Query)?

  • Excel 2016 & Excel для Microsoft 365 . Get & Transform (Power Query) интегрировано с Excel на вкладке «Данные«.

  • Excel 2013 — Power Query — это надстройка, которая входит в Excel, но ее необходимо активировать. Перейдите к разделу «Параметры >» > надстроек, а затем в раскрывающемся списке «Управление» в нижней части панели выберите com-надстройки > Go. Проверьте microsoft Power Query Excel, а затем ОК, чтобы активировать его. На Power Query будет добавлена вкладка Power Query.

  • Excel 2010 — скачивание и установка Power Query надстройки.. После активации на ленту Power Query вкладки.

Начало работы

Сначала необходимо получить некоторые данные.

  1. В Excel 2016 и Excel для Microsoft 365 используйте data >Get & Transform Data > Get Data > Get Data to import data from any number of external data sources, such as a text file, Excel workbook, website, Microsoft Access, SQL Server, or another relational database that contains multiple related tables.

    В Excel 2013 и 2010 перейдите к Power Query >получения внешних данных и выберите источник данных.

  2. Excel предложит выбрать таблицу. Если вы хотите получить несколько таблиц из одного источника данных, установите флажок «Включить выбор нескольких таблиц «. При выборе нескольких таблиц Excel автоматически создает модель данных.

    Примечание: В этих примерах мы используем книгу Excel с вымышленными сведениями о классах и оценках учащихся. Вы можете скачать пример книги модели данных учащихся и следовать инструкциям. Вы также можете скачать версию с готовой моделью данных..

    Получение & преобразования (Power Query) Навигатор

  3. Выберите одну или несколько таблиц и нажмите кнопку «Загрузить «.

    Если необходимо изменить исходные данные, можно выбрать параметр «Изменить «. Дополнительные сведения см. в статье «Общие сведения Редактор запросов (Power Query)».

Теперь у вас есть модель данных, которая содержит все импортированные таблицы, и они будут отображаться в списке полей сводной таблицы.

Примечания: 

  • Модели создаются неявно, когда вы импортируете в Excel несколько таблиц одновременно.

  • Модели создаются явно, если вы импортируете данные с помощью надстройки Power Pivot. В надстройке модель представлена в макете с вкладками, аналогичном Excel, где каждая вкладка содержит табличные данные. Дополнительные сведения об импорте данных с помощью надстройки Power Pivotсм. в статье «Получение данных с помощью SQL Server данных».

  • Модель может содержать одну таблицу. Чтобы создать модель на основе только одной таблицы, выберите таблицу и нажмите кнопку Добавить в модель данных в Power Pivot. Это может понадобиться в том случае, если вы хотите использовать функции Power Pivot, например отфильтрованные наборы данных, вычисляемые столбцы, вычисляемые поля, ключевые показатели эффективности и иерархии.

  • Связи между таблицами могут создаваться автоматически при импорте связанных таблиц, у которых есть связи по первичному и внешнему ключу. Excel обычно может использовать импортированные данные о связях в качестве основы для связей между таблицами в модели данных.

  • Советы по сокращению размера модели данных см. в статье «Создание модели данных, оптимизированной для памяти, с помощью Excel и Power Pivot».

  • Дополнительные сведения см. в руководстве по импорту данных в Excel и созданию модели данных.

Создание связей между таблицами

Следующим шагом является создание связей между таблицами, чтобы вы могли извлекать данные из любой из них. Каждая таблица должна иметь первичный ключ или уникальный идентификатор поля, например идентификатор учащегося или номер класса. Самый простой способ — перетащить эти поля, чтобы подключить их в представлении схемы Power Pivot.

  1. Перейдите в power Pivot > Manage.

  2. На вкладке « Главная» выберите » Представление схемы».

  3. Будут отображены все импортированные таблицы, и может потребоваться некоторое время, чтобы изменить их размер в зависимости от количества полей в каждой из них.

  4. Затем перетащите поле первичного ключа из одной таблицы в следующую. В следующем примере показано представление схемы таблиц учащихся.

    Power Query представления схемы связей модели данных

    Мы создали следующие ссылки:

    • tbl_Students | Идентификатор учащегося > tbl_Grades | Идентификатор учащегося

      Другими словами, перетащите поле «Идентификатор учащегося» из таблицы «Учащиеся» в поле «Идентификатор учащегося» в таблице «Оценки».

    • tbl_Semesters | Идентификаторы > tbl_Grades | Семестр

    • tbl_Classes | Номер класса > tbl_Grades | Номер класса

    Примечания: 

    • Имена полей не обязательно должны совпадать для создания связи, но они должны быть одинаковыми типами данных.

    • Соединители в представлении схемы имеют «1» с одной стороны, а «*» — с другой. Это означает, что между таблицами существует связь «один ко многим», которая определяет, как данные используются в сводных таблицах. См. дополнительные сведения о связях между таблицами в модели данных.

    • Соединители указывают только на наличие связи между таблицами. На самом деле они не показывают, какие поля связаны друг с другом. Чтобы просмотреть ссылки, перейдите в раздел Power Pivot > Manage > Design > Relationships > Управление связями. В Excel можно перейти к разделу «>данных».

Создание сводной таблицы или сводной диаграммы с помощью модели данных

Книга Excel может содержать только одну модель данных, но эта модель может содержать несколько таблиц, которые можно многократно использовать в книге. Вы можете добавить дополнительные таблицы в существующую модель данных в любое время.

  1. В Power Pivotперейдите к разделу » Управление».

  2. На вкладке « Главная» выберите сводную таблицу.

  3. Выберите место размещения сводной таблицы: новый лист или текущее расположение.

  4. Нажмите кнопку «ОК», и Excel добавит пустую сводную таблицу с областью списка полей справа.

    Список полей сводной таблицы Power Pivot

Затем создайте сводную таблицу или сводную диаграмму. Если вы уже создали связи между таблицами, можно использовать любое из их полей в сводной таблице. Мы уже создали связи в образце книги модели данных учащихся.

Добавление имеющихся несвязанных данных в модель данных

Предположим, вы импортировали или скопировали много данных, которые вы хотите использовать в модели, но не добавили их в модель данных. Принудительно отправить новые данные в модель очень просто.

  1. Начните с выбора любой ячейки в данных, которые необходимо добавить в модель. Это может быть любой диапазон данных, но лучше всего использовать данные, отформатированные в виде таблицы Excel .

  2. Добавьте данные одним из следующих способов.

  3. Щелкните Power Pivot > Добавить в модель данных.

  4. Выберите Вставка > Сводная таблица и установите флажок Добавить эти данные в модель данных в диалоговом окне «Создание сводной таблицы».

Диапазон или таблица будут добавлены в модель как связанная таблица. Дополнительные сведения о работе со связанными таблицами в модели см. в статье Добавление данных с помощью связанных таблиц Excel в Power Pivot.

Добавление данных в таблицу Power Pivot данных

В Power Pivot невозможно добавить строку в таблицу, введя текст непосредственно в новой строке, как это можно сделать на листе Excel. Но можно добавить строки , скопируйте и вставьте или обновите исходные данные и обновите модель Power Pivot.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

См. также

Ознакомьтесь & по преобразованию и обучению Power Pivot

Общие сведения о редакторе запросов (Power Query)

Создание модели данных, оптимизированной для памяти, с помощью Excel и Power Pivot

Руководство. Импорт данных в Excel и создание модели данных

Определение источников данных, используемых в модели данных книги

Связи между таблицами в модели данных

Преимущества сводной по Модели Данных

При построении сводной таблицы в Excel в первом же диалоговом окне, где нас просят задать исходный диапазон и выбрать место для вставки сводной, есть внизу неприметная, но очень важная галочка — Добавить эти данные в Модель Данных (Add this data to Data Model) и, чуть выше, переключатель Использовать модель данных этой книги (Use Data Model of this workbook):

Построение сводной по модели данных

К сожалению, очень многие даже давно знакомые со сводными таблицами и успешно применяющие их в работе пользователи, порой не очень понимают смысл этих опций и никогда их не используют. И зря. Ведь создание сводной по Модели Данных даёт нам несколько очень важных преимуществ по сравнению с классической сводной таблицей Excel.

Однако, перед тем, как рассматривать эти «плюшки» вблизи, давайте сначала разберёмся с тем, что такое, собственно, эта Модель Данных?

Что такое Модель Данных

Модель Данных (сокращенно — МД или DM=Data Model) — это специальная область внутри файла Excel, куда можно где можно хранить табличные данные — одну или несколько таблиц связанных, при желании, между собой. По сути, это маленькая база данных (OLAP-куб), встроенная внутрь книги Excel. По сравнению с классическим хранением данных в виде обычных (или умных) таблиц на листах самого Excel, у Модели Данных есть несколько серьезных преимуществ:

  • Размер таблиц может достигать 2 млрд. строк, а на лист Excel вмещается чуть больше 1 млн.
  • Не смотря на гигантские размеры, обработка таких таблиц (фильтрация, сортировка, вычисления по ним, построение сводных и т.д.) выполняются очень быстро — гораздо быстрее, чем в самом Excel.
  • С данными в Модели можно производить дополнительные (при желании — весьма сложные) вычисления с помощью встроенного языка DAX.
  • Вся информация, загруженная в Модель Данных, очень сильно сжимается с помощью специального встроенного архиватора и весьма умеренно увеличивает размер исходного Excel-файла.

Управлением Моделью и вычислениями по ней занимается специальная встроенная в Microsoft Excel надстройка — Power Pivot, о которой я уже писал. Чтобы её включить, на вкладке Разработчик нажмите кнопку Надстройки COM (Developer — COM Add-ins) и поставьте соответствующую галочку:

Подключаем надстройку Power Pivot

Если вкладки Разработчик (Developer) у вас на ленте не видно, то включить её можно через Файл — Параметры — Настройка ленты (File — Options — Customize Ribbon). Если же в показанном выше окне в списке COM-надстроек у вас нет Power Pivot, то значит она не входит в вашу версию Microsoft Office :(

На появившейся вкладке Power Pivot будет большая салатового цвета кнопка Управление (Manage), нажатие на которую и откроет поверх Excel окно Power Pivot, где мы и увидим содержимое Модели Данных текущей книги:

Главное окно Power Pivot

Важное замечание по ходу: книга Excel может содержать только одну Модель Данных.

Грузим таблицы в Модель Данных

Для загрузки данных в Модель сначала превращаем таблицу в динамическую «умную» сочетанием клавиш Ctrl+T и даём ей понятное имя на вкладке Конструктор (Design). Это обязательный этап.

Затем можно использовать любой из трех способов, на выбор:

  • Жмём кнопку Добавить в модель (Add to Data Model) на вкладке Power Pivot на вкладке Главная (Home).
  • Выбираем команды Вставка — Сводная таблица (Insert — Pivot Table) и включаем флажок Добавить эти данные в Модель данных (Add this data to Data Model). В этом случае по загруженным в Модель данным сразу строится ещё и сводная таблица.
  • На вкладке Данные (Data) жмём на кнопку Из таблицы/диапазона (From Table/Range), чтобы загрузить нашу таблицу в редактор Power Query. Этот путь самый долгий, но, при желании, здесь можно произвести дополнительную зачистку данных, правки и всяческие трансформации, в которых Power Query очень силён.
    Затем причёсанные данные выгружаются в Модель командой Главная — Закрыть и загрузить — Закрыть и загрузить в… (Home — Close&Load — Close&Load to…). В открывшемся окне выбираем вариант Только создать подключение (Only create connection) и, главное, ставим галочку Добавить эти данные в Модель данных (Add this data to Data Model).

Строим сводную по Модели Данных

Чтобы построить сводную Модели Данных можно использовать любой из трёх подходов:

  • Нажать кнопку Сводная таблица (Pivot Table) в окне Power Pivot.
  • Выбрать в Excel команды Вставка — Сводная таблица и переключиться в режим Использовать модель данных этой книги (Insert — Pivot Table — Use this workbook’s Data Model).
  • Выбираем команды Вставка — Сводная таблица (Insert — Pivot Table) и включаем флажок Добавить эти данные в Модель данных (Add this data to Data Model). Текущая «умная» таблица будет загружена в Модель и по всей Модели будет построена сводная таблица.

Теперь, когда мы разобрались с тем, как загружать данные в Модель Данных и строить по ним сводную, давайте изучем те выгоды и преимущества, которые нам это даёт.

Преимущество 1. Связи между таблицами без помощи формул

Обычная сводная может быть построена только по данным из одной исходной таблицы. Если же у вас их несколько, например, продажи, прайс, справочник по клиентам, реестр договоров и т.д., то сначала придется собирать данные из всех таблиц в одну с помощью функций типа ВПР (VLOOKUP), ИНДЕКС (INDEX), ПОИСКПОЗ (MATCH), СУММЕСЛИМН (SUMIFS) и им подобных. Это долго, муторно и вгоняет ваш Excel в «задумчивость» при большом количестве данных.

В случае сводной по Модели Данных всё гораздо проще. Достаточно один раз настроить связи между таблицами в окне Power Pivot — и дело в шляпе. Для этого на вкладке Power Pivot жмём кнопку Управление (Manage) и затем в появившемся окне — кнопку Представление диаграммы (Diagram View). Останется перетащить общие (ключевые) названия столбцов (поля) между таблицами, чтобы создать связи:

Создание связей между таблицами

После этого в сводной по Модели Данных можно закидывать в области сводной (строки, столбцы, фильтры, значения) любые поля из любых связанных таблиц — всё будет связываться и подсчитываться уже автоматически:

Строим сводну по модели

Преимущество 2. Подсчёт количества уникальных значений

Обычная сводная таблица даёт нам возможность выбрать одну из нескольких встроенных функций расчёта: сумму, среднее, количество, минимум, максимум и т.д. В сводной по Модели Данных к этому стандартному списку добавляется весьма полезная функция подсчёта количества уникальных (неповторяющихся значений). С её помощью, например, можно легко посчитать количество уникальных наименований товаров (ассортимент), который мы продаём в каждом городе.

Щёлкаем правой кнопкой мыши по полю — команда Параметры полей значений и на вкладке Операция выбираем Число разных элементов (Distinct count):

Посчет количества уникальных элементов

Преимущество 3. Свои формулы на языке DAX

Иногда в сводных таблицах приходится выполнять различные дополнительные вычисления. В обычных сводных это делается с помощью вычисляемых полей и объектов, а сводной по Модели Данных для этого используются меры на специальном языке DAX (DAX = Data Analysis Expressions).

Для создания меры выберите на вкладке Power Pivot команду Меры — Создать меру (Measures — New measure) или просто щёлкните правой кнопкой мыши по таблице в списке полей сводной и выберите Добавить меру (Add measure) в контекстном меню:

Добавляем меру

В открывшемся окне задаём:

Параметры меры

  • Имя таблицы, где созданная мера будет храниться.
  • Название меры — любое понятное вам имя для нового поля.
  • Описание — по желанию.
  • Формула — самое главное, т.к. здесь мы либо вручную вписываем, либо жмём на кнопку fx и выбираем из списка функцию DAX, которая должна вычислять результат, когда мы потом забросим нашу меру в область Значений.
  • В нижней части окна можно сразу задать для меры числовой формат в списке Категория.

Язык DAX не всегда прост для понимания, т.к. оперирует не отдельными значениями, а целыми столбцами и таблицами, т.е. требует некоторой перестройки мышления после классических формул Excel. Однако же, оно того стоит, ибо мощь его возможностей при обработке больших объемов данных трудно переоценить.

Преимущество 4. Свои иерархии полей

Часто при создании типовых отчётов приходится забрасывать в сводные таблицы одни и те же комбинации полей в заданной последовательности, например Год-Квартал-Месяц-День, или Категория-Товар, или Страна-Город-Клиент и т.п. В сводной по Модели Данных эта проблема легко решается созданием собственных иерархий — пользовательских наборов полей.

В окне Power Pivot переключитесь в режим диаграммы кнопкой Представление диаграммы на вкладке Главная (Home — Diagram View), выделите с Ctrl нужные поля и щёлкните по ним правой кнопкой мыши. В контекстном меню будет команда Создать иерархию (Create hierarchy):

Создание иерархии полей

Созданную иерархию можно переименовать и перетащить в неё мышью требуемые поля, чтобы потом в одно движение забрасывать их в сводную:

Добавление иерархии в сводную

Преимущество 5. Свои наборы элементов

Продолжая идею предыдущего пункта, в сводной по Модели Данных можно создавать ещё и свои наборы элементов для каждого поля. Например, из всего списка городов можно легко сделать набор только из тех, которые входят в зону вашей ответственности. Или собрать в специальный набор только своих клиентов, свои товары и т.п.

Для этого на вкладке Анализ сводной таблицы в выпадающем списке Поля, элементы и наборы есть соответствующие команды (Analyze — Fields, Items & Sets — Create set based on row/column items):

Создание наборов в сводной по модели данных

В открывшемся окне можно выборочно удалить, добавить или поменять положение любых элементов и сохранить получившийся набор под новым именем:

Создаем набор

Все созданные наборы будут отображаться в панели полей сводной таблицы в отдельной папке, откуда их можно свободно перетаскивать в области строк и столбцов любой новой сводной таблицы:

Созданные наборы в панели полей сводной таблицы

Преимущество 6. Выборочное скрытие таблиц и столбцов

Это хоть и небольшое, но весьма приятное в некоторых случаях преимущество. Щёлкнув правой кнопкой мыши по названию поля или по ярлычку таблицы в окне Power Pivot, можно выбрать команду Скрыть из набора клиентских средств (Hide from Client Tools):

Скрываем поле или таблицу от пользователя

Скрытый столбец или таблица пропадут из панели со списком полей сводной таблицы. Очень удобно, если вам требуется скрыть от пользователя некоторые вспомогательные столбцы (например, расчетные или столбцы с ключевыми значениями для создания связей) или даже целые таблицы.

Преимущество 7. Продвинутый drill-down

Если в обычной сводной таблице сделать двойной щелчок левой кнопкой мыши по любой ячейке в области значений, то Excel выводит на отдельном листе копию фрагмента исходных данных, которые участвовали в расчёте этой ячейки. Это очень удобная штука, официально называющаяся Drill-down (на русском обычно говорят «провалиться»).

В сводной по Модели Данных этот удобный инструмент работает более тонко. Встав на любую интересующую нас ячейку с результатом, можно щёлкнуть по всплывающему рядом значку с лупой (он называется Экспресс-тенденции) и выбрать затем любое интересующее вас поле в любой связанной таблице:

Экспресс-тенденции

После этого текущее значение (Модель = Explorer) уйдет в область фильтра, а сводная будет построена уже по офисам:

Результат drill-down

Само-собой, такую процедуру можно повторять многократно, последовательно углубляясь в ваши данные в интересующем вас направлении.

Преимущество 8. Преобразование сводной в функции кубов

Если выделить любую ячейку в сводной по Модели Данных и выбрать затем на вкладке Анализ сводной таблицы команду Средства OLAP — Преобразовать в формулы (Analyze — OLAP Tools — Convert to formulas), то вся сводная будет автоматически преобразована в формулы. Теперь значения полей в области строк-столбцов и результаты в области значений будут извлекаться из Модели Данных с помощью специальных функций кубов: КУБЗНАЧЕНИЕ и КУБЭЛЕМЕНТ:

Преобразование сводной в функции кубов

Технически, это означает, что теперь мы имеем дело не со сводной, а с несколькими ячейками с формулами, т.е. спокойно можем делать с нашим отчетом любые преобразования недоступные в сводных, например, вставлять в середину отчета новые строки или столбцы, делать внутри сводной любые доп.вычисления, оформлять их любым желаемым образом и т.д.

При этом связь с исходными данными, само-собой, остается и в будущем эти формулы будут обновляться при изменении источников. Красота!

Ссылки по теме

  • План-факт анализ в сводной таблице с Power Pivot и Power Query
  • Сводная по таблице с многострочной шапкой
  • Создание базы данных в Excel с помощью Power Pivot

 

Финансовая модель — это функциональный инструмент, который поможет оперативно просчитать влияние различных факторов и изменений на результаты работы и финансовое состояние организации. За счёт формул и уравнений расчётов после изменения исходных данных все зависимые характеристики, будут пересчитаны программой автоматически.

Для финансового моделирования наиболее удобен и доступен формат Excel. Использовать его могут как бухгалтеры, так и руководители различных уровней.

Набор показателей для финансовой модели зависит от специфики деятельности организации. Основных групп, как правило, четыре:

  • активы — имущество, принадлежащее организации;
  • пассивы — обязательства;
  • финансовые потоки — различные денежные поступления и платежи;
  • доходы и расходы.

Результаты расчётов можно представить в виде баланса, отчётов о доходах и расходах и о движении денежных средств (по состоянию на определённую дату).

Алгоритм построения финансовой модели

Начните финансовое моделирование в Excel с создания простой модели. Из внешних параметров можно, например, взять стоимость продукции и спрос на неё. Например, в качестве внутренних показателей можно взять размер выручки и затрат. На первом этапе количество элементов может быть минимальным, а особой точностью можно пренебречь. Основная цель — установить рабочие взаимосвязи для автоматического пересчёта. Далее модель можно развивать, детализировать и усложнять.

Рассмотрим пример простого моделирования в Excel с небольшим количеством ключевых переменных. Для каждой таблицы необходимо отвести отдельную страницу.

1. Задаём исходные параметры

Попробуем спрогнозировать выручку. За основу можно взять план реализации товаров или услуг за год. Размер выручки на первом этапе можно округлить или указать приблизительные данные (рисунок 1).

Рисунок 1 — План реализации услуг (тыс.руб.)

План реализации услуг

Выручка рассчитывается как сумма услуг.

2. Определяем переменные затраты

В качестве переменных введём затраты на заработную плату сотрудникам. Допустим, она зависит от объёма реализованных услуг и составляет 25% от выручки. Зарплата рассчитывается помесячно как произведение коэффициента 0,25 (25/100) и плана продаж на конкретный месяц.

Расходы на аренду и управление внесём как фиксированные значения.

Например, чтобы посчитать зарплату за январь, берём план реализации на январь и умножаем на коэффициент

151 * 0,25 = 38 тыс. руб.

В Excel прописываем формулу: fx = 0,25*название страницы с таблицей по плану реализации!B8

Общий размер планируемых затрат будет равен сумме зарплаты, аренды и управленческих расходов (рисунок 2).

Рисунок 2 — План затрат

План затрат

3. Составляем план доходов и расходов

Обратите внимание на строки «операционные доходы» и «операционные расходы» (рисунок 3). Чтобы их заполнить, потребуется прописать ссылки на соответствующие ячейки функциональных планов.

Рисунок 3 — План доходов и расходов, тыс. руб.

План доходов и расходов

Так, операционные доходы будут равны суммам от услуг 1-4. Например, чтобы рассчитать операционный доход за январь, складываем 15+30+46+60. Получаем 151 тыс. руб.

В формулу прописываем: fх =СУММ(B5:B8)

Числовые значения по услугам прописываем ссылками на ячейки таблицы «План реализации услуг».

Графа «Итого» считается как сумма ячеек с B4 по M4

fх =СУММ(B4:M4)

Аналогично рассчитываются операционные расходы. Данные синхронизируем с таблицей «План затрат».

Операционная прибыль рассчитывается как разность операционные доходы — операционные расходы.

Например, операционная прибыль за январь равна: 151 — 96 = 55 тыс. руб.

Рентабельность рассчитывается как отношение операционной прибыли к операционному доходу помноженное на 100.

За январь получаем: 55/151*100 = 36,69%

fх = B13/B4*100

Обратите внимание, что итоговая рентабельность рассчитывается не как сумма за предыдущие месяцы, а как отношение итоговой операционной прибыли к итоговому операционному доходу.

Прибыль нарастающим итогом — это прибыли (убытки) за прошлый и текущий отчётные периоды. В январе мы берём данные операционной прибыли, равные 55 тысячам рублей. В феврале прибавляем 58 тысяч. Получаем 113 тысяч рублей. В марте прибавляем ещё 64 тысячи. Получаем 176 тысяч. И так суммируем по каждому месяцу.

В нашем финансовом плане прибыль нарастающим итогом за февраль будет прописываться формулой: fх=B15+C13

4. Составляем план движения денежных средств

Допустим, что в организации осуществляется только операционная деятельность, без капитальных вложений и заёмных средств. Также для упрощения исключим дебиторскую задолженность, допустив что время оплаты и время оказания услуг совпадают.

Платежи по заработной плате и аренде происходят в месяце, следующем за месяцем их начисления, а управленческие расходы — в месяц их осуществления (рисунок 4).

Рисунок 4 — План движения денежных средств, тыс. руб.

План движения денежных средств

Платежи по операционной деятельности рассчитываются, как сумма зарплата + аренда + управленческие расходы.

Сальдо по операционной деятельности — это разность поступлений по операционной деятельности и платежей по операционной деятельности.

Сальдо операционной деятельности за январь будет равно: 151 — 38 = 113 тысяч рублей.

Сальдо на конец периода рассчитывается как сумма сальдо на начало периода и сальдо по операционной деятельности. Если принять сальдо на начало января равное 10 тысячам рублей, сальдо на конец периода будет равно 123 тысячам рублей.

5. Делаем прогнозный баланс

На основании плана доходов и расходов и плана движения денежных средств можно построить прогнозный баланс. Начальные остатки нужно взять из баланса предыдущего периода. Допустим, что все они равны 10 тысячам рублей (рисунок 5).

Рисунок 5 — Прогнозный баланс, тыс. руб.

Прогнозный баланс

В графу «денежные средства» подставляем значение сальдо на конец периода предыдущего месяца. Так, денежные средства за февраль = 123 тысячам рублей.

Активы будут равны сумме: денежные средства + основные средства + дебиторская задолженность.

Кредиторская задолженность рассчитывается: кредиторская задолженность предыдущего периода + планируемые затраты на заработную плату и аренду предыдущего месяца — планируемы движения денежных средств по зарплате и аренде предыдущего месяца.

Так, кредиторская задолженность на 1 февраля составит 58 тысяч рублей

0+38+20-0-0.

Капитал = капитал за предыдущий период + операционная прибыль предыдущего периода.

Капитал на 1 февраля составляет 65 тысяч рублей. 10+55.

Пассив — это сумма капитала и кредиторской задолженности

Обратите внимание, что дебиторская задолженность будет рассчитываться как дебиторская задолженность за предыдущую дату + отгрузка периода — поступление денежных средств.

Далее финансовую модель можно детализировать. Например, разбить по видам управленческие расходы, расписать зарплаты по сотрудникам, детализировать план продаж.

Финансовую модель можно корректировать, заменять плановые данные фактическими, отслеживать риски и контролировать финансовые результаты.

Узнайте больше о финансовом моделировании в Excel и прогнозировании финансового состояния бизнеса на семинаре в Учебном центре «Финконт».

17 марта 2022 г.

Если вы работаете с несколькими связанными таблицами в Excel, вы можете анализировать их данные вместе. Функция модели данных в Excel может помочь вам сделать это без использования функции ВПР() или других сложных функций отчетности. Понимание того, как создать модель данных в Excel, может упростить процесс визуализации данных и обеспечить правильное объединение данных. В этой статье мы обсудим, как создать модель данных в Excel и когда это может быть полезно.

Модель данных в Excel — полезная функция, которая позволяет пользователям включать данные из нескольких таблиц, если таблицы имеют один общий столбец. Модель данных позволяет пользователям отказаться от функции ВПР(), что значительно упрощает процесс организации данных. Это также уменьшает другие сложности отчетности, такие как объекты сводной таблицы.

Когда использовать модель данных в Excel

Пользователь Excel может использовать модель данных для интеграции нескольких таблиц и лучшего понимания данных, содержащихся в этих таблицах. Это полезно для всех, у кого есть таблица, расширяющая информацию из другой таблицы. Например, рассмотрим учителя, у которого есть две таблицы информации. Одна таблица содержит идентификационные номера всех учащихся, а также информацию об их дне рождения, поле, классе и количестве пропусков занятий в прошлом семестре. Сама по себе эта таблица не имеет смысла для учителя, потому что учитель не запомнил идентификационный номер каждого ученика.

У учителя есть другая таблица, которая содержит идентификационные номера всех учеников вместе с их именами. Учитель хочет объединить данные из обеих таблиц, чтобы можно было идентифицировать каждого ученика по имени. Они могут сделать это, создав модель данных из двух таблиц.

Как создать модель данных в Excel, создав новые таблицы

Вот список шагов по созданию модели данных в Excel путем создания новых таблиц:

1. Скомпилируйте все свои данные в таблицы

Первый шаг — собрать все ваши данные в отдельные таблицы. Начните с вставки всех ваших данных в ячейки и назовите заголовки столбцов. Выберите все ячейки, содержащие данные, щелкнув самую верхнюю левую ячейку и перетащив курсор до самой нижней правой ячейки. Нажмите на вкладку «Вставка» на ленте Excel и выберите параметр «Таблица». В появившемся диалоговом окне подтвердите правильность выбранного диапазона ячеек. Если это не так, вы можете выбрать «Отмена» и повторно выбрать свои ячейки.

Если выбор правильный, убедитесь, что вы установили флажок «В моей таблице есть заголовки». Нажмите «ОК» в правом нижнем углу, чтобы увидеть, как ваши данные преобразуются в таблицу. Нажмите на вкладку «Дизайн таблицы» на ленте Excel. Найдите поле «Имя» и измените имя таблицы с «Таблица1» на что-то более отчетливое. Повторите этот процесс для всех ваших уникальных наборов данных. Убедитесь, что вы создаете модель данных только для таблиц, которые имеют хотя бы один общий столбец.

2. Нажмите на опцию «Подключения» на вкладке «Данные».

Нажмите на вкладку «Данные» на ленте Excel. Вы можете найти эту вкладку между вкладкой «Формулы» и вкладкой «Обзор». Найдите группу с надписью «Подключения», которая находится справа от группы «Получить внешние данные». Нажмите на кнопку с надписью «Подключения».

3. Выберите соответствующие параметры во всплывающем окне «Подключения к рабочей книге».

При нажатии на кнопку «Подключения» появляется всплывающее окно «Подключения к книге». Нажмите на раскрывающуюся кнопку «Добавить» в правом верхнем углу. Выберите параметр «Добавить в модель данных». Переключитесь с вкладки «Подключения» на вкладку «Таблицы». Это позволяет просматривать все таблицы в вашей книге.

4. Откройте каждую таблицу, которую вы хотите добавить в свою модель данных.

На вкладке «Таблицы» щелкните первую таблицу, которую вы хотите добавить в свою модель данных. Нажмите на кнопку «Открыть» в правом нижнем углу. Убедитесь, что эта таблица отображается под текстом ThisWorkbookDataModel. Вернитесь в раскрывающееся меню «Добавить», выберите «Добавить в модель данных», перейдите на вкладку «Таблицы» и выберите следующую таблицу, которую хотите добавить в свою модель данных. Выберите кнопку «Открыть». Повторите этот процесс для всех соответствующих таблиц. После того, как вы закончите, вы можете закрыть диалоговое окно «Подключения к книге», нажав кнопку «Закрыть».

5. Сведите данные

Нажмите на вкладку «Вставить». Нажмите кнопку «Сводная таблица» в группе «Таблицы». Выберите параметр «Использовать внешний источник данных» и нажмите «Выбрать соединение». Перейдите на вкладку «Таблицы» и выберите параметр «Эта модель данных книги». Нажмите «Открыть». Выберите вариант размещения сводной таблицы на новом листе и нажмите «ОК».

6. Создайте отношения в вашей модели данных

Нажмите на вкладку «Анализ» на ленте Excel. Выберите кнопку «Отношения». В диалоговом окне «Управление отношениями» нажмите кнопку «Создать». Выберите таблицы и столбцы, которые вы хотите включить в свои отношения. Нажмите «ОК». Создавайте столько отношений, сколько хотите. Обратите внимание, что Excel автоматически исправляет внешние и основные столбцы, если пользователь неправильно их выбирает.

Как создать модель данных в Excel, импортировав сразу несколько таблиц

Если у вас уже есть таблицы с веб-сайта, текстовые файлы, Microsoft Access или другой источник, вы можете импортировать их. Вот список шагов по созданию модели данных в Excel путем одновременного импорта нескольких таблиц:

  1. Нажмите на вкладку «Данные».

  2. Найдите группу «Получить внешние данные».

  3. Выберите вариант «Из доступа», чтобы открыть всплывающее окно «Выбор источника данных».

  4. Просмотрите свои файлы, чтобы выбрать любую базу данных, которая есть на вашем компьютере.

  5. Установите флажок «Включить выбор нескольких таблиц».

  6. Выберите две или более таблиц в вашей базе данных.

  7. Нажмите кнопку «ОК» в правом нижнем углу всплывающего окна, чтобы открыть диалоговое окно «Импорт данных».

  8. Выберите параметр «Отчет сводной таблицы», который импортирует все выбранные вами таблицы в Excel и формирует сводную таблицу.

  9. Выберите «ОК» в правом нижнем углу, чтобы Excel автоматически создал модель данных.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.


КУРС

EXCEL ACADEMY

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Любому бизнесу интересно заглянуть в будущее и правильно ответить на вопрос: «А сколько денег мы заработаем за следующий период?» Ответить на такого рода вопросы позволяют различные методики прогнозирования. В данной статье мы с вами рассмотрим несколько таких методик и произведем все необходимые расчеты в Excel. Еще больше про анализ данных в Excel мы рассказываем на нашем открытом курсе «Аналитика в Excel».

Постановка задачи

Исходные данные

Для начала, давайте определимся, какие у нас есть исходные данные и что нам нужно получить на выходе. Фактически, все что у нас есть, это некоторые исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут продажи за предыдущие периоды.

Примечание. Собранные в разные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такого временного ряда называется измерением. Например: данные о продажах за последние 5 лет по месяцам — временной ряд; продажи за январь прошлого года — измерение.

Составляющие прогноза

Следующий шаг: давайте определимся, что нам нужно учесть при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам необходимо учесть следующие факторы:

  • Изменение нашей пронозируемой величины (например, продаж) подчиняется некоторому закону. Другими словами, в временном ряде можно проследить некую тенденцию. В математике такая тенденция называется трендом.
  • Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Другими словами, при построении модели необходимо будет учесть коэффициент сезонности. Например, продажи арбузов в январе и августе не могут быть одинаковыми, т.к. это сезонный продукт и летом продажи значительно выше.
  • Изменение значений в временном ряде периодически повторяется, т.е. наблюдается некоторая цикличность.

Эти три пункта в совокупность образуют регулярную составляющую временного ряда.

Примечание. Не обязательно все три элемента регулярной составляющей должны присутствовать в временном ряде.

Однако, помимо регулярной составляющей, в временном ряде присутствует еще некоторое случайное отклонение. Интуитивно это понятно – продажи могут зависеть от многих факторов, некоторые из которых могут быть случайными.

Вывод. Чтобы комплексно описать временной ряд, необходимо учесть 2 главных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.

Виды моделей

Следующий вопрос, на который нужно ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”

Обычно выделяют два основных вида:

  • Аддитивная модель: Уровень временного ряда = Тренд + Сезонность + Случайные отклонения
  • Мультипликативная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность X Случайные отклонения

Иногда также выделают смешанную модель в отдельную группу:

  • Смешанная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность + Случайные отклонения

С моделями мы определились, но теперь возникает еще один вопрос: «А когда какую модель лучше использовать?»

Классический вариант такой:
— Аддитивная модель используется, если амплитуда колебаний более-менее постоянная;
— Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной компоненты.

Пример:

график пример адаптивной и мультипликативной модели

Решение задачи с помощью Excel

Итак, необходимые теоретические знания мы с вами получили, пришло время применить их на практике. Мы будем с вами использовать классическую аддитивную модель для построения прогноза. Однако, мы построим с вами два прогноза:

  1. с использованием линейного тренда
  2. с использованием полиномиального тренда

Во всех руководствах, как правило, разбирается только линейный тренд, поэтому полиномиальная модель будет крайне полезна для вас и вашей работы!


КУРС

EXCEL ACADEMY

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Модель с линейным трендом

Пусть у нас есть исходная информация по продажам за 2 года:

таблица с информацией о продажах для прогнозирования

Учитывая, что мы используем линейный тренд, то нам необходимо найти коэффициенты уравнения

y = ax + b

где:

  • y – значения продаж
  • x – номер периода
  • a – коэффициент наклона прямой тренда
  • b – свободный член тренда

Рассчитать коэффициенты данного уравнения можно с помощью формулы массива и функции ЛИНЕЙН. Нам необходимо будет сделать следующую последовательность действий:

  1. Выделяем две ячейки рядом
  2. Ставим курсор в поле формул и вводим формулу =ЛИНЕЙН(C4:C27;B4:B27)
  3. Нажимаем Ctrl+Shift+Enter, чтобы активировать формулу массива

На выходе мы получили 2 числа: первое — коэффициент a, второе – свободный член b.

таблица с информацией о продажах для прогнозирования 2

Теперь нам нужно рассчитать для каждого периода значение линейного тренда. Сделать это крайне просто — достаточно в полученное уравнение подставить известные номера периодов. Например, в нашем случае, мы прописываем формулу =B4*$F$4+$G$4 в ячейке I4 и протягиваем ее вниз по всем периодам.

расчет значения линейного тренда

Нам осталось рассчитать коэффициент сезонности для каждого периода. Учитывая, что у нас есть исторические данные за два года, разумно будет учесть это при расчете. Можем сделать следующим образом: в ячейке J4 прописываем формулу =(C4+C16)/СРЗНАЧ($C$4:$C$27)/2 и протягиваем вниз на 12 месяцев (т.е. до J15).

расчет коэффициента сезонности

Что нам это дало? Мы посчитали, сколько суммарно продавалось каждый январь/каждый февраль и так далее, а потом разделили это на среднее значение продаж за все два периода.

То есть мы выяснили, как продажи двух январей отклонялись от средних продаж за два года, как продажи двух февралей отклонялись и так далее. Это и дает нам коэффициент сезонности. В конце формулы делим на 2, т.к. в расчете фигурировало 2 периода.

Примечание. Рассчитали только 12 коэффициентов, т.к. один коэффициент учитывает продажи сразу за 2 аналогичных периода.

Итак, теперь мы на финишной прямой. Нам осталось рассчитать тренд для будущих периодов и учесть коэффициент сезонности для них. Давайте амбициозно построим прогноз на год вперед.

Сначала создаем столбец, в котором прописываем номера будущих периодов. В нашем случае нумерация начинается с 25 периода.

Далее, для расчета значения тренда просто прописываем уже известную нам формулу =L4*$F$4+$G$4 и протягиваем вниз на все 12 прогнозируемых периодов.

И последний штрих — умножаем полученное значение на коэффициент сезонности. Вуаля, это и есть итоговый ответ в данной модели!

финальная таблица с прогнозом

Модель с полиномиальным трендом

Конструкция, которую мы только что с вами построили, достаточно проста. Но у нее есть один большой минус — далеко не всегда она дает достоверные результаты.

Посмотрите сами, какая модель более точно аппроксимирует наши точки — линейный тренд (прямая зеленая линия) или полиномиальный тренд (красная кривая)? Ответ очевиден. Поэтому сейчас мы с вами и разберем, как построить полиномиальную модель в Excel.

Модель прогнозирования с полиномиальным трендом

Пусть все исходные данные у нас будут такими же. Для простоты модели будем учитывать только тренд, без сезонной составляющей.

Для начала давайте определимся, чем полиномиальный тренд отличается от обычного линейного. Правильно — формой уравнения. У линейного тренда мы разбирали обычный график прямой:

У полиномиального тренда же уравнение выглядит иначе:

формула полиномиального тренда

где конечная степень определяется степенью полинома.

Т.е. для полинома 4 степени необходимо найти коэффициенты уравнения:

Согласитесь, выглядит немного страшно. Однако, ничего страшного нет, и мы с легкостью можем решить эту задачку с помощью уже известных нам методов.

  1. Ставим в ячейку F4 курсор и вводим формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4});1;1). Функция ЛИНЕЙН позволяет произвести расчет коэффициентов, а с помощью функции ИНДЕКС мы вытаскиваем нужный нам коэффициент. В данном случае за выбор коэффициента отвечает самый последний аргумент. У нас стоит 1 — это коэффициент при самой высокой степени (т.е. при 4 степени, коэффициент). Кстати, узнать о самых полезных математических формулах Excel можно в нашем бесплатном гайде «Математические функции Excel».
  2. Аналогично прописываем формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4});1;2) в ячейке ниже.
  3. Делаем такие же действия, пока не найдем все коэффициенты.

Кстати говоря, мы можем легко сами себя проверить. Давайте построим график наших продаж и добавим к нему полиномиальный тренд.

  1. Выделяем столбец с продажами
  2. Выбираем «Вставка» → «График» → «Точечный» → «Точечная диаграмма»
  3. Нажимаем на любую точку графика правой кнопкой мыши и выбираем «Добавить линию тренда»
  4. В открывшемся справа меню выбираем «Полиномиальная модель», меняем степень на 4 и ставим галочку на «Показывать уравнение на диаграмме»

Теперь вы наглядно можете видеть, как рассчитанный тренд аппроксимирует исходные данные и как выглядит само уравнение. Можно сравнить уравнение на графике с вашими коэффициентами. Сходится? Значит сделали все верно!

Помимо всего прочего, вы можете сразу оценить точность аппроксимации (не полностью, но хотя бы первично). Это делается с помощью коэффициента R^2. Тут у вас снова есть два пути:

  1. Вы можете вывести коэффициент на график, поставив галочку «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации»
  2. Вы можете рассчитать коэффициент R^2 самостоятельно по формуле =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4};;1);3;1)

Заключение

Мы с вами подробно разобрали вопрос прогнозирования — изучили необходимые термины и виды моделей, построили аддитивную модель в Excel с использованием линейного и полиномиального тренда, а также научились отображать результаты своих вычислений на графиках. Все это позволит вам эффективно внедрять полученные знания на работе, усложнять существующие модели и уточнять прогнозы. Чем большим количеством методов и инструментов вы будете владеть, тем выше будет ваш профессиональный уровень и статус на рынке труда.

Если вас интересуют еще какие-то модели прогнозирования — напишите нам об этом, и мы постараемся осветить эти темы в дальнейших своих статьях! Или запишитесь на курс «Excel Academy» от SF Education, где мы рассказываем про возможности Excel, необходимые для анализа.

Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education


КУРС

EXCEL ACADEMY

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Блог SF Education

Data Science

5 примеров экономии времени в Excel

Что для работодателя главное в сотруднике? Добросовестность, ответственность, профессионализм и, конечно же, умение пользоваться отведенным временем! Предлагаем познакомиться с очень нужными, на наш взгляд,…

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Построение многофакторной модели в excel
  • Построение мнк в excel
  • Построение матриц бкг в excel
  • Построение математической модели в excel примеры
  • Построение математических формул excel